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1.
探讨了 JAVA新一代GUI API Swing的体系结构及特点,提出了一个使Swing组件具有数据敏感特性的设计框架,并进行了初步的实现。  相似文献   
2.
刘江兵  黄上腾 《计算机工程》2004,30(Z1):207-208
首先分析了现有移动数据业务应用模式,然后参照网络路由器的交换原理以及网络流量控制原理,提出了移动信息交换系统的设计 思路。此外,还给出了移动信息交换系统两个主要模块的实现方法。  相似文献   
3.
CIMS要求工程数据库除了具备普通事务数据库的功能外,还应具有为适应工程设计环境所必须具备的特殊功能,其中包括要求工程数据库具备管理设计过程中对象演变历史的能力.因此,这就要求对设计的各个阶段形成同一工程实体的不同设计版本迸行版本管理.因而,如何维护对象的所有版本以支持动态引用成为一个重要的研究课题.本文针对该问题,介绍了实施类引用和环境(genericreferencesandenvironment)技术的目的,还就如何实施予以举例.  相似文献   
4.
5.
There are two well-known characteristics about text classification.One is that the dimension of the sample space is very high,while the number of examples available usually is very small.The other is that the example vectors are sparse.Meanwhile,we find existing support vector machines active learning approaches are subject to the influence of outliers.Based on these observations,this paper presents a new hybrid active learning approach.In this approach,to select the unlabelled example(s) to query,the learner takes into account both sparseness and high-di-mension characteristics of examples as well as its uncertainty about the examples‘‘ categorization.This way, the active learner needs less labeled examples,but still can get a good generalization performance more quickly than competing methods.Our empirical results indicate that this new approach is effective.  相似文献   
6.
基于神经网络的移动机器人路径规划   总被引:12,自引:0,他引:12  
针对移动机器人的未知环境下安全路径规划,论文采用了一种局部连接Hopfield神经网络(ANN)规划器。对任意形状环境,ANN中兼顾处理了“过近”和“过远”来形成安全路径,而无需学习过程。为在单处理器上进行有效的在线路径规划,提出用基于距离变换的串行模拟,加速了数值势场的传播。仿真表明该方法具有较高的实时性和环境适应性。  相似文献   
7.
本文研究了p2p网络中基于内容的节点聚类。基于文件名关键词精确匹配的查询没有考虑文本语义及内容相似性。如果能够根据节点发布内容的相似性,建立节点聚类,信息查询在类内进行,必将提高查询效率。本文提出了一种基于增量学习的节点聚类方法,通过兴趣爬虫代理计算节点得分,据此判断一个节点是否可以加入节点簇。实验表明,节点簇的建立可以有效地提高 p2p 网络的查询效率。  相似文献   
8.
MTS的资源管理模型及其应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
微软事务服务器(MTS)为开发WindowsNT平台上的N-Tier分 式应用提供了良好的架构,探讨了MTS的资源管理模型,介绍了每时每刻和户特定资源的方法。  相似文献   
9.
基于MTS构建分布式医疗信息系统   总被引:3,自引:0,他引:3  
中间件通过屏蔽事务管理等底层机制,简化了分布式系统的开发,文章探讨了微软事务管理服务器的特点及其事务管理的机制。总结了在MTS基础上开发医疗信息系统的经验。  相似文献   
10.
In cooperative multiagent systems, to learn the optimal policies of multiagents is very difficult. As the numbers of states and actions increase exponentially with the number of agents, their action policies become more intractable. By learning these value functions, an agent can learn its optimal action policies for a task. If a task can be decomposed into several subtasks and the agents have learned the optimal value functions for each subtask, this knowledge can be helpful for the agents in learning the optimal action policies for the whole task when they are acting simultaneously. When merging the agents‘ independently learned optimal value functions,a novel multiagent online reinforcement learning algorithm LU - Q is proposed. By applying a transformation to the individually learned value functions, the constraints on the optimal value functions of each subtask are loosened. In each learning iteration process in algorithm LU - Q, the agents‘ joint action set in a state is processed. Some actions of that state are pruned from the available action set according to the defined multiagent value function in LU - Q. As the items of the available action set of each state are reduced gradually in the iteration process of LU - Q, the convergence of the value functions is accelerated. LU - Q‘s effectiveness, soundness and convergence are analyzed, and the experimental results show that the learning performance of LU-Q is better than the performance of standard Q learning.  相似文献   
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