【文章內(nèi)容簡介】 文數(shù)據(jù)庫檢索等檢索知識和方法有了一個深刻的了解；通過上機實驗，我們經(jīng)過實際操作，對清華數(shù)據(jù)庫、維普數(shù)據(jù)庫、方正電子圖書數(shù)據(jù)庫以及Springer數(shù)據(jù)庫、Village數(shù)據(jù)庫等各類中英文數(shù)據(jù)庫都加深了印象。同時，學習了具體的信息檢索與利用知識，對于我們的日常的學習和工作也很有幫助，例如，當我們需要查詢專業(yè)課程的相關(guān)文獻用以學習的時候，我們便可以利用這些信息檢索與利用數(shù)據(jù)庫來搜索到我們所需要的論文和書籍。另外，在必要的時候，為了方便搜索，我們還可以在網(wǎng)上申請個人圖書館，專門查詢一些自己所需的不易隨便下載的文獻。學習了信息檢索與利用這門課程，我才發(fā)現(xiàn)，通過圖書館的電子資源，我們可以查詢到許許多多的有用文獻，對我們的學習具有相當大的作用，另外，還讓我形成了借助這些數(shù)據(jù)庫進行自主學習的習慣，只要有需要，我就會在這些數(shù)據(jù)庫中查詢自己感興趣的東西，用來豐富自己的綜合知識?？梢哉f，通過信息檢索與利用的學習，我了解到了很多我以前所不知道的東西，以前在需要學習資料的時候不知道在哪里找，而現(xiàn)在完全不用茫然無頭緒了，各種數(shù)據(jù)庫所包含的強大的檢索功能和豐富的信息資源，給我提供了很大的幫助。當然，信息檢索與利用這門課程很有用，可是要學好也不是很容易，我們必須多練習、多搜索，經(jīng)常去查詢、去摸索，并且要仔細的靜下心來學習，只有真正熟悉了各種數(shù)據(jù)庫的檢索方法，掌握正確的檢索方法，才能夠快速而準確的找到自己真正所需要的文獻資料。聽過這段時間的學習，我要感謝老師的耐心教學，要感謝同學們的熱心指導，感謝你們的幫助讓我順利完成了這門課程。第四篇：《網(wǎng)絡(luò)信息檢索與利用》實習報告網(wǎng)絡(luò)信息檢索與利用實習報 告學院 班級： 姓名 學號：利用CNKI檢索該課題：關(guān)于海南國際旅游島制度建設(shè)方面的文獻。抽取檢索詞：海南 國際旅游島 制度 體制構(gòu)建檢索式：SU=（海南and 國際旅游島)AND SU=(制度 or體制）檢索過程請截圖示意：檢索結(jié)果（保留3條切合的題錄[1] [D].海南大學，2011 [2][D].海南大學，2012 [3] [J].海南大學學報（人文社會科學版），2011利用萬方數(shù)據(jù)庫檢索該課題：關(guān)于大學英語四級和六級方面的學位論文。抽取檢索詞：大學英語四級 大學英語六級構(gòu)建檢索式：SU=(“大學英語四級”)or(“大學英語六級”)檢索過程請截圖示意：檢索結(jié)果（保留3條切合的題錄）[1] [D].河北師范大學,2011.[2] [D].揚州大學,2011.[3] [D].西南交通大學,、利用維普數(shù)據(jù)庫查找對袁行霈主編的《中國地域文化通覽》各省、自治區(qū)、直轄市分卷的書評。檢索過程請截圖示意：檢索結(jié)果（保留3條切合的題錄）[1]李建平[1,2],地域文化研究的重要收獲評《中國地域文化通覽廣西卷》.沿海企業(yè)與科技,2014,(1)[2]容本鎮(zhèn),從遠古到近代：文化鑄造民族自信——評《中國地域文化通覽廣西卷》.當代廣西,2014,(18)[3]陳文華,地域文化的上乘之作——評《中國地域文化通覽湖北卷》.江漢論壇,2015,0(5)第五篇：信息檢索與利用實習報告信息檢索與利用實習報告班級：遙感08—1學號：0804090110姓名：劉立志教師評語：數(shù)字影像匹配精度和速度提升的研究劉立志(遼寧工程技術(shù)大學測繪學院)摘要：航空相片或衛(wèi)星遙感影像當其被用來測繪地形圖時，需要利用計算機對像對的同名像點進行自動搜索和定岜然而對于城市地區(qū)大比例尺航空相片或數(shù)字影像而言由于相鄰攝影中心相對于同—物體攝影時產(chǎn)生較大的角度偏離，使得同名建筑物的影像產(chǎn)生較大差異．因而．使建筑物同名特征點的搜索與定位產(chǎn)生較大的困難而建筑物是城市地形圖測繪的主要內(nèi)狂必須找到有效方法咀解決影像匹配過程中的問題。以滿足測圖的高精度匹配要求按傳統(tǒng)的攝影測量精度評定方法評定遙感影像數(shù)字測圖的精度存在誤區(qū)，本文通過對整象素相關(guān)及用相關(guān)系數(shù)拋物線擬合相關(guān)的精度分析，證明即使應(yīng)用相關(guān)系數(shù)最大的方法進行遙感影像匹配其理論精度也可達到0．3象奏的精度。關(guān)鍵詞：遙感；數(shù)字影像；像素；空間分辨率；影像匹配；精度建筑物與道路等地物是城市地形圖測繪的主要內(nèi)容，而地物的測繪應(yīng)測量其特征點位的坐標，如房屋的角點等。從圖中可以看出，同名房物角點的影像差異較大，但是，房屋屋頂?shù)挠跋裣鄬^為清晰且較少受到遮蔽等的影響，因而，同名屋頂影像能保持較好的相似性，可以選定作為影像匹配單元，既匹配目標窗口。由于屋頂?shù)拿娣e相對較大且與周圍影像灰度差異—般來講較大，因而或利用其他信息對搜索范圍進行確定。設(shè)右影像中目標窗口區(qū)域為D，則在左影像中同名區(qū)域的搜索與定位可以采用相關(guān)函數(shù)測度或差平方測度，其定義式為：R(p,q)=S(p,q)=12(x,y)206。D242。242。g(x,y)g(x+p,y+q)dxdy242。242。[g(x,y)g(x+p,y+q)]dxdy12212(x,y)206。D其中g(shù)和g分別為目標窗口與搜索窗口中對應(yīng)于（x，y）坐標點處的影像像素灰度值，p加為搜索窗口中的共軛點坐標，要能進行匹配應(yīng)具備兩個基本條39。4t：①影像要有足夠多的紋理威要有一定的信息量，信息量可以用熵來進行定義對于隨機數(shù)字影像其定義式為：2552bs=229。p(b)lg[p(b)]b=0上述公式也稱為ShannonWiener熵，是對離散隨機變量概率分布不確定性的一種描述：②同名影像要有足夠的相似性，否則將不能進行匹配或匹配將失去意義。經(jīng)過t述匹配過程后，可以確定共軛圖形的位置。但這遠遠是不夠的，我們需要精確定位共軛特征點的位置坐標。了加快搜索速度，搜索可以沿著核線附近進行，或利用其他信息對搜索范圍進行確定。3．1 最小二乘影像匹配算法為了進行特征點的精確定位，應(yīng)利用最小二乘影像匹配算法對上述初步搜索得到的同名圖形位置進行精確定位。同名影像間經(jīng)輻射改正與幾何變改正后有下列關(guān)系式：g(x,y)+n1(x,y)=h0+h1g2(a0+a1x+a2y,b0+b1x+b2y)+n2(x,y)(4)其中h0與h1是輻射畸變參數(shù)，b1與b2是幾何畸變參數(shù)，ni是噪聲。解算過程中的坐標（x，y）可以某一同名特征點為坐標原點進行取值。將上式線性化后得誤差方程式為：v=c1dh0+c2dh1+c3da0+c4da1+c5da2+cdb+cdb+cdb(g(x,y)g2(x,y))182。g2182。x2182。x2182。a0(5)其中各個系數(shù)ci是函數(shù)對各參數(shù)的偏導數(shù)，例如cI=l、C2=g2，c3=等。目標圖形窗口內(nèi)每一像素可列一個誤差方程，因而，可以列出的誤差方程個數(shù)等于目標圖形窗口內(nèi)像素個數(shù)．誤差方程的矩陣形式為 V=CX=LX=[dh0,dh1,da0,da1,da2,db0,db1,db2]T 為欲求得的參數(shù)向量。參數(shù)的最小二乘解為：X=(CC)CL T1T解算的過程是迭代的，當相關(guān)系數(shù)值為最大或相鄰兩次迭代計算所得相關(guān)系數(shù)之差小于某一閥值時迭代過程結(jié)束，或幾何畸變參數(shù)小于某一閥值時迭代過程結(jié)束。如果最終所求得的幾何畸變參數(shù)為(a0,a1,a2,b1,b2,b3)，且目標圖形窗口各特征點坐標為（xi,yi），則右影像中其軛特征點的坐標為：x=a+a1x+a2yy=b0+b1x+b2y(8)3．2 目標圖形的變換由于所選擇的圖形內(nèi)部可能缺乏紋理，因此，當目標圖形小于同名搜索圖形時．會產(chǎn)生無效解。為了避免此種情形的出現(xiàn)，應(yīng)將目標圖形放大a倍，使目標圖形完全覆蓋同名圖