lucene入门-索引网页

本文介绍了一个使用Java和Lucene创建文档索引的例子。该示例通过解析两个HTML文件并将它们的内容、路径和文件名等信息索引到Lucene中。此过程涉及创建索引写入器、定义文档字段并添加文档。

package bindex;
import java.io.File;
import tool.FileText;
import java.io.IOException;

import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.store.LockObtainFailedException;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
public class FileIndexer {

 /**
  * @param args
  */
 public static void main(String[] args) {
  // TODO Auto-generated method stub
        String indexPath ="indexes";
      try {
      
  IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexPath,new StandardAnalyzer());
        Document doc=new Document();
        //第一个文档
        File f=new File("htmls/hao123.htm"); 
        String name=f.getName();
        Field field=new Field("name",name,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
        doc.add(field);
        String content=FileText.getText(f);
        field=new Field("conent",content,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
        doc.add(field);
        String path=f.getPath();
        field=new Field("path",path,Field.Store.YES,Field.Index.NO);
        doc.add(field);
        indexWriter.addDocument(doc); 
        //第二个文档
        f=new File("htmls/home.htm"); 
        name=f.getName();
        field=new Field("name",name,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
        doc.add(field);
        content=FileText.getText(f);
        field=new Field("conent",content,Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
        doc.add(field);
        path=f.getPath();
        field=new Field("path",path,Field.Store.YES,Field.Index.NO);
        doc.add(field);
        indexWriter.addDocument(doc);        
  indexWriter.close();
  
  System.out.println("OK!");
 } catch (CorruptIndexException e) {
   // TODO Auto-generated catch block
  e.printStackTrace();
 } catch (LockObtainFailedException e) {
  // TODO Auto-generated catch block
  e.printStackTrace();
 } catch (IOException e) {
  // TODO Auto-generated catch block
  e.printStackTrace();
 }
 }

}

 

package tool;
import java.io.*;

public class FileText {

 /**
  * @param args
  */
    public static String getText(File f){
     
     StringBuffer sb=new StringBuffer("");
     try{
      FileReader fr=new FileReader(f);
      BufferedReader br=new BufferedReader(fr);
      String s=br.readLine();
      while(s!=null){
       sb.append(s);
       s=br.readLine();
      }
      br.close();
     }     
     catch (Exception e){
      sb.append("");      
     }
  return sb.toString();
    }
    public static String getText(String s){
     String t="";
     try{
      File f=new File(s);
      t=getText(f);
     }
     catch (Exception e){
      t="";
     }
     return t;
    }
}

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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