基于排序集成的软件并发缺陷动态预测算法

并发程序由于其随机性高的特点,容易导致并发缺陷。当并发缺陷出现时,会引起软件数据竞争,难以对软件完成调试。提出基于排序集成的软件并发缺陷动态预测算法。提取并发缺陷特征,通过层次聚类法构建特征簇。将互信息作为特征相关性的衡量标准,经过特征聚类,建立目标特征子集,设定合理阈值选出最具代表性的特征集。将敏感分析和属性权重相结合,确定代表特征的敏感权重,提高预测敏感性。使用多核分类器算法,采集软件运行数据初始样本,将样本分割为缺陷和非缺陷部分。经过boosting的反复训练,减小分类器误差。以boosting训练结果作为预测依据,判断样本是否存在并发缺陷,实现软件并发缺陷的动态预测。仿真结果表明,所提方法的预测结果和实际情况相符,且预测速率不受软件样本数据量多少影响。

基于多Agent的无线传感器网络分层融合框架研究

客户端/服务器(C/S)模式和移动代理(MA)模式是无线传感器网络中的两种最主要的计算模式,MA计算模式可以弥补C/S计算模式能量消耗大、延时长等方面的不足;为了更好地降低能量消耗和缩短网络中数据融合时间,提出一种基于多Agent的无线传感器网络分层融合框架;将无线传感器网络监测区域分层若干个区域,将每个小的监测区域分为簇头-sink和簇头一簇成员节点两层,由sink节点根据用户需求向每个监测区域派遣移动Agent并完成数据采集和数据融合;这种模式可以有效地缩短网络中数据融合时间和降低能量消耗。

浅谈如何加强高校创业教育模式的构建

高校毕业生人数的逐年增多,为大学生就业增加了难度。为适应目前的高等教育发展形势,缓解就业压力,高校需要通过鼓励学生创业以促进学生就业率提升,在这一过程中,应加强大学生的创业教育,建立规范、系统的创业教育平台。文章从创业人才培养模式的改革和创业基地的建设等方面阐述高校创业教育如何有效构建,进而提升创业教育的普遍性和广泛性。

基于GIS的专家系统及其在农业宏观决策中的应用研究

把人工智能技术和地理信息系统有机地结合起来,在地理信息系统和专家系统结合方面做了较为深入的研究。克服了以往农业专家系统偏重于局部的、微观尺度上的各单一种、养植专家系统的缺点,从宏观尺度上在大农业信息化方面做了有益的探索。系统采用常识推理模型和基于知识部件库专家系统结构,在地理信息系统平台(MapInfo)上,用面向对象技术完成了农业自然条件分区系统,给出了吉林省农业自然条件的分区及隶属程度和以玉米为例的农作物品种配套模型的研究。

基于WebGIS地理信息网络发布的技术实现与应用

为解决农业智能系统宏观决策提供技术支撑,利用W ebG IS(W eb Geograph ic Inform ation System),Ar-cIMS(Arc InternetM ap Server),Servlet/JSP(Java Server Pages),动态W eb等软件技术,提出地理信息网络发布的技术路线。通过前后台分割,使传输过程优化,可有效地应用该技术建造一个基于W ebG IS的粮食作物品种动态智能系统,实现了粮食作物区域的信息发布,为农业宏观区域的管理、规划和决策提供了依据。

基于GIS的地下水模拟可视化系统开发的初步探讨

系统开发的目的是克服GIS时空分析能力的不足 ,实现地下水模型与MAPGIS的耦合集成 ,在集成的基础上构建系统的可视化功能 ,在GIS平台上为地下水模拟的全过程提供一个统一高效的计算机环境。系统开发采用面向对象的软件开发方法 ,对各种地下水模型进行分解、抽象 ,建立基本的C ++类类型 ,每个模型都是基本类及其派生类对象的聚集类。系统实现的技术途径是以MAPGIS的二次开发函数作为“后台”支持 ,以VC ++作为编程工具 ,在充分利用MAPGIS的可视化功能的基础上 ,借助于OpenGL并应用科学可视化技术开发更能满足地下水模拟需要的可视化功能。

高校受助大学生的感恩教育探索

感恩教育是大学生思想政治教育的重要组成部分,加强对受资助大学生的感恩教育,可以激发家庭经济困难大学生学习热情,使其正确对待家庭经济状况的困境,努力掌握专业知识和技能。本文通过问卷研究法对受资助学生的感恩意识以及影响感恩教育的因素进行了探析。

一种最短路径分析优化算法的实现

在对地理信息系统中最短路径分析的实现方案和现有各种最短路径分析算法进行分析、研究的基础上 ,提出了“优化 Dijkstra算法”。该方法使 Dijkstra算法的搜索方向明显趋向于目标结点 ,减少了算法中遍历的结点数 ,从而提高了搜索速度。总结出两个 Dijkstra算法的优化途径 :对搜索到的临时标记结点按照最短路径值排序 ;减小结点的搜索范围即减少永久标记结点的数量。

Chebyshev二相混沌扩频序列平衡性

针对直扩码分多址系统中扩频序列不平衡的问题,利用Chebyshev混沌映射产生二相混沌扩频序列,给出了平衡性定义,讨论了与平衡性有关的参数,深入分析了平衡性与分形参数、初始值、序列周期的关系,提出了混沌序列用于码分多址系统时应避开的不平衡点,解决了选取分行参数和周期长度两个关键问题。仿真结果表明:Chebyshev混沌扩频序列具有良好的平衡性,序列中幂级数K对平衡性影响小,不存在峰值;初始值对平衡性的影响在零点处存在峰值,构造序列时要避开这点。当取序列周期在1000以上时,可满足直扩码分多址系统对平衡性的要求。

面向对象技术在农作物区划专家系统的应用

把面向对象技术应用于专家系统知识库和推理机的建造,提出了一种基于规则推理网络模型优化搜索的设计思路,并讨论了系统的软件实现技术。推理模型由数据驱动,采用广度优先遍历模型推理网络,可降低搜索次数。将其应用于吉林省农作物熟区动态区划专家系统的开发中,采用模块化设计,推理过程单独设计一个推理类,比传统的推理机节省了一半以上的搜索次数,取得了很好效果。在实例应用中采用定性与定量相结合的综合多级推理,该方法降低了问题求解的难度,更加贴近人类专家的思维过程。

运用综合信息开展地震区划

运用综合信息推断基底构造格架。研究表明:地震带和地震点位于莫霍面陡度带、低速层陡度带、重力线型构造、重力环型构造以及重力线型构造交汇处;地震带和地震点与地下水、温泉、放射性铀矿的分布规律一致,同受基底构造格架控制;我国水系与线型构造关系密切,湖泊位于线型构造交汇处。利用上述研究成果开展地震区划,圈定安全区和安全岛,为我国的城市建设和重大工程建设的合理布局提供科学依据。

分布式专家系统在大坝安全管理中的应用研究

介绍了一种基于Internet的分布式专家系统,说明了分布式专家系统的出现和应用,将会有利于解决专家系统中知识获取的瓶颈问题和降低复杂问题的求解难度。通过将其应用到水利信息化工程的大坝安全监测管理中,实现了专家知识的全局共享和分布式问题求解。

地下水模拟面向对象有限元的类设计

根据地下水模拟有限元的计算特点 ,依照面向对象的程序设计方法 ,用 C++语言 ,建立了矩阵类、单元类、结点类、水文地质参数类、基函数类、源汇项类、有限元主类等 ,据此完成了地下水有限元的面向对象的程序设计。与传统的地下水有限元程序相比 ,程序更易重用、维护、扩充 ,便于与地下水模拟的其他程序集成。

吉林省宏观农业智能决策支持系统的研究

把人工智能技术和地理信息系统有机地结合起来,在地理信息系统和专家系统结合方面做了较为深入的研究。本研究克服以往农业专家系统偏重于局部的、微观尺度上的各单一种、养殖专家系统的不足,首次从宏观尺度上在大农业信息化方面做了有益的探索。系统采用常识推理模型和基于面向对象的知识部件库专家系统结构,在地理信息系统平台M(apInfo)上,用面向对象技术完成了农业自然条件分区系统,给出了吉林省农业自然条件的分区及隶属程度和以玉米为例的农作物品种配套模型的研究。

基于径向基函数方法的地下水数据自动生成

将径向基函数法应用于地下水模拟插值数据的自动生成 ,通过实例说明了该方法较克里格等方法具有逼近效果好与实用性强的优点。以径向基函数法为核心 ,利用VC++编程环境及MAPGIS的二次开发接口完成了自动生成模块的程序设计。模块适用于MAPGIS环境下地下水计算中各种网格剖分结点插值数据的自动生成与可视化。

玉米产量预报智能决策支持系统的研究

本文将移动Agent技术应用到粮食作物智能决策支持系统的开发中，为构建农业信息分布式应用提供一种具有广阔应用前景、高效实用的解决方案。玉米产量预报智能决策支持系统可以通过网络向多个用户提供决策、咨询服务，满足网络形式的农业技术服务要求，从全局上、宏观上对玉米给出大范围的、有规律性的、多方面的科学信息．便于各级领导部门、农业技术人员、农民把握全局进行决策。

面向对象技术在玉米产量预测专家系统开发中的应用研究

把面向对象的技术应用与专家系统的知识库和推理机的建造中,在此基础上提出了一种基于规则推理网络模型的优化搜索的设计思路,把该方法应用于吉林省农作物熟区动态区划专家系统中的玉米参量预测子系统的开发中,取得了很好大效果。在实例应用中采用定性与定量相结合的综合多级推理,降低了问题求解的难度,更贴近人类专家的思维过程。

地质学的新延伸——知识地质学

世纪之交,作为长期在地质行业工作的科技工作者,结合多年实践,谈谈对地质学(此处地质学泛指地学、或地球学、或地球科学,本文中所用地质学一词,含义均同此)发展的见解,总结过去,展望未来,是责无旁贷的。

高校廉洁教育现状及对策

廉洁教育是高校思想政治教育工作的重要组成部分,在新形势下开展廉洁教育具有积极的现实意义,是和谐校园、和谐文化建设及高品质人才培养的需要。文章从高校开展廉洁教育的现实意义出发,分析了当前高校廉洁教育现状,并提出在高校开展廉洁教育的有效性对策。

盐池县沙化土地整治的模糊评价模型构建

为了使沙漠化土地的综合整治和自然资源的合理开发利用,提高沙漠化土地的生态、经济和社会效益,通过对沙漠化土地的生态系统的分析,建立评价指标体系、评价标准体系;最终建立沙漠化土地植被恢复能力分级模型,进而确定植被恢复的难易程度。采用模糊综合评价方法建立了恢复能力等级评价模型。该模型可以评价沙化土地的植被恢复能力等级,为沙化土地综合利用效益的预测提供决策支持,并给出了相应的应用实例。