基于XML分布式异构数据库“主存”中间件实现

为充分利用数据库的资源，研究了在分布式异构数据库中实现数据分布与交换的“主存”中间件实现方法。利用XML跨平台特性和主存/辅存的工作原理，结合基于服务的中间件技术，运用于分布式异构数据库系统中。系统以访问“主存”中间件服务器中最新XML数据为主，访问相应子系统为辅，通过复制分段方式实现数据的一致性。该方法在一定程度上提高了数据处理效率，实现了数据传输同步机制。     

分布式对象模型CORBA和RMI的应用研究

本文对当前流行的两种分布式对象模型CORBA和RMI的性能进行了研究。在C／S模式下,我们分别对有无参数的方法调用的响应时间、以Applet作为客户端的响应时间以及多客户端请求相同服务的响应时间进行了实验分析,从而为开发基于Web的分布式实时应用提供参考。     

一种基于支持向量机的图像边缘检测方法

支持向量机是一种新的机器学习的方法.它以统计学习理论为基础,能够较好地解决小样本的学习问题.由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点.支持向量函数回归(SVR)是SVM的一个重要分支,它已经成功地应用于系统识别、非线性系统的预测等方面,并取得了较好的效果.文中通过图像的SVR表示,对SVR图像的边缘检测进行了研究.文中算例说明了该方法在实际应用中的可行性.实验结果表明,该算法能有效提高图像边缘检测效果.同时对其他边缘检测方法有一定的借鉴作用.     

基于离散差分演化的粗糙集属性约简算法

为了有效地获取属性最小相对约简,提出了一种新的基于离散差分演化算法的粗糙集属性约简算法。利用一种新的区间编码机制将差分演化算法离散化,用于求解最小属性约简问题。提出了一种新的适应度函数计算方法来控制染色体朝着最小约简的方向进化。实验结果表明该算法是有效的,特别是当数据规模较大时收敛速度更快,更加节省计算时间,为属性约简提供了一个新的思路。     

一种有效测量程序运行时间的方法

在保证程序基本功能的前提下，程序的运行速度是衡量程序优劣的指标之一。本文介绍一种利用ＴｕｒｂｏＰａｓｃａｌ编写的程序，测量程序运行时间的方法。     

改进的遗传算法对神经网络优化的分类

针对数据挖掘中的分类问题,本文应用基于基因重组的遗传算法优化神经网络,并训练权值来实现分类.实验结果表明改进的遗传算法有效地提高了神经网络数据分类的准确性.     

任务驱动教学法在计算机硬件类课程教学中的应用

本文概述了建构主义,提出在计算机硬件类专业课程中应用任务驱动教学法来培养学生的积极性,并论述了任务驱动教学法的一般实施流程.     

基于蚂蚁算法的城市交通路由选择研究

提出运用蚂蚁算法来解决城市出行路由问题.在解决最佳路径问题的同时,尝试对蚂蚁算法进行一定的改进.从实验效果看,本方法可应用于GPS、电子地图等,具有一定的实用意义.     

录入画面的动态生成

在许多应用系统中，经常有一些录入项目是变化的，这就要求相应的录入程序能根据不同的录入项目显示不同的录入画面来进行录入。本文讨论了这种录入程序在ＦｏｘＰｒｏ２．５下的实现方法。     

基于RBF神经网络的CPI预测

采用RBF神经网络的结构、特性和训练算法,根据CPI(消费者物价指数)与其影响因素之间存在的映射关系,应用神经网络建立了多因素非线性时间序列预测模型.最后通过仿真实验和研究,把RBF神经网络与传统的BP网络预测结果进行比较,结果证明,该模型的预测精确度更高,结果令人满意.