基于冲突划分的位图多版本增量创建算法

根据位图操作间的冲突关系对待执行操作在位图版本中的冲突像素区域进行冲突划分,将属于相同冲突的像素区域独立成一个冲突像素集。使用多版本方法解决冲突,即对于每一个冲突像素集,将位图版本增量复制后,分别在冲突像素集中所包含的像素区域执行冲突操作的操作效果得到增量创建的位图版本,以达到一致性维护的目的。最后对方法的正确性和有效性进行了证明。在自定义的数据集上进行实验,结果表明,所提出的CDBMVIC算法产生的位图版本数量和冗余位图版本数量都比BTMVIC算法少。

求解最小双连通支配集问题的变邻域禁忌搜索算法

针对经典NP难优化问题——最小双连通支配集问题,提出了一种元启发式求解算法——变邻域禁忌搜索算法。算法将原优化问题的求解转换为一系列判定问题——k双连通支配集问题的求解,使用两种邻域结构更加有效地覆盖解空间,同时使用扰动及禁忌机制帮助算法跳出局部最优陷阱。通过与现有文献中的精确算法、启发式算法在国际文献公开的38个双连通图算例上的实验对比,结果表明变邻域禁忌搜索算法能够有效求解最小双连通支配集问题,可求得所有公开算例的最优解,并且在稠密图中计算效率明显优先于其他算法。

求解最小支配集问题的禁忌遗传混合算法

将最小支配集问题转换为一系列判定问题k支配集问题,并提出一种禁忌遗传混合算法对k-DS问题进行求解。此算法将禁忌搜索算法和遗传算法两种启发式算法结合起来,互补不足。高效的邻域结构保证了算法的运行效率,禁忌策略防止算法过早陷入局部最优陷阱,遗传算法框架进一步增强了算法的疏散性。经过与现有求解最小支配集算法的结果进行分析比较,禁忌遗传混合算法的结果较其它算法更优。

基于K-shell位置和两阶邻居的复杂网络节点重要性评估方法

K-shell分解法能快速识别复杂网络中的关键节点,但是无法辨别同壳层内节点重要性的差异,并且低估了处于网络边缘位置的高度值节点的重要性。针对这两个问题,提出一种基于K-shell位置和两阶邻居的节点重要性评估方法。该方法根据K-shell分解过程中节点移除的顺序细化节点的全局位置信息,然后综合考虑节点的局部拓扑结构信息和全局位置信息,利用两步长内邻居节点的K-shell位置信息度量节点的重要性。在八个真实网络上用传染病模型进行仿真实验,结果表明,所提方法与其他五种相关方法相比能更准确有效地评估并区分节点的重要性。

基于邻居层级分布引力模型的节点重要性评估方法

引力模型能有效融合节点的多种信息,弥补了传统的节点重要性评估方法考虑的节点信息不全面的问题.然而现有的引力模型相关方法在定义节点质量时考虑的因素单一,并且忽略了邻间拓扑结构在度量节点重要性中的重要作用.针对上述问题,提出一种基于邻居层级分布的引力模型方法来评估节点的重要性,该方法首先将节点的邻居信息和位置信息融合,用来表示引力模型中物体的质量,然后根据节点与其邻域节点的拓扑结构的相似度来定义引力系数,最后利用节点与邻域节点之间的相互作用力之和来度量节点的重要性.在6个真实网络数据集上进行仿真实验,结果表明,该方法的单调性和准确性都优于其他引力模型相关方法.

高维空间数据灰色凸关联度聚类算法仿真

为了提升数据聚类效果与效率,提出一种基于灰色凸关联度的高维空间数据聚类算法。采用灰色凸关联度组建截断幂基三次样条函数,根据灰色凸关联算法组建关联度模型去除高维空间数据中的噪声。选择相似度最高的两个簇类合并处理,组建一个最相似线性表,采用其表示每个簇类和最相似簇类两者之间的相似度。在聚类过程中,选择最相似的簇类合并,同时引入信息熵对聚类结果迭代寻优,最终实现高维空间数据聚类。经过具体实验测试结果分析可知,所提算法不仅能够有效降低时间复杂度,同时还能够获取精准的聚类结果。

基于可信度的辩论模型及争议评价算法

辩论是智能主体间为了消除分歧的一种基于言语的交互行为.由于知识的局限性,争议以及争议内部的陈述通常存在不确定性,因此在对辩论进行建模时需要考虑不确定信息处理问题.提出一种基于可信度的辩论模型(CFA),该模型将争议表示为由若干前提和一个结论组成的可废止规则,并用对话树描述辩论推演过程.为了表示不确定性推理,引入可信度模型,将争议前提的不确定性和争议之间的攻击强度统一用可信度因子表示.在此基础上,提出计算陈述可信度的争议评价算法,并通过设定可信度阈值确定陈述的可接受性,得出最终辩论结果.最后,用一个实例说明该方法的有效性.该模型可以有效处理不确定信息条件下辩论推理过程,其辩论算法建立在数值计算基础之上,所得出的可接受陈述集在给定可信度阈值条件下是唯一的,可以克服Dung的抽象辩论框架中扩充语义的不足.

综合集成研讨厅共识达成模型及其实现

阐述了共识的基本概念,将综合集成研讨厅中的共识分为提案共识与决策共识两种,它们分别形成于"同步1-异步-同步2"研讨过程的两个同步阶段。给出了提案共识与决策共识达成的基本过程和方法,设计了一个基于Internet的群体研讨环境,以实现提案共识与决策共识的可视化提取。

基于云班课与在线评价的操作系统教学实践

操作系统是计算机类专业的核心课程,然而对于一些地方高校,由于师资数量的限制,教师难以对每个学生的每次作业、实验提供一对一的针对性指导,导致教学效果难以达到预期。针对上述问题,探讨在操作系统课程教学实践中采用云班课管理学生作业,以及采用在线评价平台管理学生实验的教学方法,以期提高教学质量。基于在线评价平台,可实现对学生实验自动评分和自动生成实验报告等功能;教师还可通过进一步设计,使在线评价平台能够自动定位实验程序中的错误类型,从而帮助学生独立完成实验,提高动手实践能力。教学实践结果显示,该教学方法能有效提升学生的学习质量,因此具有较高的应用价值。

空间索引技术研究

空间索引可以提高空间数据库的操作效率,目前人们的研究工作更多地集中在空间数据的多维索引的研究上。文中全面地总结了当前空间数据库领域中空间索引以及时空索引的研究进展,描述了R树系列索引的构建思想,节点插入与分裂操作的不同。通过实验深入分析了R树以及R树变体的磁盘访问率,插入,删除,更新的CPU时间,验证了在数据激增的情况下,R树系列索引的复杂性带来的重叠问题会指数递增。由于R树当前应用的深度和广度,研究基于R树的高效时空高维索引技术是解决索引应用问题一个有效方法。提出了索引性能改进的方向在于多种索引技术的结合,尤其是树形结构索引和网状结构索引的结合。

一种研讨模型

提出了一种研讨模型.该模型用简化的Toulmin模型表示争议内部结构,用Dung的抽象辩论框架的方法定义争议之间的关系,给出了争议可防卫性和陈述可接受性算法.用该模型对已有文献中的实例重新建模,结果表明,该模型能够准确计算陈述可接受性并得出研讨结果.该模型研究出发点是对实际群体研讨建模,但也可以用于非经典逻辑形式系统建模.

基于知识图谱的新闻推荐神经网络模型

新闻推荐的目标是根据用户的历史阅读习惯,为用户推送其感兴趣的新闻内容。现有的方法存在特征学习不足的问题,没有考虑到用户与浏览新闻之间的关系,以及不同候选新闻对用户的重要性。针对以上问题提出一种基于知识图谱的新闻推荐神经网络模型。首先使用GloVe模型(Global Vectors for Word Representation)和基于翻译的模型(TransX)分别从新闻语义和知识层面得到文本语义特征、实体特征和实体在知识图谱中的上下文特征。然后,使用LSTM-CNN网络挖掘新闻和用户深层次信息,得到用户的新闻偏好向量,同时引入注意力机制减少新闻无关题材的影响;最后通过点击求和计算用户对候选新闻的偏好值并生成最终的推荐结果。在真实新闻数据集MIND上的实验结果表明,本文所提出的模型相对现有的DKN、DeepFM、DeepWide模型,在AUC、MRR、NDCG@k指标上表现的更优异。

群决策中多形式偏好信息的转换及一致性分析

描述序关系、效用值、互补判断矩阵、互逆判断矩阵4种形式的偏好信息,给出将前3种偏好信息转换到互补判断矩阵的公式。在集结前,对转换后的互补判断矩阵进行一致性分析,如果没有达到规定的一致性指标,找出该矩阵中一致性最差的元素,并提交给其决策者进行调整,直到达到一致性指标。通过一个算例说明该方法的应用过程。

校企联合的IT专业生产实习模式研究与实施

分析了当前高校IT专业生产实习存在的主要问题,提出了校企联合的IT专业生产实习新模式,以有利于学生深入企业生产第一线,参与企业在研项目的开发或既往项目的再现开发工作,了解IT企业生产过程,达到生产实习的目的,最后以一个实训实例证实这种模式的有效性。

基于CMMI的软件测试过程改进研究

传统瀑布模型对软件测试的定义存在不足,它把软件测试看成软件开发的事后过程;CMM模型对测试过程改进提供了一些支持,但仍有局限性.通过分析CMMI模型关于软件测试过程的描述,提出了一个基于CMMI的软件测试过程模型,并分析了基于该模型的软件测试策略.

C/S和B/S混合结构的教学质量评价系统

C lient/Server结构和B rowser/Server结构各有优缺点,如果将两者结合起来,可以满足不同的信息处理系统的要求.通过对教学质量评价系统功能的分析,提出了基于C lient/Server和B rowser/Server混合结构的系统解决方案,介绍了系统分析、设计和实现的关键技术.

面向复杂问题求解的综合集成研讨厅技术研究

面对复杂问题求解,我国科学家提出了开放的复杂巨系统的概念,以及处理这类系统的方法论———从定性到定量的综合集成研讨厅体系.对综合集成研讨厅中人机结合和从定性到定量的综合集成的思想进行了阐述,提出了基于C/S和B/S混合模式综合集成研讨厅体系结构,论述了多Agent技术在系统中的应用和专家一致性意见生成算法等关键技术.

基于UML的群体研讨支持系统建模

群体研讨支持系统是综合集成研讨厅的重要组成部分,其功能包括人机交互与研讨过程控制、研讨信息管理和研讨可视化等多个方面.讨论了使用UML语言对系统进行建模的方法和步骤,对系统用例图、类图、顺序图、组件图和配置图进行了设计.

基于AHP法的网上教学质量评价系统

在实际教学质量评价中,不同学校不同时期的评教专家和评价指标体系是不同的,专家信任值和各层指标权重也不尽相同.提出专家遴选和指标体系由上层管理人员根据学校的具体情况指定,专家信任值和各层指标权重则用层次分析法确定,并根据该方法设计了一个网上教学质量评价系统.实践表明,这个系统具有伸缩性强,适用范围广的特点,体现了定性分析与定量计算相结合的原则.

基于WebSocket的研讨过程控制方法

研讨过程控制是研讨系统中的一个关键问题,它决定了研讨系统的研讨信息结构和软件体系结构。首先,分析研讨系统中研讨过程控制的基本问题,包括研讨任务认知、研讨同步控制、研讨过程跟踪、研讨信息交互等。然后,提出一种基于WebSocket的研讨过程控制方法,包括信息(音视频/文字)通播、同步/异步研讨控制、研讨环节自动/手动切换和即时信息交互等方法及其实现技术。最后,将该方法运用到研讨系统中,并设计一个研讨案例验证该方法的有效性。