划分点定位并行排序算法

提出并分析了划分点定位并行排序 ( parallel sorting by divide- point locating)算法 .在算法中 ,输入数据被平均划分并分配给所有处理机 ,因而每个处理机具有相同的工作负载 .给出了网络分布计算环境下 PSDL算法的实验结果 ,并与 PSRS算法进行了对比 .理论分析和实验结果表明 ,PSDL算法是一种高效率。

划分点定位并行并操作算法

提出了一种新的并行并操作算法PUDL,充分利用DL子算法能精确定位多个划分点的特性,使得划分后各个处理机要处理的子关系大小相等。因而算法具有较高的负载平衡性、可扩展性。最后给出了基于PC集群的实验结果,并把该结果与UNION-S、UNION-NS算法作了比较。

工程图中查找极值点及视图划分中心点的算法

提出了自动识别工程图中视图极值点和视图划分中心点的方法;叙述了图元包围盒的思想;给出了三视图划分的两种预处理算法,即二分扫描线算法和极大相邻坐标扫描线算法。针对后一个算法,给出了基本图元包围盒的性质,定义了图元包围盒一维投影轴的概念和相应的视图划分原则。通过获取的视图极值点及视图划分中心点,可将同属一个全局坐标系中的三个视图分开,为后续建立三视图的局部坐标系作准备。

基于中间点划分无冲突哈希的高速包处理

通过在高速片上存储器上存储所有的攻击特征,实现对数据包的高速检测。针对有限的片上存储器空间,提出一种新的基于中间点划分无冲突哈希函数的trie树结构,将攻击特征串平均分配到trie树每层的多个组中,实现对片上存储器有效的控制。通过在同一个芯片中采用流水并行方式执行查询操作,获得更高的吞吐量。存储中间点的空间复杂度为O(n),哈希表的构建时间随攻击特征数量线性增长。实验结果表明:该方法降低了片上存储空间需求,在片上存储器只需执行一次即可完成特征匹配操作。

试论凸轮升程测量点的划分方法

如何划分凸轮升程的测量点 ,目前尚无成熟的方法。笔者在检测中发现 :延用至今的等角度间隔划分测量点的方法 ,当用“升程变化率”理论来分析时 ,这种传统的方法却包含着不合理的因素。本文试提出按角度参数、弧长参数、升程参数、公差参数划分升程测量点的方法 ,并对各种方法进行了分析。

简单连通图G(P,P)的块-割点划分

主要讨论简单连通图G(P,P)(P≥4)的块一割点划分。

基于知识点划分的大学计算机混合式教学研究

针对大学计算机课程特点,提出一种基于知识点划分的混合式教学模式,将课程分为实践和理论两门,分别独立开课,并针对每门课程的知识点难度级别,采用多种方式开展教学,以提高学生学习的积极性和主动性,培养学生解决问题的能力和创新能力。

基于平衡划分的并行集合交算法

对集合交运算,基于划分点定位算法提出并分析了一种新的并行算法INTERSECT-DL。在INTERSECT-DL算法中,数据被平衡地划分,分配给所有处理机,所以各处理机的工作负载相同。给出了在网络并行计算环境下的实验结果,并与INTERSECT-SI、NTERSECT-NS算法进行了对比。理论分析和实验的结果都表明INTERSECT-DL算法具有很高的并行效率和扩展性。

基于拐点区间划分的虚假财务报表关联规则挖掘研究

随着信息技术的不断发展和财务数据的急剧增加,财务报表舞弊手段愈发高明和隐蔽,已有基于统计的检测方法已不能对财务报表舞弊进行有效检测,本文讨论在财务指标区间离散化的基础上,运用关联分析技术挖掘财务指标与财务舞弊之间的隐含关联关系。首先,介绍财务报表样本和特征指标选择准则,从权威数据库中分别选取了234份财务舞弊样本和234份控制样本,得到13个初始变量。然后,采用基于单纯的拐点区间划分和基于聚类的拐点区间划分方法对样本进行属性离散化,可分别得到59和82个离散变量。最后,运用频繁项集挖掘算法挖掘出财务指标与财务舞弊之间的关联规则,并用于对样本进行识别。实验结果表明,利用基于聚类技术的拐点区间离散化挖掘得到的关联规则可提高模型的识别准确率。

关键生产装置和重点生产部位危险点的划分和管理

本文对关键生产装置和重点生产部位危险点的划分和管理,结合本厂生产实际,做了简要说明(介绍),具体操作过程文中一一阐述。

关键生产装置和重点生产部位危险点的划分和管理

关键生产才重点生产部位的界定是炼油厂安全管理的一个重要内容，也是落实安全生产责任制的有效措施。本文简述了整个管理过程的实施方法。

关键生产装置和重点生产部位危险点的划分和管理

结合本厂生产实际，对关键生产装置和重点生产部位危险点的划分和管理做了简要说明（介绍），并阐述了具体操作过程。

一种基于平衡划分的集合差并行算法

基于精确划分的思想提出了一种新的集合差并行算法DIFF-DL。利用DL子算法查找最终全局序列中等分位置上的划分点,将数据平均划分并分配给所有处理机,使每个处理机具有相同的工作负载。给出了网络并行计算环境下的实验结果,并与DIFF-S、DIFF-NS算法进行了对比。理论分析和实验的结果都表明,DIFF-DL算法具有很高的并行效率和扩展性,原因是划分类算法的性能和划分后区间数据量的平均程度正相关。

基于划分的K-均值初始聚类中心优化算法

提出了一种新的初始化K-means的聚类算法,该算法通过区域划分方法估算出K个中心点作为初始聚类中心,从初始聚类中心出发,应用K-means聚类算法,得到聚类结果.实验表明,该算法能产生高质量的聚类结果、较少的迭代次数,优于K-means算法中传统的聚类中心初始化算法.

面向专业导论课的“半翻转”式教学改革

针对目前专业导论课中存在的教学形式单一、课程内容杂多、学生基础匮乏等教学实际问题,分析物联网导论课程的教学现状,提出以课前知识点划分、课中兴趣驱动式教学和课后半翻转式辅导为特色的“半翻转”式教学改革观点,介绍具体教学设计和实践过程,最后说明教学改革成效。

智能制造系统可靠性与风险评估模型

针对智能制造系统的可靠性与风险评估问题,提出一种基于改进失效模式与影响分析(FMEA)的智能制造系统可靠性与风险评估模型。从创新运用组合权重、逼近理想解排序法思想和模糊多准则妥协解排序法的角度对传统FMEA模型进行改进;基于逼近理想解排序法思想得到专家权重,减少了专家团队对失效模式风险因子分析过程中的个体差异;使用模糊层次分析法和熵权法分别计算风险因子的主观和客观权重,减少了风险因子确定的主观性。最后,运用围绕中心点划分(PAM)聚类算法对改进模型得到的结果进行分析,并应用于智能制造系统风险评估中,确定了智能制造系统中各失效模式的重要程度,通过比较分析验证了改进模型的有效性。

核函数在划分聚类中的应用与实现

聚类是数据挖掘的一种重要方法,核函数是能够将低维不可分的数据映射到高维空间进行线性可分时能够降低数据处理难度的重要手段。介绍了聚类算法和核函数的特点。通过引入基于核函数的相似性测度,对k-平均聚类算法和围绕中心点的划分(PAM)算法在Matlab上做了改进和实现。

基于船舶融合点迹行为识别的雷达监视系统

针对近海监控管理的需求,将电子海图、雷达监控、AIS数据与CCTV技术相结合,通过集成平台对数据的融合处理,实现海洋交通的宏观、动态、实时、立体化的综合智能监控。同时提出一种基于地域信息位置特征点提取(Regional Information Feature Points Extraction,RIFPE)的点迹段划分方法。以某雷达基站为实验点,对已有船只的各项数据运用向量自回归和因子分析进行建模得到区域划分后的轨迹段的轨迹阈值,基于k最近邻算法(k NN)得到对轨迹阈值训练后的结果,最终对测试集进行轨迹行为判别。

运动恢复结构生成点云的密度调控方法

针对序列图像生成点云与激光扫描点云密度不一致问题,提出了一种基于运动恢复结构生成点云的密度调控方法。该方法首先比较序列图像生成的点云与目标点云的密度以确定密度增大减小方向;其次提取图像特征点,根据图像特征点与对应生成点云的空间映射关系设定单元格大小,对图像特征点区域均匀网格划分,以距各单元格中心距离最近的特征点来表示其所属单元格中的所有点,实现密度减小,最小二乘拟合插值各单元格中的特征点实现密度增大;然后采用KLT特征点跟踪算法得到匹配点;最后根据匹配点对生成图像点云。实验结果表明,该方法通过调整单元格大小或插值步长来控制图像生成点云密度,并取得了较好的调控效果。

TD-SCDMA系统频点资源使用策略分析

本文主要基于TD-SCDMA频点现网组网采用A+F频段的方式,给出其主载频、室内站、室外站频点划分策略,且阐述了扰码的使用策略。并列出具体案例。