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邵孟良 《数字社区&智能家居》2014,(3)
大负载下的性能优化是在分析了南洋学院网络问卷调查系统的负载瓶颈的基础上提出的,其解决方案包括页面缓存技术、数据库优化设计、数据库连接池技术、并发的异步处理与缓存技术、WEB服务器和数据库服务器的优化设置等。结合这些解决方案,可提升WEB应用开发系统的性能。 相似文献
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从数据仓库的体系结构出发,通过数据仓库生命周期的方法,结合WEB技术建立了基于WEB的图书馆数据仓库,并给出了实现的具体步骤及涉及的主要技术。图书馆数据仓库的建立,实现了数据库技术与网络技术的结合,成为基于WEB的信息系统开发的主流技术。 相似文献
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从数据仓库的体系结构出发,通过数据仓库生命周期的方法,结合WEB技术建立了基于WEB的图书馆数据仓库,并给出了实现的具体步骤及涉及的主要技术.图书馆数据仓库的建立,实现了数据库技术与网络技术的结合,成为基于WEB的信息系统开发的主流技术. 相似文献
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本文在介绍CGI技术基础和MS-SOL SERVER数据库系统的基础上,分析利用CGI和MS-SQL SERVER结合实现WEB数据库应用的方法和技巧。 相似文献
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0 引言神经网络目前已经成为辨识和控制非线性系统的一种大众化工具 ,它的实现方法最常用的是软件仿真 ,MATLAB神经网络工具箱就是其中的优秀代表[1] ,广泛地应用于多种场合。不过这些工具箱都是一般意义上的工具箱 ,缺少系统辨识和控制设计用的针对性很强的工具箱。本文介绍的NNSYSID和NNCTRL工具箱就是新近开发的专门针对系统辨识和控制用的工具箱[2~ 4 ] 。NNSYSID工具箱是基于神经网络的系统辨识工具箱 ,它可以帮助辨识非线性动态系统参数 ,并且具有大量的基于神经网络的非线性模型结构 ,以及有效的学习算法和验证模型结构… 相似文献
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WEB数据库是基于Internet的信息管理系统的基础,而ASP编程中的WEB数据库分页显示技术又是WEB数据库操作的主要技术之一;因而,掌握该技术对于编写WEB数据库操作程序是十分重要的。本文作者根据自已从事网站开发的经验给出了ASP编程中WEB数据库分页显示的有效方法和程序代码。 相似文献
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基于ASP的信息管理系统的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
WEB数据库已成为当前数据库开发的主流。应用ASP技术可快速开发出基于B/S结构的WEB数据库系统。本文具体分析了ASP有关特性,并以此设计实现了学生信息管理系统,该系统具有结构简单,功能丰富、安全性高等特点。 相似文献
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基于MATLAB的BP神经网络在猪等级评定中的应用研究* 总被引:4,自引:0,他引:4
为了客观评估猪肉各项指标和猪肉等级,采用MATLAB神经网络工具箱中的BP人工神经网络,利用猪胴体图像特征参数和活体猪图像特征参数建立BP神经网络模型。分别用猪胴体图像特征参数样本60个和活体猪图像特征参数样本80个进行了网络训练,并采用不同的BP神经网络隐含层的传递函数和隐含层神经元数量,得到 BP神经网络模型。通过仿真,将仿真结果与人工评估结果进行对比,结果表明BP人工神经网络模型可以评估猪肉各项指标和等级识别。在猪肉胴体图像特征指标下评价猪肉等级准确率达到98%,在活体猪图像特征参数评价猪肉等级准确率达到80%。说明猪肉胴体图像特征比活体猪图像特征参数更能代表猪肉质量品质也符合客观现实;同时也表明MATLAB神经网络工具箱中的BP人工神经网络可以应用在猪的等级评定中。 相似文献
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采用Matlab的人工神经网络工具箱建立BP人工神经元网络,预测SCM822H齿轮钢的性能.选择10×12×3网络结构及基于Levenberg-Marquardt 优化算法和改进的误差函数的训练函数trainbr,BP网络对SCM822H齿轮钢的性能进行快速训练的同时,使网络的泛性得到提高.最后对网络性能进行回归分析,证明了网络设计的合理性.使用训练好的网络对SCM822H齿轮钢力学性能及淬透性进行预测,预测结果表明,网络具有较高的预测精度,可在实际生产和科学研究中进行应用. 相似文献
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人工神经网络在函数逼近中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用径向基函数网络研究了人工神经网络在函数逼近中的应用。分析了网络结构对逼近性能的影响。利用MATLAB神经网络工具箱进行仿真。实验结果表明,神经网络具有很好的函数逼近性能,其中RBF网络的逼近性能更优。 相似文献
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陈慧玲 《数字社区&智能家居》2009,(29)
通过对远程教育网站的流量进行分析及预测,及时发现网络流量的异常情况,以便网管人员及时采取措施,预防意外的发生。该文首先对远程教育网站的安全性进行分析,然后提出了一个通过分析及预测网站流量对系统进行安全监测的系统。该系统由SOM及FIS两部分组成,主要采用了数据挖掘技术、模糊理论及神经网络技术。通过MATLAB对环境进行模拟,效果良好。 相似文献
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基于MATLAB的BP神经网络预测系统的设计 总被引:15,自引:0,他引:15
利用MATLAB设计了BP神经网络预测系统.介绍了MATLAB的BP神经网络工具箱函数和图形用户界面,详细介绍了BP神经网络预测系统的设计,并对所设计的预测系统进行了性能评价.系统具有良好的性能,在很多领域可以发挥较大的作用. 相似文献
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为了结合MATLAB软件和组态软件MCGS的优点,通过OPC通讯技术实现两者之间的数据交换;同时引入遗传算法对人工神经网络进行优化,实现了遗传神经网络控制算法和MCGS的有机结合。仿真结果表明,人工神经网络的预测值与实际值之间的最大相对误差为10.28%,最小相对误差为5.28%,平均相对误差为7.82%,平均绝对百分比误差为0.12%;经过遗传算法优化之后,这些误差分别降为6.25%,1.67%,4.30%,0.073%。说明经过遗传算法优化后的人工神经网络具有更好的性能,遗传神经网络控制算法和MCGS的有机结合对废水处理过程可以实现有效的控制。 相似文献