基于LonWorks总线技术的变电站自动化系统

介绍了LonWorks总线技术的概念、特点,提出了一种基于该总线技术的分层分布式变电站自动化系统设计方案,并分析了各部功能。

基于P2P技术的远程学习系统的设计与实现

介绍了远程学习系统的基本作用和P2P技术的技术特点,提出将混合模式P2P技术应用于远程学习系统,设计了系统的基本拓扑结构,设计并实现了资源标识、传输与分片算法,完善实现了该远程学习系统.系统极大地提高学习效率,但系统在收集学习者的学习效果评价、学习偏好收集、学习任务的协同等问题上还有待于提高.

工程造价管理系统软件设计

工程造价管理软件是应用软件发展方向之一。介绍了一款工程造价管理软件的开发过程 ,阐述了如何根据定额、价格等数据计算出工程的预算经费。

智能问答的聊天机器人系统的设计与实现

本设计利用众包思想来构建聊天机器人的知识库,并研究了在自动问答系统中基于文档集和基于知识库的答案提取过程,实现了答案的抽取。基于众包的聊天机器人主要包含用户管理、问题匹配、利用众包思想的知识库构建用户交流等功能。用户提出问题后,系统会从对方提问中提取关键词,然后到数据库中检索匹配度高的答案,回答对方,并能够通过反馈,提取对话内容中有效的问答信息增加到自己的数据库中。

基于云计算平台的鉴权分析

国内云计算平台以系统内部认证和授权作为主要的鉴权方式。在研究国外开源的云平台项目的鉴权方式基础上,分析了云计算平台的认证管理和授权服务过程,实现了鉴权模块的集成,云计算平台在调用服务时通过鉴权模块的统一认证和授权,可以达到权限和资源的有效管理。试验结果表明,此模块的集成可以应用到云计算平台中。

一种基于滑动窗口技术的入侵检测方法

网络数据流在一段时间内会发生概念性变化,这可能会降低入侵检测的精度。针对网络数据流的这一特性,提出了一种能识别并适应概念飘移的基于滑动窗口的入侵检测方法,它能根据数据流的概念漂移的状况自动调整训练窗口并对检测模式进行及时的更新。

基于SQL Server 2008的小型信息检索系统框架的设计与实现

利用SQL Server 2008设计并实现了一个信息检索系统框架,可满足小型企业信息检索的需求。

个性化远程教学系统中决策树方法的应用研究

现代远程教学是随着计算机网络技术和多媒体技术的发展而产生的一种新型的教学形式。因材施教,个性化教学一直是远程教学服务系统追求的目标,如何从大量堆积的学习者信息中发现有价值的规律,实现远程教学系统的个性化教学,已经成为教育研究者一个亟待解决的课题。探讨了如何将数据挖掘技术中的决策树方法应用于远程教学系统中来为学习者进行分类,以实现针对不同学生的个性化教学。

基于LOTUS DOMINO/NOTES的文档管理系统

介绍了基于LOTUSDOMINO/NOTES文档管理系统的开发过程,该系统真正实现文档办公的工作流程,不仅可以实现纸制文件的归档,而且可以实现电子文档的归档,同时实现了自动组卷、封卷、毁卷、回收、查询和借阅功能,真正提高工作效率,为最终实现无纸化办公奠定基础。

工程院校大学生群体内部利益冲突问题探析

社会发展导致"80后"大学生群体压力增大,大学生群体内部冲突已经成为校园不和谐因素之一。打造工程院校大学生群体内部利益冲突预防机制需要从宏观和微观两方面入手。

改进的RANSAC算法在图像配准中的应用

为了提高图像配准的速度,提出了一种基于改进的随机抽样一致性(RANSAC)算法的快速图像配准方法。该方法首先采用Harris角点检测算法提取出参考图像和目标图像的特征角点,然后利用灰度相关性进行特征角点的匹配,最后采用基于预检测的RANSAC算法快速而精确地估计变换矩阵,进行图像配准。该算法中采用预检测的方法快速抛弃那些不是候选模型的临时模型,提高了算法的速度。同时使用随机块选取法选择样本,很好地消除外点的影响进而保证精度。实验结果表明,此方法在得到较高的精度和鲁棒性的情况下,还大幅度减少了运算量,提高了图像配准的速度。

遗传算法求解物流配送中带时间窗的VRP问题

用遗传算法求解第三方物流企业物流配送中带时间窗的车辆路径问题.建立了一个配送优化调度模型,使配送计划的编制在任何情况下都能归约为求解某种车辆路径问题.

基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型

多组群网络应用是目前比较流行的互联网服务模式之一,本文主要针对多组群网络应用的节点分组及评价方法进行研究探讨,设计了一种基于无监督聚类方法和贝叶斯分类器的高质量分组算法Clustyes,提出了基于"组耦合度"的可调多取向分组评价模型,该模型较好地将组内节点间往返时延、分组丢失率和跳数3个指标对组内通信的影响有机地量化融合。Clustyes算法在NS-3上进行了模拟,结果表明,使用该算法获得的分组具有组内节点通信性能好、稳定性高、物理距离近的优点。

空间数据库中的线段k近邻查询研究

K近邻查询是空间数据库中的重要查询之一,k近邻查询在内容的相似性检索、模式识别、地理信息系统中有重要应用。针对现有k近邻查询都是基于点查询的情况,提出基于平面线段的k近邻查询,查找线段集中给定查询点的k个最近线段。给出基于Voronoi图的线段k近邻查询算法及给出相关定理和证明。该算法通过线段Voronoi图的邻接特性找到一个候选集,然后从中找到最终结果。通过随机数据的实验证明,所提算法明显优于线性扫描算法和基于R树的k近邻查询算法。

空间数据库中的组障碍最近邻查询研究

已有的关于组最近邻查询的研究都是基于欧氏距离的,无法解决存在障碍情况下基于障碍距离的组最近邻查询问题.为此,提出障碍物环境中组最近邻查询的一种新的变体,即组障碍最近邻(group obstacle nearest neighbor,GONN)查询.GONN返回数据集中与查询点集中所有点的障碍距离之和最小的点.根据数据集中的点与查询点集的最小外包距离(minimum bounding rectangle,MBR)之间的不同位置关系,构造各种情况下查询点集的MBR相对于数据集中点的剪枝区域.利用剪枝区域剪去障碍集中对障碍距离计算无影响的障碍,给出数据集中点与查询点集之间障碍距离的计算算法.定义组障碍最近邻查询的剪枝规则,根据障碍距离计算给出组障碍最近邻查询的算法.并给出相关定理和证明.实验结果证明算法具有较高效率.

基于Voronoi图的线段反向最近邻查询

提出一种基于平面线段的反向最近邻查询方法,用于找出线段集中以查询线段作为最近邻的线段。通过构造线段集的Voronoi图处理不相交的线段。根据其邻接特性和局部特性,给出基于Voronoi图的线段反向最近邻查询算法及相关定理和证明。实验结果表明,反向最近邻方法易于找到相交的线段,具有较高的查询效率。

基于微分进化的PCNN图像分割方法

脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种新型神经网络,可以应用于图像分割。然而在对PCNN的研究应用中,其模型参数的合理确定是个难点,这在很大程度上限制了PCNN的应用。针对这一问题,提出一种基于微分进化的PCNN图像分割方法。该方法使用微分进化算法来实现脉冲耦合神经网络参数的自动设定,并通过将其应用于图像分割,将分割结果与其他优秀分割方法比较,从而验证了该方案的正确性与可行性。

基于Voronoi图的线段最近对查询

最近对查询是空间数据库中的重要查询之一。已有的关于最近对查询的研究基本集中在点对象上,对空间对象无法抽象为点的对象则研究较少。提出基于平面线段的最近对查询,即找出两个平面线段集中距离最近的线段对。提出基于Voronoi图的线段最近对查询算法,该方法构造两个线段集的Voronoi图,利用Voronoi图的最近邻近特性和局域动态特性找到互为最近邻的线段对,从中找到结果,以缩减大量的计算代价。对线段集中增加线段和删除线段的情况做了相应的处理。实验证明,该算法具有较高的查询效率。

一种基于微阵列数据的集成分类方法

针对现有的微阵列数据集成分类方法分类精度不高这一问题,提出了一种Bagging-PCA-SVM方法。该方法首先采用Bootstrap技术对训练样本集重复取样,构成大量训练样本子集,然后在每个子集上进行特征选择和主成分分析以消除噪声基因与冗余基因;最后利用支持向量机作为分类器,采用多数投票的方法预测样本的类属。通过三个数据集进行了测试,测试结果表明了该方法的有效性和可行性。

基于模板匹配的中文机构名识别

利用分词和词性标注的信息,针对未登录词中的中文机构名的组成进行了深入的分析,总结出机构名的内部组成特点,提出了基于模板匹配的中文机构名识别的方法。给出了中文机构名的模板和识别过程,介绍了机构名出现的边界条件。在开放测试中,中文机构名识别的精确率和召回率分别为92.1%和72.81%,取得了较好的识别结果。