基于实例学习的并行负荷分配中的训练实例选择问题

基于实例学习的可适应性并行任务负荷分配算法能根据应用程序的静态特征估计其运算负荷,选定好的任务负荷分配方案使其多线程并行接近甚至达到最优,它具有低成本和高效率的特点.通过一系列实验,分析研究训练实例的选择对基于实例学习优化的效果的影响,从中总结一些有益的经验,以便进一步提高算法性能.

基于数据仓库的大学生诚信评估系统设计

结合金融系统广泛采用的FICO个人信用评估思想,提出了大学生诚信评价的加减分模型,构建了大学生诚信评估系统(CESS)指标体系及其数据仓库,实现了诚信数据校内整合与共享,并分别以ASP和VB.NET为工具开发了Web及C/S两种风格的CESS系统,介绍了系统结构与功能设计,讨论了包括直接利用Analysis Services多维分析工具实现的丰富的信用查询与统计方式,通过实际数据测试表明,CESS系统能够较好地满足高校需要.