数据挖掘中的模糊聚类分析

该文提出了一种用于数据挖掘的基于模糊集的聚类分析方法,论述了该方法的聚类过程,并给出了聚类分析的实例和程序模块流程。     

EC + +与C + +嵌入式系统编程比较研究

文中主要阐述了在国外广泛应用的嵌入式系统面向对象编程语言EC ，比较了它与C 的区别，论述了EC 对嵌入式系统编程的优点。     

融合无监督和监督学习策略生成的多分类决策树

提出了一种融合无监督和监督两种学习策略生成多分类决策树的方法．它首先利用无监督聚类方法能够发现待分类样本之问的内在联系和规律的特点，确定出最为符合多类样本分布特征的决策树的树型，继而利用监督学习支持向量机的方法对样本进行准确的分类，通过采用核函数和不对称的Lagrangian系数限制条件，支持向量机很好的解决了样本特征空间上的线性不可分性和决策树型确定过程中出现的训练样本不对称性的影响、该方法具有较高的计算效率和准确性，在实验申取得了比较好的结果．     

数据迁移工具的设计研究

数据迁移就是将数据从一种数据环境移入另一种数据环境中。它不仅仅是简单的数据搬家，还涉及到数据格式的转换。本文介绍了在Microsoft公司UDA技术基础上，利用SQL语句完成常用数据库数据间迁移的一般性工具的设计和实现流程。这一完整的数据流程如果定期发生，就可以频繁到实时数据转换或不频繁地每月为数据仓库进行更新，因此对于数据仓库的建立，以及后续的数据挖掘都有相当的实际价值，同时对于应用程序更新也具有一定意义。     

UML与ACME/ADL在运输业务管理系统体系结构建模中的应用

探讨了UML与ACME／ADL在运输业务管理系统体系结构建模中的应用问题。首先提出了软件体系结构的建模要素；然后用UML描述了系统体系结构的视图模型：进而用ACME／ADL描述了系统主要构件的交互模型；最后对这两种建模语言在体系结构建模方面的应用特性进行了比较和分析，得出了自己的结论。     

基于多属性决策的空间DTN网络路由算法研究

空间信息网絡是未来信息网络的重要发展方向,低轨卫星DTN网络是空间信息网络的重要组成部分,由于低轨卫星网络存在时延大、中断频繁、拓扑结构变化剧烈等特点,因此路由问题成为了制约该型网络发展的瓶颈。为推进路由问题的解决,提出了一种基于多属性决策理论的路由算法,利用卫星网络链路带宽、链路建立时延、节点剩余存储空间、节点数据转发率四个重要指标作为路由选择依据,通过计算各属性比例关系决定数据转发路径,从而实现DTN网络路由,同时,通过调整属性偏好,可以针对不同网络业务实现网络路径的优化,从而适应空间信息网路的多业务需求。仿真实验结果表明:该算法与Epidemic、PROPHET路由算法比较,在数据传输成功率、网络平均时延方面均有改进。     

一种基于倒排索引的频繁项集挖掘方法

针对频繁项集挖掘算法中多次扫描数据库、生成大量无效频繁项集的问题,提出一种基于倒排索引和二维数组的挖掘算法。通过一次扫描数据库建立包含事务的倒排索引,解决多次扫描数据库的问题。在二维数组存储候选频繁项集时,引入标志位约束,避免产生大量无效的频繁项集。与其他算法在不同规模的数据集上进行性能比较,发现算法在数据集超过25万时执行效率优于其他算法。通过实验验证了所提出算法的高效性和可行性。     

基于Android平台的黑盒测试生成工具的研究对比

随着移动互联网技术迅速发展,移动设备成为人们生活中必不可少的部分,其中Android手机占有了智能手机的主要市场。相对于传统软件,Android应用易于发布、开发周期短,但其质量常常难以保证。软件测试是用于保证软件质量的最常用方法,其中关键的步骤是如何生成合适的测试用例,而对于事件驱动型Android应用程序,关键在于如何生成合理的事件序列辅助测试过程。目前,已有一些研究者开发了面向Android应用的测试事件生成工具。针对三种典型的测试生成工具,分析了其工作原理与特性;并选取覆盖多种类别的40个应用程序作为基准测试集,设计了统一的测试框架,对工具的兼容性、易用性、测试时间和程序覆盖能力等特点进行了分析与对比,并根据相关测试工具的缺陷提出一定的创新性的解决方案。     

面向任务口语理解研究现状综述

口语理解是对话系统重要的功能模块，语义槽填充和意图识别是面向任务口语理解的两个关键子任务。近年来，联合识别方法已经成为解决口语理解中语义槽填充和意图识别任务的主流方法，介绍两个任务由独立建模到联合建模的方法，重点介绍基于深度神经网络的语义槽填充和意图识别联合建模方法，并总结了目前存在的问题以及未来的发展趋势。