基于大数据的企业主题网络舆情分析系统模型研究

随着网络技术的发展,特别是移动网络应用的普及,普通民众通过网络对社会热点事件进行关注、评论与监督变得前所未有的便利,互联网已成为社会舆论传播的主渠道。同时,互联网上每天海量增长的舆情数据也给舆情管理部门带来挑战,特别是企业重要的舆情信息如果不能及时掌控,极易给企业发展带来重大负面影响。因此,在分析大数据及企业网络舆情相关概念、原理的基础上,根据企业网络舆情的特点构建了基于大数据的企业主题网络舆情分析系统模型,描述系统各个组成部分的功能。并将基于Hadoop平台的分布式存储和并行计算技术引入到企业网络舆情分析中,借助本体技术提高舆情的语义分析能力,对大数据环境下企业网络舆情数据的处理分析作初步探索。

车牌自动识别系统应用研究

通常,人们能够很容易通过人眼读取字符而计算机却不能,除非计算机有智能处理能力。VLPR(车牌识别系统)就是用来处理车牌定位和车辆号码识别的智能系统。VLPR主要有三大功能模块:车牌提取、分割和识别。车牌提取功能主要通过边缘检测实现。车牌字符分割部分主要使用过滤、稀释及水平垂直投影技术实现。车牌识别技术是VLPR系统最后一步,主要是识别车牌中的字符和数字。车牌识别系统的实现取决于输入图像的质量,一些外部环境造成的影响因素,如阴影、雨痕和模糊也会降低VLPR系统性能。为此,主要分析多种VLPR方法,对基于特征提取和分类表的VLPR文献进行分类总结,并对车牌字符的检测、定位和识别进行阐述。

B/S架构下的RFID系统的研究

RFID是一种非接触式自动识别技术,近年来发展迅速。目前,传统的C/S架构设计模式已经不能满足RFID系统的需求,本文引入J2EE下的B/S架构来设计RFID系统,同时使用ActiveX控件技术来实现在浏览器中与RFID手持终端进行双向数据通信。

中间件在RFID系统中的应用研究

近些年,RFID技术发展迅速,各大企业都争相使用,但在应用的过程中依然存在问题,比如对原始数据的过滤处理、如何将现有的RFID系统跟新的设备连接起来等。中间件的问世刚好解决了这些问题,它充分利用硬软件资源,帮助企业搭建安全可靠的RFID网络,成为推动RFID技术不断发展的核心技术。

知识与能力协同培养的高职《计算机网络》课程教学改革与实践

从教学实践中可以体会到传统的教学方法很难让学生达到真正"掌握"网络技术的教学目的。根据职业教育学生的特点,要想提高学生对计算机网络理论知识的理解与实际动手能力,适应信息化社会对人才需求的变化,应该注重知识与能力的协同培养,在强化学生网络理论知识的同时,提高网络软件编程能力。

高职教育契合区域经济转型升级——以江西高职教育服务环鄱阳湖生态经济区为例

以江西高职教育服务环鄱阳湖生态经济区为切入点,分析了江西高职教育在专业设置、教育质量契合生态经济区产业转型升级方面存在的问题,提出了江西高职教育契合环鄱阳湖生态经济区经济转型升级的六点建议:建立区域内人才需求预测与人才供给发布机制;形成专业布局动态调整机制;形成教学内容的动态更新机制;构建特色专业群,对接区域重点产业群;推进校企合作平台建设;转变高职教育"人才培养观",推进高职院校的创新创业教育发展。

一种基于DCFC的XML检索结果聚类方法

提出一种有效的XML文档检索结果聚类方法,基于PB-DCFC的思路,根据XML文档的特点,对XML文档包含的显著标签路径进行聚类,是一种间接的聚类方法。该方法具有聚类效率高,聚类结果的簇标签表达自然,容易理解。

基于Floyd算法的网页与多领域本体的匹配算法

基于多领域本体信息检索的主要问题之一是如何将网页准确地划分到本体,即判断网页与本体的关系。笔者提出了基于Floyd算法的网页与多领域本体的匹配算法,主要思路是先利用Rough集理论对从网页中抽取的关键字进行属性约简,得到最小属性集合,再查找该集合所有元素的同近义词集合且匹配出两者的共同关键字,得到最终的关键字集合,并将其映射到本体无向图上,接着利用Floyd算法计算出共同关键字与多本体的最短路径及其加权值,最后通过相关度与初始阈值的大小关系判断网页与本体的归属情况。笔者通过与其他算法进行对比实验验证了本算法的可行性和合理性,且时间和空间复杂度相对较小。

基于最优化边缘及轮廓检测的车牌定位技术

目前,车牌定位技术已经较为成熟,有很多这方面的研究。但是,大部分研究主要集中在静态图像上,少部分应用在动态视频流中。基于此,使用图像处理技术的智能传输系统来实现自动化车牌检测过程,图像处理技术包括边缘检测和轮廓匹配。从统计学数据看,车辆图像的主要区域在图像的下半部分,车牌图像定位在车辆的下半部分以改进系统的计算复杂度。一般是计算出车辆图像的边缘信息,从而得出车辆的轮廓。检测车牌轮廓是通过三个因素进行筛选的:面积、长宽比以及对角线。实验结果表明,所使用的车牌定位系统实现了96.67%的准确率。

基于两级组合分类的车牌字符识别技术研究

近年来,我国经济快速发展,城市化建设规模越来越大,许多大中型城市兴建了高速公路、大型停车场、高档小区等。以此同时,交通问题也日益突出。因此,人们对道路使用、机动车管理提出了更高的要求,在这种形势下,车牌自动识别系统应运而生。车牌识别系统中,字符识别技术是关键技术,它涉及了人工智能、计算机视觉、模式识别以及数字图像处理等多个领域。笔者针对车牌字符的特点,提出了一种基于两级组合分类的车牌字符识别算法。

基于多要素的中文语句相似度算法

为了更精准地在海量信息中检索目标,笔者在前人研究基础上提出了一种中文语句相似度的层次递进算法。中文语句相似度综合考虑了无序相似度及有序相似度两个因素:无序相似度通过中文语句切词后得到具有相同或相近词义的词语比例;有序相似度则是计算语句各成分位置词相似度。其中,还考虑了句型转换因素及语句语气参数的修正,如此层层递进得到中文语句的相似度。最后通过实验对比验证其合理性。

智慧教室环境下基于学生微表情的教学评价机制的构建

本文分析了当前教学评价方法存在的普遍问题——仅从教师角度出发,缺乏对学生群体情感的关注。在智慧教室的应用及人脸识别等技术的推动下,提出了基于学生微表情的"四位循环跟踪反馈、三方相长促进评价"的教学评价机制。该机制涉及智慧教室、教师、学生和同行(专家)四方循环反馈,进而促进教师和学生群体双向长效成长。