基于ASP．NET AJAX网络辅助学习平台

在高校校园网迅速发展情况下,传统教学模式无法满足学生的学习需求和个性化需要,网络辅助学习平台成为阜富教学手段、弥补教学缺失的必要补充。网络辅助学习平台基于网络的RIA方式,采用ASP．NET AJAX应用框架和模块化设计思想实现了管理、教师、学生三方面的功能应用。网络辅助学习平台的应用提高了教学质量,增强了教学效果,满足学生了个性化需求,运用先进的现代教育技术,培养了学生的自学能力。     

基于CBT的多源Steiner树构造算法

构造最小代价树问题可形式化为图论中Steiner树问题。而Steiner树的求解已经被证明是一个NP-complete问题，不可能在多项式时间求得其精确解，所以出现许多启发式算法：在可接受时间内，得到一棵近似的最优多播树。这些算法一般先指定所有链接边的费用，通过一定方法或规则，找出包含源端和所有目的端的一棵近似最优的多播树。很显然，它们并没有考虑由于路径的共享重叠而引起最小生成树链接边费用的变化。现利用CBT算法思想对变化的费用进行建模并对典型启发式算法作了改进，以适应不断变化了的链路费用。     

基于DotNET平台的应用程序开发框架的研究

介绍了基于Web的分布式应用系统的框架结构模型,讨论了数据库访问、用户安全、通用的用户控件、工作流和工作任务等的功能与实现。研究成果已经用于资产管理、人力资源管理等产品的开发,应用实践表明该框架的设计技术先进,性能优良,功能强大,完全满足分布式应用系统的开发需要。     

带约束的曲面放缩

提出了一种保持曲面形状特征(trimming curves)不变的曲面放缩新方法.该方法的关键是使用了一个新的目标函数来极小化放缩前后两曲面的差别.该目标函数由放缩前后两曲面对应点的导矢叉乘的平方的积分来定义.极小化该目标函数能够保证放缩前后曲面对应点的法向变化尽可能地小,从而保证两个曲面的形状和曲率分布尽可能接近.通过与Fix-and-Stretch方法的比较,新方法对一些汽车部件数据得到了更好的结果.最后给出了两种方法得到的结果曲面的高光线模型.     

一种HTML文档的朴素贝叶斯分类算法

针对WWW的HTML(Hyper Text Markup Language)结构采用TFE表示，给出一种新的TFE实现方法，进而提出了一种改进的朴素贝叶斯分类算法，然后对该算法的准确性和有效性进行讨论．     

一个并行分词体系结构模型

文章提出并讨论了一种并行全切分分词方法,给出了该方法在MIMD_SM上的并行分词体系结构模型。经过单CPU机上的模拟实验,证明该模型是可行而且有效的。该模型为克服串行全切分存在的复杂性及效率问题提供了新的思路,对于深入研究书面汉语的并行分词问题及实现具有实际意义。     

基于迭代回溯的数据库查询优化算法

查询优化器是数据库系统最重要的组件之一。该文提出了一类新的查询优化算法,并对其性能进行了评估、讨论。它是基于分层回溯的一种查询优化算法,其优点主要在于对于一些复杂的应用环境,它在枚举算法的高复杂性和算法产生方案的质量之间取一个权衡点,以产生“次优”的优化结果来换取算法的执行效率,大大节省了运行环境的资源。该算法可以应用于当今一些新型数据库,如对象数据库和XML数据库等。     

一种基于工作流和数据仓库的银行协同电子商务系统

研究在数据库和数据仓库的支持下,如何利用工作流管理方法建立协同工作的银行电子商务系统.系统在支持原有联机交易的同时,也支持在线分析,使银行电子商务的服务功能得到扩展,为建立和完善客户关系管理提供更可靠的支持.系统首先根据银行业务的实际情况和数据特点,用工作流管理方法进行过程定义,工作流管理系统使用分析工具,从多个角度对数据仓库、数据库的数据进行分析,得到所需的数据,使工作流执行过程中不仅有联机的实时数据,还有联机的分析数据,从而可以更好地支持银行电子商务的协同处理.系统基于关系数据库构建数据仓库,由于数据仓库空间开销大,为节省存储空间,使用了一种线性变换方法,将事实表中维的属性进行压缩存储.最后,通过实验数据验证上述成果的可行性.     

一种基于网格的障碍约束下空间聚类算法

障碍约束下的空间聚类问题具有很强的实用价值，是近几年来空间数据挖掘研究领域的一个热点，研究和分析了现有的障碍约束空间聚类算法，针对其中存在的问题，提出了一种新的基于密度和网格的障碍约束下空间聚类算法，该算法在CLICQU算法的基础上，引入障碍网格的概念和障碍物的网格化表达，使其能够处理任意形状的障碍约束聚类，通过理论分析和实验验证，该算法具有较好的时间复杂度和聚类效果。     

基于初始点选取的k-means聚类近似常数算法

k-means聚类是聚类划分中应用最广泛的一种方案,但是现在许多关于此问题的研究并没有给出近似比为常数的算法.给出了一个随机算法,该算法通过以不同概率选取初始k个点,保证了以一定概率分别属于不同最优聚类簇的k个点.以这k个点作为初始中心点对输入点集进行交换分别执行局部搜索算法,证明了可得到近似比至多为2的解.实验结果表明该算法能够取得较优的近似解结果.