lucene入门-索引网页

本文介绍了一个使用Java和Lucene实现的简单文档索引示例。该示例通过创建两个HTML文档的索引,并将它们存储在指定的索引路径中。每个文档包含了名称、内容及路径等字段信息。

 

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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