基于信息熵的模糊综合评价算法研究

模糊综合评价已在"内涵明确,外延不明确"的问题上得到普遍的应用。为了提高评价的可信度,降低模糊综合评价过程中存在的主观性,通过计算各指标的信息熵来构建各层指标的权值,并与指标的主观权值结合,从而降低了模糊评价模型中的主观性影响。用基于修正后的模糊算法开发了一个应用系统,以该系统为实例验证了算法的可行性。

.net框架下软件开发模式研究

Microsoft推出的.Net FrameWork平台框架已经成为微软的一个关键产品,Asp.Net成为了最适合于在Windows平台上的开放工具.在B/S架构的软件市场上,目前.net环境下B/S架构开发技术主要有Asp.net WebForm,Asp.net MVC,SilverLight三种模型,这三种模式开发技术是.net框架鼎足于B/S主流地位之一的基石,从市场占有率、技术框架性能、开发效率、技术上手难度对这三种软件技术进行分析比较.

关于企业绩效考评的问题及对策

绩效考核是提高员工绩效的重要工具,是晋升和培训工作的依据。通过定期考核,可以使管理层和员工了解在哪些方面已有提高,在哪些方面还有不足,使企业有机会揭示经营中的低效率决策行为,还可以帮助企业强化已有的正确决策行为。绩效考核对于企业的发展具有十分重要的作用。该文以某企业的业务绩效考核为例,阐明绩效考核的一些注意点,避免出现"绩效主义"带来的负面影响。

软件复用与面向对象技术

软件复用是软件工程思想中的三个基本策略(复用、分而治之、折衷)之一。本文首先明确软件复用的概率,而后分析了软件复用的现状,分析阐述了面向对象技术是一个非常实用且强有力的软件开发方法。

基于量子蚁群算法的智能制造调度问题研究

近年来,工业互联网技术逐渐得到普及,复杂构件生产车间的制造环境逐渐复杂化,提出一种基于量子蚁群算法的智能制造调度方案(QACA-AMJSP).首先,结合智能制造车间的特点,构建了相应的车间调度数学模型.然后,将量子计算与模拟自然界蚁群行为的蚁群算法相结合求解智能制造车间调度问题,利用量子比特表示信息素并以量子旋转门更新,保留了量子计算的高效性,提高了蚁群全局寻优能力,避免了蚂蚁易陷局部最优解问题.实验结果表明,相比粒子群优化算法和遗传算法,量子蚁群算法对解决智能制造车间调度问题具有较高的搜索效率和较快的收敛速度.

关于ADO.NET数据访问方式编程的研究

该文研究两个方面的内容:(1)研究ADO.NET模型,对各组成部分作分析。(2)具体分析在不同数据访问情况下,如何选择ADO.NET中的组件来编程实现对数据访问操作。其中,理解ADO.NET模型中各组件的实质尤为重要。只有充分理解ADO.NET模型,才能确保在针对不同的数据访问情形下不会选错ADO.NET组件,或选择最适合的组件编写出高效率的代码。

客户信用评估中如何应用分布式数据挖掘

信用评估往往需要多个机构和部门共同提供关于某客户的信用资料，来评定客户信用。对于这些分布于不同场地的信息源。分布式数据挖掘就显得尤为摘要。分布式数据挖掘是出于安全性、容错性、商业竞争以及法律约束等多方面因素的考虑，在许多情况下，将所有数据集中在一起进行分析往往是不可行的。分布式数据挖掘系统则可以充分利用分布式计算的能力对相关的数据进行分析与综合。本文就客户信用评估中如何应用分布式数据挖掘进行了深入的探讨，具有一定的参考价值。

物联网环境下的激光全息RFID多标签防碰撞方法

针对物联网RFID多标签防碰撞方法中数据采集量较少,导致数据采集效率低等问题,本文引用激光控制技术研究了一种新的激光全息RFID多标签防碰撞方法。依据标签的输出功率大小,计算多标签路径长度;根据需求将多标签路径长度按范围分类,小范围内计算每个标签极限路径长度,剔除相同路径长度的多标签;识别读写器的响应请求,根据自身信号波进行对应需求的扩频处理,初次发出一个帧长度的通信请求,读写器确认后,标签根据初次信号波进行通信。通过单片机、三极管以及激光驱动器完成标签响应电流控制,实现激光全息RFID多标签防碰撞。实验结果表明,本文设计激光全息RFID多标签防碰撞方法能够有效提高数据采集量,提升数据采集效率。

一种物联网通信能耗控制算法的设计与仿真

采用当前通信能耗控制算法处理窄带物联网切片资源时,缺乏对网络生命周期的考虑,导致出现网络生命周期短、通信延时较长和数据投递率偏低的问题。为解决上述问题,提出混合式窄带物联网切片资源通信能耗控制算法。考虑混合式窄带物联网的生命周期,根据网络节点能耗、平面跳数和节点度构建切片资源通信能耗优化模型。分析带电粒子在电磁场中的互相作用进行,调整粒子的电荷量,优化粒子群算法,利用优化后的粒子群算法求解能耗控制模型,并获得模型最优解,完成切片资源通信能耗的控制。仿真结果表明,所提通信能耗控制算法的应用下,网络生命周期更长,且通信延时较短,数据的投递率更高。

基于卷积神经网络的物联网车间生产流程优化

为了提高智能车间生产流程优化等级,采用物联网监测智能车间生产情况,根据监测数据建立生产流程优化目标函数。建立基于最小完工时间和最小生产成本的双目标函数,获得物联网监测实时数据样本,采用卷积神经网络对数据样本进行训练,获得目标函数的最优参数,最后求解最小完工时间和最小生产成本。通过差异化设置卷积核尺寸,验证不同卷积核尺寸的完工时间和生产成本,选择适合生产流程优化的卷积核尺寸。通过最小完工时间和最小生产成本二维可视化,可获得生产流程最优值,将卷积神经网络算法和其他常用优化算法分别进行实例仿真。试验结果表明,该文算法优势明显,在生产流程优化方面适用性强。

一种改进的基于社团发现的贝叶斯众包模型

在众包模型中,通常将每个工人的融合矩阵视为潜在的变量,采用贝叶斯后验分布对参数进行估计.由于融合矩阵数量多并且规模大,因此众包模型的计算量非常大.该文将所有的工人按照相似性划分为若干社团,每个社团中的所有工人采用相同的融合矩阵.在众包模型参数的计算中,采用贝叶斯后验分布方法进行推导,应用消息传递算法计算每个参数的近似间隔分布,并且应用最大间隔似然模型选择工人集合中的最优社团数量.实验表明,本文提出的基于社团的贝叶斯众包模型与其他相关研究相比在降低了算法的复杂度同时也提高了算法的准确性.

基于核典型相关分析的教学资源推荐算法

为了提高在线学习平台教学资源推荐的有效性,通过数据挖掘方法对OBE教学资源进行特征提取,分别生成教学资源和用户个性推荐库,采用核典型相关分析算法对教学资源特征和用户个性特征进行分析,选择相关系数高的教学资源推荐给用户。实例仿真证明,相比于常用的教学资源推荐算法,本文算法的准确度更高,推荐资源更精准。

基于元数据的软件复用构件

软件复用的关键是抽象,而元数据具有的特点是抽象性、规范性和稳定性.构建以元数据为基础的软件复用构件,该构件属于中粒度的软件复用构件,抽象层次适中,可以适应整个软件系统的复用,并具有与开发语言无关的特点.

中小零售企业B2C跨境电商平台选择策略

B2C跨境电商发展迅猛,已经成为我国中小零售企业销售产品的新渠道和新选择,产品直面消费者的方式已势不可挡。为我国中小零售企业找到了新的商机,还躲避了贸易摩擦,提升了我国中小零售企业的品牌知名度。然而,中小零售企业自建跨境电商平台的风险极大,选择第三方电商平台应是首选。本文首先对知名B2C跨境电商平台进行了系统介绍,通过全方位的对比分析,提出了循序渐进的扩张原则,并提出了针对中小零售企业选择B2C跨境电商平台的三点策略。希望零售企业与跨境电商的优势形成互补,获取更多新商机。

基于决策树-神经网络的企业客户信用评估模型的构建

修正信息增益率为最大且分类分支不平衡的属性,采用信息熵来确定评价指标,研究基于决策树的神经网络,构建基于决策树-神经网络的客户信用评估模型.从客户性质、客户经营规模、经营管理水平、客户市场竞争力、合作交易情况、回款情况等6个方面,采集与企业客户信用相关的38个属性的样本数据集,利用构建的模型验证客户信用等级评估的正确性.

多源异构数据集下的改进挖掘算法设计

由于多源异构数据集通常存在于多领域中,其特性导致数据的可利用率较低。为保证对各类数据的利用效果,研究基于随机森林的频繁项集智能挖掘算法。依据频繁项集特征,采用改进FP-tree算法挖掘频繁项集后,利用随机森林算法完成频繁项集分类;通过选取高精度子森林、聚类选择多样性子森林优化随机森林算法,改善随机森林算法运算时内存占用过大的问题,提升算法分类精度,实现频繁项集智能挖掘。测试结果表明,所提算法具备多样性、可在平均误差较低的情况下完成频繁项集挖掘,在最佳的FP-tree树数量和类别数量下,聚类正确率较高,整体挖掘误差较低,能够提升频繁项集的挖掘和分类效果。

基于Android/ios平台的室内软装系统的研究

随着移动互联技术的发展,移动端应用越来越多的涌现出来,这是IT行业发展的趋势,也影响到了各行各业,室内软装饰行业也同样受到移动平台的冲击。基于android/ios平台的室内软装系统这是在移动互联迅猛发展的基础上提出的,目标是建立一个以室内软装饰设计为中心,用户、设计人员能实时交流沟通的系统,让用户的房屋装修设计方案能以更少的时间、更高的效率完成。

基于GDI+的K领域自适应平滑滤波算法优化与实现

当今社会是信息数字化时代,无论是学习,生活都与信息数字紧密相关联,其中数字图像处理是一种非常重要的技术,数字图像处理技术快速发展,并广泛应用于识别领域、军事领域、医学领域以及我们日常生活领域等。平滑滤波是图像处理学的基础.最基础的滤波方式是均值滤波和中值滤波,这两种滤波方式对噪声都有抑制作用且算法简单,但是导致图像变模糊尤其是边缘变模糊是无可避免的。虽然将滤波器加权后,效果有所改善,但理论是近似的,所以改善的效果仍不明显。要改善边缘的模糊,我们发现只要处理好灰度变化显著的边缘,图像就会达到一个很好的效果。如果希望要很大程度上保持图片的清晰度,那么我们的图像处理算法在对图片平滑处理同时应该检测出景物的边界,然后对图片上的噪声进行处理。