一种异构的Linux集群解决方案

简要介绍了集群的技术及其在Linux上的发展现状,分析了桌子新的集群实现技术,并且指出实用的集群系统的不足,提出一种强化了可管理性和数据一致性的异构Linux集群解决方案,以邮件集群系统为例进一步阐明异构集群系统的特性。     

带杂交算子的蚁群算法

蚁群算法是一种由意大利学者Macro Dorigo等提出的新型模拟进化算法,它具有许多优良性质,因此被广泛用于求解组合优化问题。但基本蚁群算法有许多不足。特别是许多搜索速度慢,且容易陷入局部最优。该文针对这个问题提出了一种改进算法。该算法通过引入遗传算法中用到的杂交算子来改善蚁群,使其对应的问题的解更加优良,用改进算法求解TSP问题的结果表明改进算法是有效的。     

六角网格上的图象处理算法的研究

经研究表明,屏幕上的点最佳分布是按六角网格形式分布的,文中首先讨论了六角网格的特点,屏幕用正六边形覆盖,即每个象素对应着一个正六边形,而将正六边形的中心点做为网格点;并从图形图象处理的角度分析了它的优点,如显示的直线（或曲线）没有“断开”的感觉,每个象素与所有相邻象素之间只有一种相邻关系,这就为许多图象处理提供了简便的实现途径,然后提出了在六角网格上进行图象处理的数字化过程以及在图象恢复时几何失真校正的算法,可以看出,在达到同样精度时计算量比方型网格上有明显减少。     

摆式列车用传感器的故障检测与识别

本将在传感器故障检测与识别领域中取得的新成果应用于摆式列车的研制中,建立了双余度传感器故障信号识别器,用在摆式列车试验台上采集到的试验数据,通过计算机仿真证明了该方法的有效性,为将来在摆式列车实车中的运用奠定了基础。     

基于XML和MQSeries的ERP与电子商务集成研究

提出的基于XML和MQSeries中间体技术,可将ERP（Enterprise Resource Planning)系统与电子商务系统有机结合起来,帮助企业轻松迈入电子商务时代。     

基于工作流的虚拟企业信息管理模型

现代企业生产环境随着生产的全球化已经跨越 了国界,进行全球范围内的资源优化配置是有效利用全球资源的理想方案, 虚拟企业正是在 此需求下产生的．由于虚拟企业的分布式特点,其信息管理不同于传统的本地的管理方式． 本文给出一个基于工作流的虚拟企业信息管理模型,此模型支持的异构环境是地理上分散的 ,涉及到不同的应用包,多平台、多协议和多种用户界面,为虚拟企业生产信息管理提出了 一种方案．     

遗传算法多目标优化及其在决策支持系统中的应用*

针对区域经济发展的现状,提出了改进的经济多目标优化模型。并用多目标遗传算法来对模型进行优化计算与仿真。在此基础上,通过将MATLAB与Web技术相结合,提出了一种新的基于B/S模式的决策支持系统的解决方案。     

城市大气移动监测系统的研究

本文研究了一种新型的城市大气移动监测系统,该系统以城市交通为载体。大气监测装置可以监测到几乎整个城市的大气情况,能够便捷、全面地对整个城市大气进行监测。系统通过传感器对空气进行采样,通过GPS设备进行无线数据传输。依据数据绘制实时空气质量直方图及当前车辆所在的位置地图,并做出分析,画出各区域一天内的大气变化直方图及曲线图,将结果发布在Internet上,供市民上网浏览。     

Spatial interest pixels (SIPs): useful low-level features of visual media data

Visual media data such as an image is the raw data representation for many important applications. Reducing the dimensionality of raw visual media data is desirable since high dimensionality degrades not only the effectiveness but also the efficiency of visual recognition algorithms. We present a comparative study on spatial interest pixels (SIPs), including eight-way (a novel SIP detector), Harris, and Lucas‐Kanade, whose extraction is considered as an important step in reducing the dimensionality of visual media data. With extensive case studies, we have shown the usefulness of SIPs as low-level features of visual media data. A class-preserving dimension reduction algorithm (using GSVD) is applied to further reduce the dimension of feature vectors based on SIPs. The experiments showed its superiority over PCA.

Lot-sizing scheduling with batch setup times

This paper is concerned with scheduling independent jobs on m parallel machines in such a way that the makespan is minimized. Each job j is allowed to split arbitrarily into several parts, which can be individually processed on any machine at any time. However, a setup for uninterrupted s_j time units is required before any split part of job j can be processed on any machine. The problem is strongly NP-hard if the number m of machines is variable and weakly NP-hard otherwise. We give a polynomial-time -approximation algorithm for the former case and a fully polynomial-time approximation scheme for the latter. AMS Subject Classifications: 68M20 · 90B35 · 90C59