一种基于多主体技术的分布式图像聚类算法

针对医学图像具有对比度较低,不同组织之间的模糊性较高的特点,给出一种基于多主体和数学形态学灰度形态运算的聚类算法。算法采用agent技术和多结构元素结合的模式,用结构元素做智能个体,每个不同类型的agents随机散布在离散空间格点上,在同时刻控制系统驱动下agents根据其自身结构元素的类型用给出的邻域平均算子自主选择作相应的运算进而实现图像聚类。算法无须先验知识和预处理操作,对初始聚类点不敏感,无须事先输入聚类簇数。算法具有分布式并行计算功能和自主分析能力。实验结果验证了该算法的可行性和可靠性。     

ASP.NET 在消息队列中的应用

为了在一台机器上或者相连的网络空间中实现相互通信,阐述了Windows操作系统中消息传递的异步传输模式,即MSMQ技术,介绍了MSMQ技术原理与特点,同时给出了在ASP.NET中的具体使用实例,可以轻松创建或者删除消息队列、发送或接收消息,也可对消息队列进行管理。     

改进Viterbi算法在机动目标跟踪中的应用

为在不影响检测概率的情况下有效降低计算量，在一种适用于机动目标且对目标的观测噪声未加任何限制的模型检测与跟踪算法中，采用了改进自适应Viterbi算法。针对Viterbi算法计算量大，实时性较差的缺点，采用一种改进的自适应算法，即结合Viterbi—Beam和Viterbi—Window算法以减少原Viterbi算法中的冗余状态，同时保证差错率无明显提高。我们通过对此算法的仿真表明，在相同的多目标跟踪仿真环境下，改进自适应Viterbi算法可以更有效地提高计算速度。且算法性能与原Viterbi算法相似。     

二维条码技术现状及前景展望

条码技术是世界上广泛应用的一种自动识别和电子计算机输入数据的手段 ,是提高工作效率的管理工具。并广泛应用于商业、邮政、图书管理、仓储、工业生产过程控制、交通等领域的一种自动识别技术 ,具有输入速度快、准确度高、成本低、可靠性强等优点。对二维条码技术的现状、特点以及对未来的发展与应用前景进行了讨论和展望     

浅谈粗糙集理论及其应用进展

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类、故障检测等方面得到了广泛应用。首先描述了粗糙集的基本算法及其复杂度，包括等价关系，上下近似及约简算法；然后对粗糙集在一些领域中的应用进展情况进行了论述，例如模式识别与人工神经元网络等，最后给出了建议的研究方向。     

基于规范的软件构件测试技术研究

构件和基于构件的软件工程已成为软件工程领域的热点,其中有很多工作致力于研究如何构筑构件,却忽略了构件的测试工作。构件接口测试往往采用基于规范的功能测试,提出的构件规范说明从3个层次对构件本身的语法、语义、交互方面进行了描述和定义,并以此为基础转化生成测试模型,生成测试用例,对构件进行的功能测试方法。     

基于数据挖掘的新产品竞争预测模型

由需求理论,供应商市场有着很强的聚集效应,所以容易出现局部同类产品供应商竞争异常激烈的情况,而在这种优胜劣汰的竞争格局中获胜的关键在于产品所具有的优势,这里有一个博弈的问题,即竞争获胜的同时使得投资和损失降至最低,本文即是在数据挖掘的基础上,用数学建模的办法探讨这个问题,使得某一企业获得它的帕累托最优状态.     

基于Windows的网络监听技术在局域网中的实现

讨论了在Windows操作系统环境下网络监听技术的原理，给出了依据包过滤技术实现网络监听的基本步骤与方法．利用WinPcap开发包，实现了对网络底层数据包的捕获。     

Web文本挖掘中的特征选取方法研究

研究了Web文本挖掘中的高维特征选取问题，对常见的评估函数法、主成分分析法、模拟退火法等特征选取和降维算法进行了理论分析与性能比较，通过实验对各种算法的优劣性及适用性进行了讨论。旨在通过降维处理来解决高维空间的文本挖掘问题。     

智能技术在仿真平台设计中的应用

利用领域知识及模型库的辅助作用发现和分析系统对象的关系.把经验知识库与以知识处理为主的专家系统技术引入仿真建模中,使二者有机结合,设计了基于知识库的智能仿真平台,且较容易转化为面向某一特定领域的专用环境,辅助决策与开发.