后关系模型及其数据库研究

研究后关系模型(Post-Relation Model,PRM),指出它为非1NF关系,分析后关系数据库(Post-RelationDatabase,PRDB)-Caché的特点及类特性,阐明Caché中数据库文件名的意义和命名空间的作用,提出使用Caché要进行面向对象分析(Object-Oriented Analysis,OOA),给出创建PRM数据库的举例。

基于神经网络集成的汽车牌照识别

对基于神经网络集成的汽车牌照识别的原理和方法进行了研究,并着重分析了现有技术的积极因素和潜在问题,提出了一种基于神经网络集成进行车牌文字识别的方法。在特征提取时采用了多种特征提取的方法,对提取的每种特征构建一个BP神经网络分别进行训练。最终待识别的字符将被神经网络集成进行识别。实践证明,利用该方法比单个神经网络识别有更高的识别率,具有较高的使用价值。

基于数据变换的维数消减方法

为了提高高维数据集合数据挖掘效率,探讨了采用数据变换进行数据维数消减的方法及其应用,提出了一个通用的数据变换维数消减模型,给出了应用主成分分析方法计算模型中的数据变换矩阵的方法,相应的数据变换应用实例表明,通过数据变换用相当少的变量来捕获原始数据的最大变化是可能的.

一种基于群智能的快速多目标优化算法

粒子群优化算法是一种典型的仿真群智能的算法。探讨了利用粒子群算法求解多目标优化问题,为了提高算法速度,采用了几何Pareto选择算法作为文档算法,用多方向搜索的办法寻找极端点。实验表明:该算法得到的解的数量多,速度快并且近似前沿的程度比较高。

基于不完全数据的数据挖掘方法研究

将不完全数据分为了两类:属性值残缺和属性值隐含。对基于这两类不完全数据的数据挖掘方法分别进行了探讨,给出了相应的处理方法,并对这些方法及其应用进行了讨论。属性值残缺的处理主要采用一系列“补漏”的方法,使数据成为完全数据集;属性值隐含的处理则通过EM算法来优化模型的参数,弥补数据的不完全性。

数据维数消减方法研究

对高维数据集合的维数消减方法及其应用进行了分类研究。将数据维数消减方法主要分为两类:子集选择法和数据变换法。基于统计数学和现有的数据挖掘模型,给出了这两类中的一些典型的维数消减方法,并对这些方法的主要特性和有效应用进行了分析、探讨,给出了一些可行的方法实现策略。

基于ActiveX Scripting组件的语言解释器实现

ActiveX Scripting技术可使软件扩充变得简单,提高其可重用性。介绍了基于组件的ActiveX Scripting结构,分析了语言解释器程序的基本原理,并给出了程序的具体实现。实验测试表明,该解释器工作良好。

图像数字水印中的模板匹配检测方法

基于对数极坐标映射(LPM),设计了图像数字水印技术中的模板匹配检测方法。该模板匹配检测方法的特点是:在图像数字水印的嵌入过程中,从对数极坐标域中切取一块模板匹配信息;计算该模板匹配信息与加入水印后的图像在LPM域中的相位谱的相关系数来进行水印的检测工作。这种方法不使用原始图像的全部信息,减少了相关性检验的计算时间,提高了工作效率。实验结果表明该方法对图像中数字水印具有较强的检测能力。

分类数据集的一致化特征选择约简

样本数据集的不一致性和冗余特征会降低分类的质量和效率。提出了一种一致化特征选择约简方法,该方法基于贝叶斯公式,采用阈值,将非一致数据归为最可能的一类,使数据集一致化。并在一致数据集上,运用类别区分矩阵选择可准确区分各类数据的最小特征变量集。给出的启发式搜索策略和应用实例表明:一致化特征选择约简方法能有效消除分类数据集的不一致性,选择最优的特征变量、降低数据的维数、减少数据集中的冗余信息。

路由器基础谈

通过论述路由器的功能、工作方式、路由器与硬件的连接以及路由器访问模式,详细论述了路由器在网络中的作用。结合华为路由器1602的简单配置实例,进一步说明了路由器的使用。