电子设计工程ElectronicDesignEngineering第31卷Vol.31第15期No.152023年8月Aug.2023收稿日期：2021-12-24稿件编号：202112155基金项目：国能大渡河流域水电开发有限公司科技创新项目（GJNY-DDH-2020-009）作者简介：马芳平（1977—），男，江苏宜兴人，硕士研究生，高级工程师。研究方向：水工结构工程、水电工程智能建造。随着信息化社会的进步，数字文献信息资源的管理和检索方法有了很大的改进，但在检索时会出现数据检索不安全、数据检索效率低的问题，导致数据资源共享出现了严重的“数据孤岛”情况。因此，建立一套完整的科技创新数据检索体系是十分必要的。有研究人员提出深度学习驱动的跨模态数据检索方法，建立了基于深度学习的多模式信息检索模基于粒子群算法的科技创新数据检索系统设计马芳平，李林，郭金婷，柳玉兰，徐镭梦（国能大渡河流域水电开发有限公司，四川成都610095）摘要：当前使用的深度学习驱动、基于哈希算法的数据检索方式，容易受到原始数据集冗余信息和噪声影响，存在检索查准率和查全率不高的问题，因此提出了基于粒子群算法的科技创新数据检索系统设计。使用检索引擎构建索引库群，设计检索数据存储模块、关联导航模块、数据分词流程。利用粒子群算法求解分词最短路径，根据数据分词处理结果，获取查询关键词对应的查询分词向量，完成数据检索，以此作为分词结果，避免系统检索受到原始数据集冗余信息和噪声影响。由实验结果可知，该系统查准率最高为96%，查全率最高为97%，具有高效检索效果。关键词：粒子群算法；科技创新数据；检索；查准率；查全率中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1674-6236（2023）15-0066-04DOI：10.14022/j.issn1674-6236.2023.15.014DesignofscientificandtechnologicalinnovationdataretrievalsystembasedonparticleswarmoptimizationMAFangping，LILin，GUOJinting，LIUYulan，XULeimeng（GuodianDaduRiverDrainageAreaHydroelectricityDevelopmentCo.，Ltd.，Chengdu610095，China）Abstract:Thecurrentdataretrievalmethoddrivenbydeeplearningandbasedonhashalgorithmiseasytobeaffectedbytheredundantinformationandnoiseoftheoriginaldataset，andtheretrievalprecisionandrecallarenothigh.Therefore，thedesignofscientificandtechnologicalinnovationdataretrievalsystembasedonparticleswarmoptimizationalgorithmisproposed.Usetheretrievalenginetobuildtheindexlibr...
