基于局域网的机群应答机制的设计与实现

分析了机群系统中系统软件在通信方面的开销以及传统通信协议应答机制的弊端,提出了一种结合组包应答和逐包应答策略的可调整应答机制,并给出了其设计与实现。     

集群计算系统的模型结构

对集群计算环境进行了抽象的分析和概述，并建立了一个集群计算系统的模型，该模型为理解、分析和评价一个实际的集群系统提供了有力的工具。     

BICC协议的研究及其ISN模型设计

随着电信网的发展和信令技术的不断变化,与承载无关的呼叫控制协议(BICC)作为一种全新的呼叫控制协议被提了出来,它采用呼叫控制和承载控制分离的设计思路,使得复杂的网络互通问题变得十分简单,被认为是传统电信网向多业务综合平台演进的重要支撑工具.本文从产生背景、技术特点、体系结构三个方面对BICC协议进行了研究,最后提出了实现ISN的结构模型.     

多类模式识别的动态多叉树算法研究与实现

研究模式识别方法，提出动态多叉树算法，用以解决实际环境中复杂的或大模式类别学习及系统动态扩展问题，该算法利用分治和局部最优原理缩小目标范围，结合整体学习方法提高识别率，模拟人脑的循序渐进学习方式，实现知识增殖和继承，可解决现有识别系统在学习新知识会破坏已有知识，需重新学习的问题，并具有较高的识别率，可有效地处理巨模式类识别的问题，该系统可以用于有脸、字符，指纹等对象的识别分类，系统的构造方法体现其通用性，性能分析表明其可行性，实验结果证明其有效性。     

Windows Vista应用程序兼容性的研究

文章详细探讨了Windows Visca操作系统中应用程序兼容性问题，并总结了一些解决问题的策略和技术方法。这为应用程序更好地运行在Windows Visca提供了切实有效的技术解决方案。     

基于图像处理的铁轨表面缺陷检测算法

对铁路轨道表面缺陷进行检测是保证铁路运输安全的重要手段之一，该文采用计算机图像处理技术对铁路轨道表面的缺陷进行自动化检测，提出了轨道表面缺陷检测的系统设计方案，给出了一种利用图像灰度信息的快速、实时检测算法。实验验证了算法的有效性和高效性。     

动态增殖流形学习算法

流形学习的主要目标是发现高维观测数据空间中的低维光滑流形.目前,流形学习已经成为机器学习和数据挖掘领域的研究热点.为了从高维数据流和大规模海量数据集中探索有价值的信息,迫切需要增殖地发现内在低维流形结构.但是,现有流形学习算法不具有增殖能力,并且不能有效处理海量数据集.针对这些问题,系统定义了增殖流形学习的概念,这有利于解释人脑中稳态感知流形的动态形成过程,且可以指导符合人脑增殖学习机理的流形学习算法的研究.以此为指导原则,提出了动态增殖流形学习算法,并在实验中验证了算法的有效性.     

基于J2EE的银行客户信用评级系统研究与实现

为适应巴塞尔新协议金融环境的变化,银行客户信用评级系统基于J2EE技术体系结构从数据来源、客户评级、评级审批和安全管理等方面进行了设计研究.论文介绍了银行客户信用评级系统建设的背景,详细论述了应用客户/Web服务器/应用服务器/数据库服务器体系的系统主要功能和实现技术手段.     

DQP:网格上的一种分布式查询处理器

网格计算是近年来兴起的一个研究热点，它旨在使互联网上所有资源（计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等）实现全面共享与协同工作，使整个因特网整合成一台巨大的超级计算机，为用户提供“即连即用”式的服务。文中介绍了网格计算的概念、特点，以及开放网格服务体系结构（OGSA），详细介绍了OGSA—DQP的功能、架构、实现方法以及执行流程。     

基于蚂蚁算法的网格任务分配算法研究

任务分配是网格计算环境中影响系统性能的重要因素，由于网格环境中各种资源分布于不同的地理位置，其性能也千差万别，因此需要一种有效的策略来进行任务的分配，使得整个系统完成任务的代价最小。文中将蚂蚁算法应用于解决网格环境中的任务分配问题，并进行了仿真实验，取得了良好的效果。