基于云计算的电信运营商信息化转型战略研究

目前,由于信息科学技术的发展,人类已经进入到移动互联时代。这给电信运营商带来了发展机遇,业内竞争和互联网企业的OTT产品也使其面对越来越大的压力。为在复杂的信息竞争生态链中保持利润增长,电信运营商必须实施转型战略,才能使自己处于市场的有利地位。本文以基于云计算的电信运营商信息化转型战略为课题,进一步展开了讨论,以供同仁参考！     

一个高效的多变量时间序列聚类算法

时间序列聚类分析是数据挖掘研究的一个重要内容。已有的聚类算法大多采用k均值对低维数据进行聚类,不能对高维多变量时间序列（MTS）数据进行有效聚类。提出一种高效的多变量时间序列聚类算法PCA-CLUSTER,首先利用主成分分析对MTS数据降维;选取MTS数据的主成分序列进行K近邻聚类分析。理论分析和实验结果表明算法可以有效解决MTS数据聚类问题。     

基于遗传算法的顾客购买行为特征提取

提出一种基于遗传算法的顾客行为特征提取算法。首先,采用Tanimoto 相似度来度量顾客间购买行为,并设计遗传聚类算法对顾客群体进行划分,把具有相似购买行为顾客聚集为一类。然后,针对不同顾客群体的购买行为特征,设计一种基于遗传算法的多种群特征提取方法,从各个子群体中发现顾客的购买行为的知识。为了增强种群内部协同进化能力和规则质量,我们采用最近邻替代遗传策略和局部搜索策略。使用实际零售数据集对整个算法进行验证,并与经典的Apriori算法进行比较。实验结果表明该算法在不需要产生频繁项集的情况下,可较高效生成精简规则集,在规则形式方面也更加灵活。最后,对实验结果进行详细分析。     

基于人工神经网络的IT项目风险评价模型

[摘要]：首先本文在构建IT项目风险评价体系的基础上,提出一种基于人工神经网络的多指标综合风险评价模型。其次,利用神经网络的自学习和自适应能力,经过训练的神经网络系统能够将专家评价思想以连接权的方式赋予风险评价模型。最后,通过实际IT项目评价数据的验证,该风险评价模型能够准确地按照专家评价法进行工作。     

一种改进的软件项目开发风险管理模型

该文提出了一种改进的软件项目开发风险管理模型。该模型在贝叶斯网络的建模过程中以样本数据集为基础进行结构学习和参数学习,建立更符合实际软件项目特征的贝叶斯网络。同时,进一步完善了软件项目开发风险管理流程,并利用贝叶斯网络的信念更新过程实现动态软件项目风险管理。经实践检验,该改进模型能够更有效地对软件项目开发过程中的风险进行管理,提高软件开发的成功率。     

一种求解多目标资源受限项目调度的遗传算法

采用基于非支配性排序的多目标遗传算法—NSGA－Ⅱ,设计了一种求解多模式、多种类资源约束的多目标资源受限项目调度问题的遗传算法,该算法所设计的编码包含两部分,一部分为一个任务链表,另一部分为任务链表中各任务所对应的执行模式组成的模式向量。将所设计的算法用于求解文献中的以项目总工期和资源均衡为目标的农业项目调度问题,结果表明此算法对于求解多目标资源受限项目调度问题是有效的。     

多组织管理信息系统软件体系结构的合约模式

丰富和发展了合约的概念,把它作为一种设计模式应用于多组织管理信息系统软件体系结构的设计中,从各个层次上阐述了合约模式的应用方法。实践证明,以合约模式设计的多组织管理信息系统软件的体系结构能够有效地解决信息封装、信息共享、业务模型的动态组织和全局信息管理模型等问题。     

基于TreeMiner算法的XML文档结构相似度量方法*

提出了一种基于TreeMiner算法挖掘频繁子树的文档结构相似度量方法,解决了传统的距离编辑法计算代价高而路径匹配法无法处理重复标签的问题。该方法架构了一个新的检索模型—频繁结构向量模型,给出了文档的结构向量表示和权重函数,构造了XML文档结构相似度量计算公式;同时从数据结构和挖掘程序上对TreeMiner 算法进行了改进,使其更适合大文档数据集的结构挖掘。实验结果表明,该方法具有很高的计算精度和准确率。     

复杂机动动作最优航迹控制模型及操纵特性分析

为了提高驾驶员对机动动作的控制能力,从驾驶员操纵角度避免机动动作过程中的风险,提出以控制量变化率作为优化参数的机动动作最优航迹控制模型.将机动动作划分为彼此相连的轨迹片段,轨迹片段划分合理,则每个轨迹片段具有相同的控制量变化率,控制量变化率不但能够给出机动动作控制量的输入,更重要的是能够反映机动动作过程中驾驶员操纵的快慢程度.使用小生境稳态遗传算法(niching steady-state genetic algorithm,niching SSGA)对最优航迹控制模型进行求解,求解结果为机动动作最优控制量变化率序列,以该序列对应的控制量作为机动动作的输入,能够实现一个标准的机动动作.仿真实验部分以典型纵向机动动作斤斗及横侧向机动动作桶滚为例进行分析,研究了两类动作的最优控制量变化率序列,并对两类动作的操纵特性进行了分析.     

求解电路划分问题的混合式遗传算法

为了进一步降低超大规模集成电路设计的复杂性、增强图形可读性 ,提出了一种求解电路划分问题的混合式遗传算法。与传统遗传算法不同的是 ,该算法采用了顺序交叉和单元交换变异方式 ,同时对交叉概率和变异概率进行了优化设计。与K -L算法及传统遗传算法得出的结果比较 ,该混合式遗传算法在计算时间和划分结果上显示出其优越性