我军军事后勤科技装备术语的发展

我军军事后勤科技装备术语是随着军事后勤科技装备的现代化而产生和发展起来的。后勤科技装备的现代化 ,需求后勤科技装备术语走标准化的道路。本文简要叙述了军事后勤科技装备术语标准化的作用和发展历程 。

基于宏的国际音标输入与转换方法研究

总结了目前音标字体的种类和音标字符的输入方法,着重讨论了在文字处理软件WORD中利用宏工具进行国际音标处理的操作过程,并在此基础上给出了一种快速转换音标字体的方法。这使得编制和交流含有音标的文档更加方便,以满足不同领域的需求。

一种基于K-Means局部最优性的高效聚类算法

K-Means聚类算法只能保证收敛到局部最优,从而导致聚类结果对初始代表点的选择非常敏感.许多研究工作都着力于降低这种敏感性.然而,K-Means的局部最优和结果敏感性却构成了K-MeanSCAN聚类算法的基础.K-MeanSCAN算法对数据集进行多次采样和K-Means预聚类以产生多组不同的聚类结果,来自不同聚类结果的子簇之间必然会存在交集.算法的核心思想是,利用这些交集构造出关于子簇的加权连通图,并根据连通性合并子簇.理论和实验证明,K-MeanScan算法可以在很大程度上提高聚类结果的质量和算法的效率.

一种基于元启发式策略的迭代自学习K-Means算法

类内误差平方和最小化的聚类准则求解是NP难问题,K-Means采用的迭代重定位方法本质上是一种局部搜索的爬山算法,因此聚类结果对初始代表点的选择非常敏感,只能保证局部最优。为此,引入元启发式策略,通过建立评估函数对K-Means初始代表点和目标函数之间的依赖关系进行近似,然后利用近似评估函数指导新的初始代表点的选择,构成一种迭代自学习框架下的K-Means算法。实验表明算法可以很好地克服K-Means对初始代表点的依赖性,获得较高质量的聚类结果。

基于时空邻域的多粒度轨迹相似性查询

移动对象轨迹存储、管理和查询的研究已经具有相当基础,然而面向应用的移动对象运动模式分析乃至决策支持则更为人们所期待,提出基于时空邻域的多粒度轨迹相似性查询以支持其运动模式分析.直观地,如果两个移动对象在运动中频繁地出现在对方的时空范围附近,则认为二者轨迹相似,且出现得越频繁相似程度越高,即基于时空邻域的轨迹相似性测度.此外,实际中通常会在不同大小的时空邻域下评估轨迹相似性,以获得微观和宏观层面上的相似轨迹,即多粒度轨迹相似性查询.最后的实验分析也证明了基于时空邻域的多粒度轨迹相似性查询方法的有效性.

基于Excel的信息汇总统计工具的设计实现

规范了信息采集模板,并随表附注了每一个数据项的填写说明。

SROC:一种面向结构鲁棒性的迭代聚类方法

聚类结果的有效性由结构有效性、算法有效性和先验知识有效性3个方面的因素决定.忽略先验知识和假设结构的有效性孤立地提升聚类算法的有效性很可能产生无效的聚类结果.现有聚类方法通常只是简单地导出假设结构下最优的聚类结果,并交付用户,缺乏对聚类结果的自省能力.实际上,聚类方法是一个不断迭代优化的过程,包括对训练数据拟合度和假设结构的迭代优化.基于上述的考虑,提出以聚类结构的鲁棒性作为聚类结果有效性的衡量指标,并将鲁棒性评估有机地整合到聚类算法的迭代优化过程中,提出一种面向结构鲁棒性的迭代聚类方法框架.此外,依托该框架下设计并实现了SROC聚类算法,通过对模拟数据和真实文档数据的聚类实验,例证了方法有效性.

信息资源规划的协同策略与方法

政府部门及大型企业的信息资源规划会涉及不同级别不同业务范畴的部门间的协同问题,本文提出了一种基于"二横三纵"协同方式的信息资源协同规划方法,能有效支持多级多部门信息资源的总体规划,为部门和企业信息系统集成和信息资源整合提供有力支撑。

增量开发软件项目版本管理关键问题解析

介绍了版本管理的概念、意义,提出了增量开发生命周期软件项目在版本管理过程中必须关注的两个问题及其解决对策。

CTI技术在语音查询与催缴系统中的设计与应用

通过对大中型企业和集团内网电话欠费和话费查询现状的分析,结合CTI技术提出一种通过语音卡和GSM调制解调器进行语音和短信息催缴以及自助式语音查询服务的解决方案,并给出了具体设计与实现过程。

与领导相处如何把握分寸

部属在与领导相处时,如何才能把握好分寸,是每个人在工作中所面临的一个最现实的问题.进入新的世纪后,面对社会日益信息化、民主化、个性化和公平化的现实环境和发展要求,在日常工作中如何处理与领导之间的关系,是我们必须认真探讨的问题.

军用软件的黑盒测试方法综述

在对军用软件进行功能测试时,通常采用黑盒测试方法,常用的黑盒测试方法有等价类划分法、边界值分析法、错误猜测法、因果图法和场景法等。在设计测试用例时针对实际军用软件综合应用这几种黑盒测试方法。