DBGrid控件的使用

C++BUILDER是优秀的快速可视化开发工具(RAD),它和DELPHI共用可视化类库VCL,由于其基于C++语言具备良好的可操作性,越来越受广大程序员的欢迎,可以用来编写出具有高效率、高质量的应用程序代码。C++ BUILDER具有强大的数据操作能力,其集成开发环境(IDE)的控件板给用户提供了大量的数据访问控件,通过对有关数据库控件属性进行适当的设置,合理地引用其方法,控制其事件,能极大地方便了数据库应用程序的创建。 C++ BUILDER控件板上提供了两页基本的数据库应用     

基于图正则化MNMF的中文垃圾邮件过滤

利用向量空间模型表示的文本邮件数据具有高维性, 不利于邮件过滤模型的建立, 需要对数据进行降维处理。最大间隔Semi-NMF(max-margin semi-nonnegative matrix factorization, MNMF)能够同时实现维数约减和邮件分类, 而图正则化NMF能保持数据空间的几何结构。基于以上两种NMF改进模型, 提出了图正则化MNMF(graph regularized MNMF, GMNMF)算法, 并设计了一个迭代的求解算法。将GMNMF算法及其他相关算法用于中文垃圾邮件过滤实验, 结果表明GMNMF算法构建的过滤模型要优于其他较好的算法构建的过滤模型。     

一种新的基于L0的变步长IPNLMS算法

研究算法的优化问题,对比于传统的正则化最小均方算法(NLMS),成系数比例自适应算法(PNLMS)拥有较快的初始收敛速度,但是PNLMS并不是一种最优化的算法。改进了采用L0范数的IPNLMS算法以提高对稀疏系统进行辨识的性能。分析了近年来的几种系数比例算法的性能及其局限性,通过建立步长因子μ与误差信号e之间的非线性关系,提出了一种结合Sigmoid函数和L0范数的变步长系数成比例的规则化的LMS滤波算法。并对其与文中提到的算法进行了比较和分析,拥有更好的收敛性和稳态误差。     

基于SVG的电力图形系统的实现

首先简要介绍了电力图形系统的发展历史和现状,接着阐述了SVG(Scalab le Vector G raph ics)的优点及其应用在电力图形系统中的可行性和优越性,指出结合Java/XML和SVG技术可以较好地实现电力图形系统。文中结合ASF(Apache Software Foundation)的开放源码项目Batik,在Java平台上对电力图形系统结构、SVG文件的绘制、图形同步刷新以及事件处理的实现等方面进行了分析和设计,实现了基于SVG的电力图形系统。     

基于SVG的电力图形系统的实现

首先简要介绍了电力图形系统的发展历史和现状,接着阐述了SVG(Scalable Vector Graphics)的优点及其应用在电力图形系统中的可行性和优越性,指出结合Java/XML和SVG技术可以较好地实现电力图形系统.文中结合ASF(Apache Software Foundation)的开放源码项目Batik,在Java平台上对电力图形系统结构、SVG文件的绘制、图形同步刷新以及事件处理的实现等方面进行了分析和设计,实现了基于SVG的电力图形系统.     

使用Java编程解析Web页面

本文研究并探讨了使用Java的Swing包编程解析Web页的关键技术,并提供了具体的解决实例和实现中以及要注意的问题,实现了web信息的提取.     

基于内点法的稀疏逻辑回归财务预警模型

逻辑回归已广泛应用于财务危机建模,但是一定程度存在过拟合问题.为了避免建模出现上述问题,提出了基于L1正则化逻辑回归的财务预警模型.该模型是一种稀疏模型,能同时实现变量选择和参数估计,具有较强的鲁棒性.同时,针对L1正则化逻辑回归问题的求解,提出了一种高效的基于内点法的求解算法.结合沪深股市A股制造业上市公司进行实证分析,分析结果表明,L1正则化逻辑回归模型在预报精度、经济解释性等方面明显优于其他逻辑回归模型,并且提出的内点法与其它求解算法相比具有一定的优越性.     

FCBLUP模型在高频金融数据中的应用

将函数延拓最优线性无偏估计(FCBLUP)引入高频金融数据挖掘中,对离散观测值序列建立函数数据模型,并进行预测。选取上证收盘价格为实验数据,建立FCBLUP模型。为能对预测效果进行有效的评价与定位,设立基于ARMA模型的预测组。实验结果表明,FCBLUP预测效果较ARMA模型更理想,FCBLUP预测误差除在小段预测区间略大于ARMA外,其余时刻均低于ARMA预测。     

基于混沌加密的彩色图像盲数字水印算法

针对单一混沌加密算法安全性较差的问题,提出一种基于扰动的二维混沌加密算法,利用二维Chebyshev映射和m-序列扰动作为混沌发生器,用于加密水印图像.将彩色载体图像绿色分量进行3级小波变换,提取其低频部分作为嵌入区域.将加密后的水印嵌入绿色分量的低频部分.实验结果表明,该算法计算速度较快,可以抵抗JPEG压缩、噪声、...     

基于谱密度的分形高斯噪声数据合成和估计

分形高斯噪声FGN是分形布朗运动的增量过程，广泛应用于自相似过程的建模分析。在众多的合成分形高斯噪声的方法中，研究了基于功率谱的FGN的生成算法，谱模拟方法和Paxson方法的特点以及联系．同时对基于功率谱的Hurst指数的估计方法，周期图法进行了讨论。仿真试验中，使用Paxson方法生成了FGN序列数据．试验结果表明生成的FGN具有很好的自相似性。应用周期图法估计了其Hurst指数，相比方差时间法，周期图法在估计长相关过程的参数方面能够提高精度。