关于在.NET平台下XML数据访问方法选择的研究

首先对.NET平台下访问XML数据的四种不同的方法进行了叙述,分析了四种方法的使用步骤,并比较了这些方法在不同情况下使用的优缺点,最后阐述了选择不同访问方法应遵循的条件.     

数据预处理中填补空缺值的方法技术

该文介绍了在实际工作中采用的几种方法数据预处理,对于有关方法,给出了算法和流程等,同时,给出了应用实例,并对相关方法的适用性进行了分析。     

一种基于K-anonymity模型的数据隐私保护算法

在数据共享的同时,如何保证数据的隐私性是一个重要的问题.泛化方法是数据隐私保护的一种重要方法,但现有的泛化算法不能处理连续属性,数据错误率比较高.在K-anonymity模型基础上,提出了一种扩展泛化算法EGA(Extended Generalization Algorithm),该算法在满足给定K值的条件下,用相对不具体的值最小限度地替换敏感数据,并实现了对离散属性和连续属性的处理.实验结果表明,与现有泛化算法相比,提出的算法具有运行效率高、数据错误率低、能保持敏感数据分类特性等优点.     

基于孤立点检测的错误数据清理方法

针对数据源中出现的错误数据,分析了孤立点检测方法在数据清理中的重要性,提出了一种基于孤立点检测的错误数据清理方法。在对常用孤立点检测方法进行比较、分析的基础上,采用一种有效的孤立点检测方法来检测数据源中的孤立点。最后,以一个实例验证了该方法的效果。研究表明：基于孤立点检测的错误数据清理方法能有效地检测数据源中的错误数据。     

数据质量检测方法及应用

通过入库数据的质量检测,可以及时发现入库数据质量的好坏,在一定程度上达到避免脏乱数据漫延和扩散的目的。从数据完整性、规范性和一致性3个方面探讨了数据质量检测的方法,并介绍了3种检测方法的典型应用。     

基于流媒体的现场直播大用户量并发播放的研究

当前对流媒体服务器的研究多集中在编码器和文件点播服务器。论文对直播式点播服务器进行了研究,提出了两种基于现场直播的流媒体点播服务器的设计方法,即信号量唤醒方式和睡眠唤醒方式,并对两种方式进行了对比分析。     

Oracle中数据装载与数据重组的研究

数据装载和数据重组是在管理和维护Oracle数据库中经常遇到的问题。文中介绍了目前向Omcle数据库中装载数据的几种常用方法，并简要介绍了数据重组的问题。文中随后给出了这几种方法的使用原则以及性能分析，最后讨论了这几种方法的应用场合。     

数据预处理中填补空缺值的方法技术

该文介绍了在实际工作中采用的几种方法数据预处理，对于有关方法，给出了算法和流程等，同时，给出了应用实例，并对相关方法的适用性进行了分析。     

基于Wonderware System Platform水厂设备动态数据关联应用方法

为了提高软件工程师连接控制界面与数据标签的工作效率,在Wonderware系统平台基础上提出了一种动态数据标签替换方法。该数据标签替换方法主要针对项目接入信息多、数据量大、相似性设备多的数据链接方法。使用结果表明:该数据替换方法可大大降低数据链接的工作量,提高数据标签关联的准确度。     

异构数据库系统数据转换方法设计与实现

针对传统关系数据库处理海量数据效率低下的问题,提出了一种基于键值数据库Level DB与传统关系数据库My SQL协同存储管理海量数据的方案,以及两种数据库之间数据转换方法。首先对两种数据库特点进行了分析,提出了一种异构数据库系统存储策略,并在此基础上介绍了Level DB到My SQL的数据转移流程以及基于实用性的异构数据转换方法,最后给出了数据转换应用示例展示,结果表明,该方法具备良好的可行性和实用价值。     

计算多重积分的均匀随机数蒙特卡罗法的实现

蒙特卡罗法是用一系列随机数来近似解决问题的一种方法。采用均匀随机数蒙特卡罗法计算多重积分是一种简单而有效的方法,其程序结构简单,易于编制和调试。本文给出了采用均匀随机数蒙特卡罗法计算多重积分的步骤、算法流程,并给出了实例的具体实现过程。     

基于边界提取和跟踪的石块检测方法研究

为了能部分解决基于视觉的石块识别问题，首先利用SUSAN算子对图像进行分割后利用边界跟踪算法进行滤波，确定出原始图像中可能存在石块的区域，对原始图像中该区域利用矩不变法进行分割以缩小可能的石块区域，然后利用Sobel算子对原图像中该区域进行处理，得到该区域梯度图像并对此进行分割和边界跟踪滤波，最后利用投影法确定出原始图像中的石块位置。试验结果表明该方法具有一定的环境适应性和较好的实时性。     

固定场景下的运动检测与运动跟踪

提出了一种检测运动物体,跟踪运动物体的方法。用混合高斯模型得到运动人体的区域,通过卡尔曼滤波对人体进行跟踪,并利用人体的颜色信息进行识别。该方法能够较好解决应用于室外的视频监视系统中的光照问题,具有较快计算速度,满足实时系统的要求。     

.NET环境下基于MapObjects-组件的WebGIS应用研究

为了在Web环境中重用现有的基于MapObjects组件的代码资源，以IIS托管MapObjects应用的形式，提出了一种新的WebGIS解决方案：在.NET环境下基于MapObjects2.2 采用C＃语言进行开发，由IIS托管的服务器端嵌入MapObjects组件以提供GIS功能服务，交互页面部分采用ASP.NET实现，页面元素与代码分离，结构清晰，安全性高；客户端无需下载、安装插件，借助通用浏览器即可访问WebGIS服务，提高了其可用性。并以此方案作为系统框架，基于该机制实现了网络版兰州城市交通电子地图，验证了该方案的可行性。
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基于模糊融合的驾驶员眼睛状态识别

提出了一种基于模糊融合的驾驶员眼睛状态识别方法，利用多特征融合来判断眼睛状态，从而克服只利用单一特征识别的不完善、不准确以及不确定性等缺点。实验结果表明利用多特征融合方法的识别率明显高于只利用单一特征的识别率。     

采用FPGA的高速CCD相机的时钟发生器

采用IL－E2 TDI CCD做为传感器，与计算机构成了成像系统，并在计算机CRT上显示出图像。主要介绍高速CCD相机的工作时钟产生电路的设计，采用大规模集成电路FPGA实现了该工作时钟驱动电路，采用AHDL语言对工作时钟驱动电路进行了硬件描述，并利用Max Plus2软件对所设计的工作时钟驱动电路进行了仿真，最后对FPGA器件进行了编程和硬件电路调试，进而实现了整个CCD相机的控制。     

一种基于目标分割的实时跟踪方法

为减少颜色相似背景在目标跟踪过程中对跟踪结果的影响,提出一种基于目标分割的实时跟踪方法。利用背景差分的方法进行目标分割,使用目标位置、大小及颜色的特征完成目标状态的更新,对连续帧之间的目标实施匹配跟踪,当2个目标重合分离时采用目标大小、颜色特征实现匹配。实验结果表明,该方法匹配跟踪速度较快、跟踪效果较好。     

Pshare:两级自适应分支预测算法及实现

本文提出了一种结合PAs和Gshare两者优点,同时尽可能消除两者缺点的两级自适应分支预测算法及其实现——Pshare分支预测方法。通过使用单独的BHSR来跟踪不同分支指令的历史轨迹,克服了GAs和Gshare机制中统一历史模式带来的缺点;同时,通过使用分支指令部分地址和历史模式位的杂凑运算来索引共享的一维PHT小表,减少了PAs机制中二维PHT大表的面积开销和索引延时开销。Pshare两级自适应分支预测器用接近Gshare的实现代价,达到了近似PAs的预测精度。该分支预测技术适用于强调单核性能的超标量超流水结构的高性能处理器中,有助于减少垂直浪费,提高单核心的性能和效率。     

基于三维GIS的导弹预警视景仿真系统实现

以预警雷达对导弹的探测为应用实例,采用Maya和Multigen Creator等视景开发工具创建了效果逼真、纹理清晰的武器装备三维模型,包括导弹模型、预警机模型和地基雷达模型,采用Skyline作为三维GIS系统开发平台,构建了一个逼真的三维的战场环境,利用C#.NET软件开发平台设计实现了一个视景仿真系统,并重点介绍了系统实现中包括实体运动建模和行为建模、碰撞检测和视点控制在内的几个关键技术的实现方法。系统能够完成预计功能,运行稳定,仿真效果逼真流畅。     

Discriminative training approaches to fabric defect classification based on wavelet transform

Wavelet transform is able to characterize the fabric texture at multiscale and multiorientation, which provides a promising way to the classification of fabric defects. For the objective of minimum error rate in the defect classification, this paper compares six wavelet transform-based classification methods, using different discriminative training approaches to the design of the feature extractor and classifier. These six classification methods are: methods of using an Euclidean distance classifier and a neural network classifier trained by maximum likelihood method and backpropagation algorithm, respectively; methods of using an Euclidean distance classifier and a neural network classifier trained by minimum classification error method, respectively; method of using a linear transformation matrix-based feature extractor and an Euclidean distance classifier, designed by discriminative feature extraction (DFE) method; method of using an adaptive wavelet-based feature extractor and an Euclidean distance classifier, designed by the DFE method. These six approaches have been evaluated on the classification of 466 defect samples containing eight classes of fabric defects, and 434 nondefect samples. The DFE training approach using adaptive wavelet has been shown to outperform the other approaches, where 95.8% classification accuracy was achieved.