基于二次网格优化的粒子群模糊聚类算法

针对模糊C均值聚类算法易受初始聚类中心影响且收敛速度慢的缺陷,提出一种基于二次网格优化的粒子群模糊聚类算法Grid-PFcm。该算法首先将数据空间网格化,依据深度优先遍历规则,连通相邻密集网格单元,计算连通网格的相对密度,选取相对密度值最大的连通网格,计算中心位置,初始化聚类中心。然后,按照基于网格空间的单维向量变化原理,实现最佳粒子全局寻优,进一步优化初始聚类中心,以降低初始聚类中心选取对聚类效果的影响度。最后,通过实验表明,该算法能够加快寻优收敛速度,提高聚类效率和效果。

混合深层协同过滤的SVD++推荐方法

为抑制辅助信息在推荐模型中各个方向的扰动并考虑使用文本信息提取项目特征,提出一种矩阵分解模型,混合深层协同过滤的SVD++推荐方法.该模型将附加栈式降噪自编码器和堆叠的收缩降噪自编码器与辅助信息相结合,分别提取用户和项目的潜在特征表示,并在提取项目特征表示时加入预训练的词嵌入模型考虑词语之间的语义关系.在数据集MovieLens-1M与MovieLens-10M的实验.结果表明:相比于传统算法、深度学习算法以及所提模型的变体,所提模型更有效地提取潜在特征表示并提高预测评分精度.

数据挖掘技术在C2C电子商务中的应用

为了充分利用这些数据来提高网站的服务质量和创造更多潜在的利润空间,提出了用数据挖掘方法对商务网站数据进行聚类划分。主要针对电子商务中的C2C(consumer to consumer)模式,将数据挖掘技术应用于C2C模式电子下商务数据分析,具有一定的实用价值和现实意义,为正确的电子商务应用决策提供强有力的支持和可靠的保证。

基于项目的教学方法在数据结构教学中的应用

《数据结构》是计算机专业的核心基础课程,也是一门实践性很强的课程。在《数据结构》课程教学中,结合实际项目对教学方法进行了改革,让学生在教师的组织引导下,通过完成项目,更好地掌握所学知识,把理论知识更好地应用于实践,取得了良好的教学效果。

基于内积能量的小波域自适应水印算法

针对目前很多小波域水印算法都没有考虑噪声对选择水印嵌入位置的干扰这一问题,提出一种基于内积能量的小波域自适应水印算法。该算法充分考虑人眼视觉系统掩蔽特性,利用梯度内积能量衡量的纹理特征和亮度对噪声的掩饰特性确定水印嵌入强度,将水印分量嵌入到低频系数中,解决了噪声对嵌入位置选择的影响。实验结果表明,该算法在保证水印透明性的同时,对于非几何攻击和几何攻击具有很强的鲁棒性。

一种虚拟场景建模技术的研究

讨论了基于几何和基于图象的虚拟环境建模技术,并以此开发出一个虚拟环境的建模系统。系统以OpenGL和V isual C++6.0为开发平台,可方便的进行虚拟场景的建模,并具有光照、纹理映射等真实感增强处理方法。建立的虚拟场景立体视觉效果明显,且兼顾了场景的实时性和可交互性。

基于Wireless MMX技术的H.264编码器优化的研究

H.264编码技术作为最新视频编码标准其性能非常出色。但是由于它的计算量比较大,在资源有限的嵌入式环境中无法显示出其良好的性能。Intel XScale PXA272是支持Wireless MMX技术的最新的嵌入式处理器。分析了H.264编码技术,通过使用WMMX指令和流水线技术对其瓶颈函数进行了优化,有效地提高了编码速率,达到了嵌入式系统实际应用的需求。

一种新型射频功放建模结构LMEC研究及预失真应用

针对现代无线通信系统中射频功率放大器的强非线性特征,提出了一种高精度、低复杂度的LMEC(LUT-MP-EMP-CIMT)模型。该模型由查找表(LUT)、记忆多项式(MP)、包络记忆多项式(EMP)及记忆交叉项(CIMT)并联构成。与并联双非线性两箱模型(PTNTB)相比,LMEC模型增加了EMP子模型和CIMT子模型。实验结果表明,LMEC模型能带来更好的建模精度和线性化效果,较MP模型的建模精度提升了2.9 dB,邻信道功率比(ACPR)值降低约5 dB;较PTNTB模型精度提升了1.1 dB,ACPR值降低约3 dB;与通用记忆多项式模型(GMP)相比性能相近,但减少了50%的系数。

校园网络建设及网络安全

本文介绍了我校校园网的总体结构和功能，以及管理信息系统在我校的发展。因为网络能够及时收集、整理、发布学校有关的信息，实现信息的交流和共享，从而推动了我校办公网给自动化，提高了管理水平。同时还介绍了网络安全的重要性。

改进算法的峰均比抑制联合预失真技术

研究正交频分复用OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)传输系统中高功率放大器HPA(High power amplifier)的自适应预失真方法。为了减少HPA非线性对OFDM传输系统的影响,通过改进的限幅法与自适应预失真技术相结合,降低OFDM信号的峰均比值,扩大HPA的线性化范围,从而补偿功放的非线性特性。提出一种基于变步长的最小均方LMS(Least meansquare)算法,并将其应用到基于记忆多项式模型的数字预失真系统中。仿真结果表明:结合峰均比抑制技术与自适应预失真技术,其性能优于单独使用自适应预失真技术,而且新的算法能有效地改善放大器的非线性特性,带外频谱抑制达到28dB。

基于遗传算法的组合数据预处理技术

针对现实世界中数据的杂乱性、冗余性和不完整性而提出了一种基于遗传算法的组合数据清理方法。利用这种方法,使得数据在挖掘之前具有更好的完整性和一致性,可以提高数据挖掘模式的总体质量和减少实际挖掘所需要时间。以学生成绩作为试验对象进行了分析和研究,有效地去除了数据中的噪声,试验结果证明了此方法的可行性和有效性。

基于XML的数据在数据库中的存取技术

近年来,基于XML的数据交换与存取技术成为数据存取和交换领域的一项重要课题。XML不仅作为一种互联网上数据表示和交换的标准,而且被应用于电子商务、搜索引擎、电子数据交换等很多方面,因此受到了广泛的关注。文章将此技术展开分析,探讨了XML数据存取机制,分析了XML在数据库中的存储模式和应用模式,并结合Oracle8i给出应用举例。

数据挖掘语言标准化的意义及应用

在论述数据挖掘查询语言和数据挖掘建模语言的基础上,说明了数据挖掘语言标准化的意义.以及如何用OLEDBForDM数据挖掘语言融合两者,如何应用OLEDBForDM数据挖掘语言开发数据挖掘应用.

协同过滤技术在社会性网络服务的应用

本文首先讨论了社会性网络服务(Social Network Service,SNS)的网站中的评价以及对个性化推荐的需求,之后详细介绍协同过滤技术的基本机制、在推荐过程应用的形式及优势所在、以及其在进行推荐过程中的具体的信息处理及预测过程。

浅谈我校校园网建设

本文详细介绍了我校校园网的总体结构和功能,以及管理信息系统在我校的发展。因为网络能够及时收集、整理、发布学校有关的信息,实现信息的交流和共享,从而推动了我校办公自动化,提高了管理水平。