面向软件开发技能的网络化教学平台设计

提供一种适合学习者循序渐进学习的网络化教学平台设计,提高学习内容的可更新性和教学主体之间的交流.本文采用XML技术以加强教学内容和平台显示层之间的分离,提高平台教学内容可维护性,采用AJAX技术,使得同内容学习者能够及时会话交流,在存储内容上采用树状结构和网状结构相结合的方式,以加强知识内容的联系和便于学习者学习进程.     

基于蚁群优化的二分网络社区挖掘

近年来,网络社区挖掘得到了极大的关注,尤其是针对二分网络的社区挖掘。二分网络社区挖掘对于研究复杂网络有非常重要的理论意义和实用价值。提出了一个基于蚁群优化的二分网络社区挖掘算法。该算法首先将二分网络社区挖掘问题转化成一个优化问题,建立一个可供蚂蚁搜索的图模型。同时,根据顶点的拓扑结构定义启发式信息。每只蚂蚁根据每条路径上的信息素和启发式信息选择路径,构造出一个社区的划分,再用二分模块度去衡量社区划分的优劣。实验结果表明,该算法不但可以较准确地识别二分网络的社区数。而且可以获得高质量的社区划分。     

基于小波特征的非线性鉴别特征抽取技术

该文提出了一种基于小波特征的非线性鉴别特征抽取方法,即在进行非线性映射之前,首先利用小波变换对原始输入图像进行预处理,获取低频平滑、水平细节和垂直细节等3个子图的小波特征,然后在频域上,对它们分别进行核Fisher鉴别分析。对最终获得的3组鉴别特征设计了一种特征融合的方法。在ORL标准人脸库上的试验结果表明所提方法不仅在识别性能上优于现有的核Fisher鉴别分析方法,而且,在ORL人脸库上的特征抽取速度提高了近13倍。     

彩色图像中椭圆的快速检测算法

椭圆检测是图像处理中常用的技术,由于自然界很多物体都可以用椭圆进行拟合,所以也成为图像分割和目标提取的关键技术.该文分析了椭圆的解析结构,利用椭圆长短轴之间的几何关系,从边缘点集合中选取全局性的参数,快速生成椭圆.算法针对彩色图像,引入了彩色边缘增强算法和基于图搜索的边缘追踪算法,生成封闭的边缘轮廓曲线,对每段曲线进行椭圆拟合,通过拟合评估,形成拟合判决,确定图像中的椭圆区域.算法计算量小,检测速度快,对多椭圆和椭圆弧都能准确检测.     

一类具有未知死区MIMO系统的自适应模糊控制

针对一类具有未知死区并具有下三角函数控制增益矩阵的不确定MIMO非线性系统, 根据滑模控制原理, 并利用Nussbaum函数的性质, 提出了一种自适应模糊控制器的设计方案. 该方案取消了函数控制增益符号已知和死区模型参数上界、下界已知的条件. 通过引入积分型李亚普诺夫函数及最优逼近误差与死区扰动上界的自适应补偿项，证明了闭环系统是稳定的，跟踪误差收敛到零. 仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于轮廓特征的平面鞋印自动识别算法的研究和实现*

提出了一种基于轮廓特征的平面鞋印自动识别算法,根据鞋印长度比任何一个部位的长度和宽度都长这一特点,找到距离最长的两轮廓点,算出由这两点确定的直线与水平方向轴所成夹角,根据此夹角将鞋印图像进行倾斜校正,然后自动提取鞋印轮廓九个特征,利用欧氏距离进行鞋印的相似性度量。实验结果表明运用该算法进行鞋印识别是很有效的。     

一种动态参数的随机早期检测算法DRED*

提出了一种根据网络统计特征动态调节参数的RED改进算法DRED（Dynamic RED）,它能够降低丢包率,提高RED算法的网络适应性和链路利用率。实验结果表明,DRED算法是有效的。     

Web服务集成中基于QoS的服务选择

介绍了W eb服务QoS的度量方法,基于提出的服务质量模型,给出集成服务中在资源使用方面作了改进的局部服务选择算法,针对其不足提出一种全局W eb服务集成路径选择的数学模型,并给出求解算法。此数学模型在QoS参数方面具有可扩展性,为服务集成的QoS分析,集成路径的确定提供了一个合适的决策框架。     

一种改进的矩阵幂运算及其性能分析

基于流水光总线的可重构线性阵列系统是一种建立在光总线上的并行高效计算模型。该文给出了一种LARPBS模型上改进的矩阵幂运算并行算法,并对其可扩展性和复杂性进行分析,通过分析可以看出,该算法是目前速度最快、成本最优的并行矩阵幂运算算法。     

基本积分型李亚普诺夫函数的直接自适应神经网络控制

针对一类具有下三角形函数控制增益矩阵的非线性系统,基于滑模控制原理,并利用 多层神经网络的逼近能力,提出了一种直接自适应神经网络控制器设计的新方案.通过引入积 分型李亚普诺夫函数及残差与逼近误差和的上界函数的自适应补偿项,证明了闭环系统是全局 稳定的,跟踪误差收敛到零.