面向对象软件度量工具的设计实现

随着软件开发技术的日益成熟,软件质量的控制与可维护性成为重要问题。利用软件度量工具来度量程序源代码的各类质量属性,是提高程序质量的一个重要方法。由于目前面向对象语言已成为编程的主流语言,度量基于面向对象语言也成为必然。本文设计实现了一个实用面向对象软件度量工具,给出了该工具的结构,介绍了该工具的详细设计,总结了该结构的特点和实用性。     

基于遗传算法和模拟退火算法的TDOA定位技术

提出一种基于遗传算法与模拟退火算法的TDOA定位估计算法,该算法通过对求解定位坐标计算时的最大似然函数进行求解,实现了利用所有TDOA测量值对移动台的定位估计。该算法采用实数编码,自适应交叉率和变异率实现遗传算法的全局搜索,引入模拟退火的Boltzmann机制,解决遗传算法容易陷入局部最优的问题。实验结果表明,该算法定位精度高、收敛速度快。     

“编译原理”课程的研讨式教学初探

"编译原理"是计算机专业的核心理论课程之一,兼具较强的理论性和实践性。针对实际教学过程中出现的教难、学难、实验更难的现象,本文阐述了研讨式教学模式在该课程教学中的应用。实践证明,该模式的实施不仅提高了学生对课程知识的掌握程度,而且提高了学生提出问题、分析问题、解决问题的能力。     

3G与WLAN及其相互融合网络的接入认证机制研究*

对主流的移动通信、无线局域网、异构无线融合网络三种形式的无线网络接入认证机制从采用技术上进行分类和分析,从无线网络接入认证机制的发展历史、现状、存在问题以及应用的技术加以分析总结,并结合现在的认证技术进行展望,为异构无线融合网络的接入认证机制提供思路。     

模糊模式识别在大气质量评定中的应用

在空气质量评定中采集信息有模糊性,该文提出了基于贴近度和择近原则的间接识别方法。实验结果表明,该法的评价结果更符合客观实际,从而拓宽了模糊式识别的应用范围。     

基于遗传算法的饲料配方设计

首先,对遗传算法作了简要阐述,鉴于遗传算法的全局并行搜索能力,提出了基于遗传算法的饲料配方设计,并在遗传算法中采用了实用有效的实数编码方案。仿真实验说明,该方法在速度和解的质量方面都达到了令人满意的效果,为复杂问题的优化提供了一种新的有效的方法。     

基于遗传算法和支持向量机的玉米品种识别

提出了一种基于遗传算法（GA）和支持向量机（SVM）的玉米种子的图像特征选择和分类识别的新方法。该方法首先用遗传算法对采集到的玉米种子图像的特征进行优化,而后采用决策二叉树的支持向量机分类算法对玉米品种进行识别。该分类算法将分类器分布在各个结点上,构成多类支持向量机,减少了分类器的数量和重复训练样本的数量。实验结果表明该方法能选出适合于识别的玉米种子特征并能对玉米种子进行正确地识别。     

基于决策二叉树的多类支持向量机在大气质量评定中的应用

经典的支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)是针对二类分类的，在解决大气质量等级这种典型的多类分类问题时存在困难，本文提出了基于决策二叉树支持向量机的大气质量分类算法，将分类器分布在各个结点上，从而构成了多类支持向量机，减少了分类器数量和重复训练样本的数量。实验结果表明该方法能够正确地对大气质量进行识别。     

基于支持向量机的商业银行信用风险评估

支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是在经验风险最小化原理上发展出的一种新的机器学习技术,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。论文首先详细介绍了支持向量机的线性和非线性分类算法,然后将支持向量机非线性分类器应用于银行信用风险的评估中,最后分析对比了选用不同核函数和参数的实验结果。     

基于模糊理论的仓储物害虫的模式识别分类研究

文章在提取了数字图像特征的基础上,首先利用模糊聚类建立仓虫模式库,然后根据模糊集理论的择近原则对仓储物害虫进行识别,识别率达93%以上。从而,为粮仓害虫的在线检测提供了一种新方法。