40、特殊需求信息检索与网页颜色优化

特殊需求信息检索与网页颜色优化

1. 特殊需求信息检索中间件

1.1 信息检索流程

在信息检索过程中,为了实现查询与存储信息的正确匹配,需要进行解析处理。由于信息源具有异构性,本体在查询过程中起到引导作用,它会选择正确的存储库来发送查询请求,并确定要构建的查询类型及其框架。以下是具体的操作步骤:
1. 查询发送 :模块 1 会根据每个偏好发送多个查询请求。
2. 结果存储 :这些查询的输出会被分析并内部存储在一个结果列表中。每完成一个查询,结果的排名位置就会提高。
3. 响应生成 :模块 3 会根据排名对结果进行排序,最终确定向用户显示的顺序。

1.2 实际用例

以聋人搜索餐厅为例,系统会考虑到用户的特殊需求,搜索配备圆桌且员工懂手语的餐厅。这是因为圆桌能让聋人更容易看到餐桌上的每个人,便于唇读;而懂手语的员工则为聋人用户提供了沟通便利。内容管理器的输出会首先显示最符合用户偏好和需求的餐厅。

1.3 成果与结论

该系统在可访问性领域的主要贡献是让残疾人能够在一个内部考虑其特殊需求的系统中进行搜索。内容管理器的结果已成功通过专家评估和验证。其基于信息源的处理几乎能立即完成,不过这也取决于收到的偏好数量。在本体定义任务中,使用了涉及专家和用户的技术与可访问性研究。本体的设计使查询过程具有通用性,能适应新的存储和查询技术。后续还将对整个系统的可用性和可访问性进行评估,以改进界面、优化使用偏好和查询权重,提高结果质量。

1.4 信息检索流程表格

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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