2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
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1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和圖形圖像學(xué)的迅速發(fā)展，傳統(tǒng)的基于文本的圖像檢索技術(shù)已經(jīng)無(wú)法滿足用戶日益復(fù)雜的檢索需求，所以基于內(nèi)容的圖像檢索(Content-Based ImageRetrieval，簡(jiǎn)稱CBIR)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。然而，CBIR的檢索結(jié)果往往不能令用戶滿意。因此，將相關(guān)反饋技術(shù)(Relevance Feedback，簡(jiǎn)稱RF)融合到基于內(nèi)容的圖像檢索研究中去，使得圖像檢索的準(zhǔn)確率大大提高。在CBIR中，相關(guān)反饋是交互式地進(jìn)行多次檢索，初次

2、相關(guān)反饋是建立在特定算法上的，而初次檢索結(jié)果對(duì)于以后的檢索是極其關(guān)鍵的，這就使得反饋效果有很大的局限性;而算法為了使得檢索更加準(zhǔn)確，會(huì)反復(fù)進(jìn)行反饋操作，使得算法效率降低。
　　本文研究的主要內(nèi)容有如下幾點(diǎn):(1)將蛙跳算法的分組思想和粒子群算法相結(jié)合，運(yùn)用到相關(guān)反饋過(guò)程，將其看作一個(gè)使用粒子群算法尋優(yōu)的過(guò)程;(2)針對(duì)相關(guān)反饋算法的局限性和效率低的問(wèn)題，結(jié)合粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization，簡(jiǎn)

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