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1.
基于Struts—Spring—Hibernate框架的软件复用技术   总被引:2,自引:0,他引:2  
软件复用是一种由预先构建好的、为复用目的而设计的软件结构来建立或者组装软件系统的过程。采用“高内聚,低耦合”的成熟框架来进行软件开发,是这一过程的一个很好实践。本文在深入研究软件设计模式的基础上,对目前流行的基于Struts—Spring—Hibernate框架进行可复用软件开发技术进行分析和研究。  相似文献
2.
一种基于Web服务的RIA系统集成的应用   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
将Flex与Web服务相结合构建RIA(Rich Internet Application,富互联网应用)系统集成,利用Web服务将应用系统中业务流程逻辑封装为标准服务,通过服务的发布与发现机制,实现企业数据资源共享;利用加密算法对传输报文数字签名和加密;利用Flex为用户提供统一的富客户端用户界面,实现高度互动性和响应性的客户端,丰富用户体验;利用模块Modules方式、导航方式、动态加载组件方式,组件重用方式等重构Flex表示层,提高系统性能,并与J2EE相整合,验证Flex与Web服务相结合构建RIA系统集成的可行性,合理性。  相似文献
3.
不同池化模型的卷积神经网络学习性能研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
目的 基于卷积神经网络的深度学习算法在图像处理领域正引起广泛关注。为了进一步提高卷积神经网络特征提取的准确度,加快参数收敛速度,优化网络学习性能,通过对比不同的池化模型对学习性能的影响提出一种动态自适应的改进池化算法。方法 构建卷积神经网络模型,使用不同的池化模型对网络进行训练,并检验在不同迭代次数下的学习结果。在现有算法准确率不高和收敛速度较慢的情况下,通过使用不同的池化模型对网络进行训练,从而构建一种新的动态自适应池化模型,并研究在不同迭代次数下其对识别准确率和收敛速度的影响。结果 通过对比实验发现,使用动态自适应池化算法的卷积神经网络学习性能最优,在手写数字集上的收敛速度最高可以提升18.55%,而模型对图像的误识率最多可以降低20%。结论 动态自适应池化算法不但使卷积神经网络对特征的提取更加精确,而且很大程度地提高了收敛速度和模型准确率,从而达到优化网络学习性能的目的。这种模型可以进一步拓展到其他与卷积神经网络相关的深度学习算法。  相似文献
4.
针对采用线性逆卷积(LD)算法进行端元初选过程中,端元子集中存在相似端元光谱,影响解混精度的问题,提出了一种基于光谱信息散度(SID)与光谱角匹配(SAM)算法的端元子集优选光谱解混算法.通过在端元进行二次选择时,采用以光谱信息散度和光谱角(SID-SA)混合法准则作为最相似端元选择的判据,去除相似端元,降低相似端元对解混精度的影响.实验结果表明,基于SID与SAM的高光谱解混算法将重构影像的均方根误差(RMSE)降低到0.0104,该方法比传统方法提高了端元的选择精度,减少了丰度估计误差,误差分布更加均匀.  相似文献
5.
针对遥感影像数据量大,多用户并发请求造成服务器负载加重,使遥感影像传输效率逐渐降低的问题,提出一种在多线服务器环境下分块调度遥感影像资源的策略.该策略采用改进的蚁群优化(IACO)算法,通过引入一个线路等待因子γ动态选择当前最优的线路进行传输,从而提高传输效率.对IACO、ACO、Max-min、Min-min和Random算法进行了对比实验,IACO算法在客户端的任务完成时间和服务器端的执行时间与其他算法相比均是最少的,且随着任务数目的增加,效果更明显;同时IACO算法的线路资源的利用率也更高.仿真结果表明:多线服务器分块调度策略与改进蚁群算法相结合,使遥感影像传输速度和线路资源利用率均有一定提高.  相似文献
6.
为满足异构网络环境下不同终端用户对遥感影像质量的各种需求,提出一种离线压缩-实时传输-实时解压缩的遥感影像渐进传输模型。采用多线程流水线同步处理的加速算法,解决遥感影像渐进传输过程中压缩、传输和解压缩的不同步而导致的相互等待问题,以提高渐进传输效率。引入JPEG2000多分辨率影像压缩算法,提高压缩比,减少传输流量,从而减轻网络传输负担。实验结果表明,与传统的影像渐进传输模型相比,该模型在不影响影像质量的前提下,处理速度提高近2倍,具有更好的压缩与加速效果。  相似文献
7.
为进一步掌握网格资源动态运行状态,以便合理调度网格资源,提高任务执行效率,提出了一种基于改进蚁群算法的网格资源调度策略。该算法引入了一个网格资源空闲所需时间向量F,通过向量F动态调整网格资源负载情况,达到快速实现遥感资源空间检索的目的。从仿真实验结果可以看出,改进蚁群算法比蚁群算法和其他算法更优,网格资源的利用效率更高。  相似文献
8.
针对混合像元分解误差问题,提出一种基于拉格朗日算法的高光谱解混算法。通过变分增广拉格朗日算法提取出部分端元,由于端元组中存在相似端元影响解混精度,利用基于梯度的光谱信息散度算法进行光谱区分,除去相似端元。通过对得到的端元进行排序,依次增加端元进行光谱解混,将满足条件的端元增加进端元组,最终得到优选端元。该方法不仅有效去除了相似端元的干扰,而且不需要不断搜索端元的组合,根据每个端元对于混合像元的重要性做出相应次数的非限制性最小二乘法计算,得到更精确高光谱端元的子集,该方法对高光谱混合像元解混的效率以及可靠性均有所提高。  相似文献
9.
本文针对目前高炉布料轨迹测量分析的困难,引入模式识别技术,提出激光栅格物理标定方法,对料流轨迹图像的边缘算法进行对比分析,分析不同算法的图像处理结果,采用非固定探测的方法获得边缘算法的阈值。并根据不同激光波长的料流轨迹成像效果,对图像的特征半径的动态分析,对图像的不同特征点采用不同长度的特征半径分析,得到料流轨迹落点分布和料流宽度信息,重建料流轨迹极坐标分布图,为料流轨迹图像的信息获取提供更精确的数据,实现高炉操作的闭环控制自动化和工业信息化的精确要求。  相似文献
10.
For the status and characteristics of practice teaching in software engineering major of my school,in order to shorten the gap between the ability of students and the needs of society,a large-scale software projects practical training teaching system is proposed.The problems in the implementation process of practical training teaching system is described,and the construction of concrete ideas is given.  相似文献
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