Lucene3.5——创建索引

Lucene全文检索与索引构建
本文介绍如何使用Lucene进行全文检索的步骤,包括创建索引的过程,使用标准分析器对文本进行分析,以及如何通过特殊字段进行范围查询。在Lucene 3.5版本中,创建IndexWriter的方法得到了简化,使得配置更加简洁明了。
要写毕业设计了,就拿Lucene做一个全文检索吧。

首先第一步创建索引。

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;


import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.NumericField;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;



public class SearchTest 
{
  public static void main(String[] args)
  {
	  try 
	  {
		  //指定源文件
		BufferedReader  reader = new BufferedReader(new FileReader(new File("D:/明朝那些事儿.txt" )));
		String line = null;
		//指定索引存放位置
		Directory dir = FSDirectory.open(new File("D:/indexs/明朝那些事儿"));
		//设置Writer的参数,最重要的两个,指定版本和分析器。
		IndexWriterConfig writerConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_35, new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_35));
		
		IndexWriter writer  = new IndexWriter(dir, writerConfig);
		int i = 1;
		while(true)
		{
			line =reader.readLine();
			if(line==null)
			{
				break;
			}
			//创建文档
			Document doc = new Document();
		    //创建内容字段,设置为存储,使用分析器分析。
			doc.add(new Field("content",line,Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED));
			//添加一个特殊的字段 numericField  可以通过数字来指定范围
			//如查询第1行到第5行
                        NumericField  numField =  new NumericField("nubmer");
			doc.add(numField.setIntValue(i));
			writer.addDocument(doc);
			i++;
		}
		reader.close();
		writer.close();
		
	  } catch (IOException e) 
	  {


	  }
  }
}
三角开始学习的是lucene3.0 

3.5里创建IndexWriter的方法变了,是用IndexWriterConfig来设置参数

觉得这样简洁多了,用3.0时创建IndexWriter要指定4~6个参数,位置还不能放错,着实很头疼。

是用Luke 查询了下 嗯 效果不错。


提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值