基于DHT的P2P搜索定位技术研究

在P2P系统中,如何高效准确地对资源进行定位是衡量其性能的一个关键。通过对目前基于DHT的几个典型P2P系统搜索定位算法的介绍,分析了基于DHT搜索定位技术的优点和存在的问题,并对P2P发展进行了展望。

分布非结构化P2P网络资源定位研究

P2P系统是一个分布式系统,其中的资源如何进行定位是一个重要的问题。通过对分布非结构化P2P系统的搜索机制以及现有的改进方法的研究,给出了一种基于语义路由改进算法,并对此算法进行了模拟仿真。

基于物联网技术的煤矿生产安全信息化系统

面对安全形势较为严峻的煤矿行业,给出一个以物联网与煤矿生产相结合的信息化系统。介绍了基于物联网技术的煤矿生产安全信息化系统的体系结构、工作原理及应用。为煤矿行业的高效安全生产提供一种思路。

动态分布环境下基于主动学习的信任模型

随着大规模分布式系统的研究深入,动态分布环境下的信任管理成了一个突出问题。通过分析动态环境信任关系的特点,利用已有的交易模式,给出了一个分布环境的自学习信任评估模型。该模型通过对已有的交易经验特征进行学习得到各种交易模式,以此来评估新的未知主体,这解决了动态环境下新主体没有经验可寻问题。同时运用交易特征而不是具体的信任度来对主体进行信任评估,有效避免了网络中普遍存在的恶意推荐与攻击问题。

基于k-means算法和相关反馈信息的图像检索方法

提出一种基于K-means算法和相关反馈信息的图像检索方法。首先运用环形分块策略对图像进行划分,运用分块加权方法进行图像相似性比较,突出了图像中心的主体地位。对图像样本数据运用K-means方法进行聚类,采用差分进化算法确定初始聚类中心,减少聚类结果对初始聚类中心的依赖性和聚类结果不稳定等问题。在图像检索过程中,根据检索结果进行相关信息反馈,必要时对样本数据重新进行聚类操作,以提高图像检索的准确率和查全性,满足用户需求。

开放网格环境下动态信任模型研究

随着大规模分布式系统研究的深入,开放网络环境下的动态信任管理成为一个突出问题,通过分析动态环境信任关系的特点,借助模糊逻辑知识,给出了一个分布环境的动态信任评估模型。该模型充分考虑了信任的模糊性与主观性,运用模糊逻辑的方法来得到结点的直接信任值,同时对动态环境下全局信誉的迭代计算,通过增加推荐结点信息表来控制其计算效率。

大数据环境下决策树算法并行化研究

决策树算法是数据挖掘中重要的分类算法,但目前多数针对决策树的改进方法都基于传统的串行算法,不能满足大数据环境下对海量数据挖掘的需要.针对大数据集中串行挖掘算法效率低下的问题,采用MapReduce对决策树算法进行了并行化实现,同时引入修正参数来改进ID3算法倾向于多值属性选取的问题.实验结果表明,该算法具有较好的并行性和扩展性,能有效处理大数据集的分类问题.

大学计算机基础课程教学改革研究

针对开设中小学信息技术课程对高校计算机基础课程的冲击问题,提出了以计算思维能力培养为核心,把计算思维的理念融入到教学的各个环节,达到提升学生综合素养的目的.针对大一新生计算机水平参差不齐的现象,提出了分层教学与管理的学习模式.

开放环境下一种基于两层的高效信任管理模型

在开放分布环境中,节点间的信任关系主要是通过信任模型建立的,但现有的信任模型大部分是纯分散的,存在着信任管理复杂、网络开销较大等不足.针对分布系统纯分散信任管理存在的这些问题,给出了一种基于双层的高效信任管理模型,在该模型中通过自动推荐动态服务器来组成不同的信任域,信任评价以信任域为单位,减少了系统中的网络开销,提高了系统的可扩展性.

语义指向性特征聚类的图像检索算法研究

在大型多媒体数据库中,需要进行图像检索实现感兴趣图像的准确索引和多媒体数据库的准确访问。传统方法采用关联信息人工标注方法进行图像检索,随着数据库中图像信息的增大,标注检索效率较低。为提高大型多媒体数据库中图像检索的效率和精度,提出了一种基于语义指向性特征聚类的图像检索算法。该算法通过图像向量量化编码实现图像压缩,对图像中的文本信息点进行频域特征点归类,对出现重叠文本的图像帧序列进行向量量化分解,提取梯度差异信息特征,实现语义指向性特征聚类,将窗口中梯度最大值进行自适应加权,提取量化编码压缩图像的语义特征信息,采用模糊C均值聚类算法对提取的语义特征进行分类标注,由此实现大型多媒体数据库中图像的准确检索和调度。仿真结果表明,该算法的图像检索准确度较高,图像帧差为零,输出图像的峰值信噪比优于传统方法,展示了较好的图像检索能力。

基于载波移相的MMC电容电压均压控制

模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converter,MMC)多用在海上风力发电系统中。文章提出一种基于载波移相的闭环控制策略,解决了MMC子模块电容电压的不平衡问题。在基于多个子模块级联的MMC电路系统中,对MMC的每个子模块(Sub-Module,SM)都设置独立的电容电压均压电路。通过控制闭环电路的调制波来控制MMC子模块的投切,从而达到MMC电容电压的均衡。在Matlb/Simulink中搭建了仿真模型,仿真结果验证了所提控制策略能够真实、有效地实现MMC系统中电容电压的均衡控制。

一种基于模糊层次聚类分析的大数据挖掘算法

在文本大数据挖掘过程中受到语义模糊性因素的影响,导致大数据挖掘查准性不好,故提出了一种基于模糊层次聚类分析和语义相似性关联特征提取的大数据挖掘算法.该算法采用泛化映射构造语义概念树,结合二元语义分析方法进行大数据分布式本体模型构建,并采用模糊层次分析方法进行大数据的语义相似性和关联性判断,提取大数据信息流的语义关联特征,结合模糊C均值算法对提取的特征量进行聚类分析,自适应均匀遍历学习方法进行大数据挖掘中关联特征量的信息融合处理,求得挖掘目标函数的最优解,实现大数据优化挖掘.仿真结果表明,采用该算法的语义指向性较好,数据的聚焦性能较优,提高了数据挖掘的查全率和查准率,总体性能稳定可靠.

C语言程序设计教学改革与实践

针对C语言程序设计课程教学过程中存在的问题及原因展开分析,阐述了"上机实践课为主,理论课为辅,突出程序设计思想和方法,解决生活学习中所遇到的问题"的教学理念,对高校程序设计类教学有一定的参考价值。

基于路由协议的低能耗数据融合方法

将无线传感器网络中的数据融合技术与路由协议相结合,详细分析了基于LEACH、图论、模糊神经网络和合作博弈的路由协议数据融合算法,给出了不同算法中影响能量消耗和时间延迟的因素,提出减少能量消耗和时间延迟的方法.最后,通过仿真实验对改进后的几种路由协议在融合能耗和平均时延方面进行比较.结果表明,改进后的数据融合算法能量消耗更低、时间延迟更少.

面对“营改增”港口的喜与忧

我国税制改革的一项重大举措就是营业税改征增值税，是指消除存在服务业流通领域的一些重复纳税的问题。但是，往往具体政策实施起来就会存在很多阻碍，特别是在政策的过渡阶段，存在明显的差异。本文重点分析了在港口企业的企业竞争力、税负、财务等方面实施“营改增”政策的影响与作用，主要叙述了面对“营改增”港口的喜与忧，在实施“营改增”政策方面的一些建议以及如何有效的实施“营改增”政策。

网格下基于模糊逻辑的信任修正模型

随着网格系统研究与应用的深入,网格环境下的信息安全问题成了一个突出矛盾.针对主观信任的模糊性,运用模糊逻辑理论对网格环境的信任管理问题进行建模,给出了主观信任的描述机制和信任的评价机制,对信任的传递过程进行推理,综合考虑节点的历史信息,使信任度的计算更加符合实际.同时,针对网络中普遍存在的恶意推荐与攻击,给出了有效的防止策略.

一种基于最大Lyapunov指数奇异分解的并行挖掘算法

针对当前大数据挖掘并行计算采用多元线性回归分析方法导致的计算开销过大、挖掘准确度不高等问题,提出了一种基于最大Lyapunov指数奇异分解的大数据挖掘并行计算方法.该方法对大数据信息流进行高维相空间重构和QR分解,计算大数据流模型的最大Lyapunove指数谱,基于微积分极值理论构建大数据的Lyapunove指数谱的网格分布矩阵,采用奇异值分解方法对参与运算的大数据特征向量矩阵行分解,将大规模的数据挖掘计算问题变为一系列小规模的并行计算问题,实现了大数据挖掘中并行算法的改进.测试结果表明,采用该方法进行大数据挖掘的计算时间较短、内存开销较小、准确度高.

深厚粉煤灰场地勘察

该工程实践中,采用了室内土工试验、浅层平板载荷试验、击实试验等测试手段,分析了粉煤灰的物理性质、化学性质、赋存状态、压实性等,总结出该场地粉煤灰不具有湿陷性、为非欠固结土、遇水软化等特点及其赋存状态,揭示了粉煤灰场地的工程性质主要取决于粉煤灰的堆积方式、颗粒组成以及地下水位等各因素的综合作用。通过取地下水做腐蚀性分析试验,表明粉煤灰的存在加重了地下水对建筑材料的腐蚀性。最后总结出在深厚粉煤灰场地勘察的几点注意事项。

经典文学篇目造就阅读理解力

高中学段学生的学习科目多．时间紧．压力大，但是语文能力的培养却不可能是速成的．需要经过漫长的学习与积累．比如阅读理解能力．并不是老师精讲几篇课文就可以养成．而是需要学生主动钻研文本．在积极主动的思维和情感活动中加深理解和体验．有所感悟和思考，在实践中培养能力。

语文课堂阅读教学拓展延伸的反思

语文课堂是有限的，语文知识是无限的，在语文课堂阅读教学中充分利用课堂与课文资源，抓住要点进行拓展延伸，是提高课堂效率，培养学生语文能力的有效途径。