基于本体的任务模型研究与应用

通过对学习目标模块所要求达到的结果分析,提出了相应的任务分解原则。在分析任务分解学习资源的基础上,提出耦合度和在任务分解过程中,考虑子任务间交互与影响的同时,利用模糊匹配方法,进行任务分解的可行性判断,同时综合子任务相互间的影响因素和学习元件影响因素,选择能最简化达到学习目标的最优任务分解方案。     

基于本体的任务模型研究与应用

通过对学习目标模块所要求达到的结果分析,提出了相应的任务分解原则。在分析任务分解学习资源的基础上,提出耦合度和在任务分解过程中,考虑子任务间交互与影响的同时,利用模糊匹配方法,进行任务分解的可行性判断,同时综合子任务相互间的影响因素和学习元件影响因素,选择能最简化达到学习目标的最优任务分解方案。     

多核构架下基于OpenMP 的Huffman压缩算法并行设计

本文是对多核程序设计的一种探索,在OpenMP模型下以赫夫曼算法为基础设计并行压缩程序。首先对传统的串行程序进行分析,使应用程序开发人员了解程序行为、发现性能瓶颈、明确优化方向。再用OpenMP的基本结构进行并行程序的设计之后,借助开发工具对并行程序进行优化和调试,得到改进方案。然后在双核处理器上分别运行并行程序与串行程序,将两者进行性能上的比较,实验结果证明性能得到很大程度地提高。     

在线产品评论用户满意度综合评价研究

文中提出一种基于灰色理论的用户满意度评价方法。基本思想:根据对各种类型的产品和对象(如旅社、酒店等)的评价具有相对性、不确定性和模糊性(这三种特性统称为灰色性)的特征,将用户满意度分为很满意,满意,一般,不满意和很不满意等五种类型,克服了已有方法将情感分为满意和不满意的粗粒度定性评价缺陷。构建了用户满意度灰色评估模型,为了扩大对各类型产品评价的适应性,引用了相似性情感词匹配词对和对象对应产品的对应性热点词匹配词对来构建用户对产品和对象的满意度评测指标。以实际产品为实验数据对象,仿真结果表明:提出的方法不仅能获得产品或对象的总体满意度结论值VB,还能得到各项评测指标(影响产品或对象的因素)的量化评估结论值VBi,有效解决了定性评价方法的不足,为消费者提供了更详细的消费指导,为商业机构提供了有针对性的生产销售措施。