神奇而美妙的小人参——胡萝卜

孩提之时，就留下一个美好的记忆。一首古朴典雅颇富诗韵且娓娓动听的童谣：“胡萝卜咪咪甜，看到看到要过年。”它特有的韵律感和悠然的乐谱调，情不自禁地把你带到儿时那天真童稚的美好时代，倏然又将你带人幸福而欣慰充满祈望的过年之盛宴。宴席上的各种菜肴，唯独那红彤彤火红的胡萝卜、油亮油亮的卷儿肉这道传统美味“胡萝卜炒回锅肉”十分扯人眼球，惹人嘴馋。谁都为它垂涎这道极其中国特色的传统菜，充分体现了东方民族气息，也淋漓尽致地概括了那特殊年代的一种无畏的奢侈生活的向往和祈福。举目回望，无论当今时代科技、经济有多发达，食品有多丰富，餐桌上的菜肴有多丰盛，真正能体现生活质量的提高莫过于菜系生态化。人之健康才能彰显你整个高质量生活。     

几种栽培花卉基质的理化特性研究

对几种重要的花卉栽培基质的理化性质进行了测定,结果表明:岩棉的通透性能很好,几乎不含有效养分、无缓冲能力。泥炭本身含有一定的养分,大小孔隙度、容重适度,总盐含量适中,有一定的缓冲能力。椰糠的总盐含量和水溶性盐含量过高,在使用前必须进行处理。泥炭、椰糠采用混合基质后,理化性质有所改善。蛭石:珍珠岩(V:V=1:1)的保水力相对较差。在生产中,除考虑基质的上述理化性质即实用性外,还必须根据经济性的原则考虑基质的选择。     

基于Web的文本挖掘

万维网是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心,它包含了丰富的信息资源。在茫茫的信息海洋如何快速有效地获取所需要的信息,一直是困绕着网上用户的难题。而Web挖掘可以从这个信息海洋中提取出所需要的有用知识,在一定程度上解决了用户的困绕。该文主要介绍了Web挖掘基本情况,并在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究;给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图。同时,在Web挖掘和数据挖掘研究的基础上,提出了一个智能化、个性化的现代远程教育系统结构模型。它比传统的远程教育系统具有更大的发展前景。     

基于模糊状态描述的不确定因果归纳自动推理机制

文中提出基于模糊语言场和模糊语言结构的知识表示新型框架,并提出能够综合处理模糊不确定性与随机不确定性的广义细胞自动机和广义归纳逻辑因果模型。在此基础上,又提出基于模糊状态描述的新型不确定因果归纳自动推理机制,并讨论其在智能控制器研制中的应用。     

Web文本挖掘系统及聚类分析算法

给出了Web文本挖掘系统WTMS的系统总体结构图，开发并实现了基于SOM的Web文档层次聚类算法。同时结合现代远程教育背景实现了Web文本挖掘的原型系统。该系统可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘，从而帮助人们快速进行文本信息导航，获取重要的知识。     

软件技术专业实训管理体系创建与实训教材开发

本文根据软件技术专业的实习、实训要求,结合软件行业的发展趋势和需求,与IT企业和软件园区具有工程实践经验和管理经验的一线工程技术人员联合,共同创建了一套以ISO9001和CMM为标准体系、企业实际工作案例为引导的软件技术专业实训管理体系和实训教材研发体系,并在此体系上制定了软件技术专业实训教材的研发方案,所开发的教材经初步试用,实训效果良好。     

Web文本挖掘系统及聚类算法的研究

本文提出了一种新的Web文本挖掘系统总体结构模型DFSSM及文本聚类算法TLDFSSM,并结合电信行业应用背景实现了Web文本挖掘原型系统(WTMS).该系统能对具有不同价值的用户群特征进行文本聚类分析.最终实现客户的保持率和价值的提升.     

基于Web的文本挖掘系统的研究与实现

1.引言 60年代,大的物理流伴随着大信息流。传统的文件方式不能适应信息处理的需求,因此出现了数据库技术。90年代,人类积累的数据量以高于每月15％(或每年5.3倍)的速度增加,但是数据海洋不能产生决策意志,为了进行决策,人们不断地扩大数据库能力,搜集海量数据,但这使得决策者更难于决策,因此出现了数据挖掘技术,以便从数据库中发现知识。数据挖掘技术包括特征、分类、关联、聚类、偏差、时间序列、趋势分析等。     

基于Web服务的交通数据交换过程

针对国内交通信息化快速发展过程中普遍存在的“信息孤岛”以及网络传输中数据的安全性、身份验证等问题,提出了一种基于Web服务的数据交换方法,该方法由格式化的交换数据包及服务接口调用过程组成,交换数据包实现了交换数据的规范化,服务接口调用过程则实现了数据交换过程的规范化.以《船舶基础信息采集交换接口规范》中的数据交换为例,给出了xml格式的数据包和Web服务接口,实践表明该方法能够改进交通行业信息系统中数据交换模型与业务逻辑关联性弱的不足,同时也提高了数据交换安全性.     

基于MATLAB的蒙特卡罗算法在机器人定位中的设计与比较

自主定位是移动机器人研究领域的重要课题。自主定位最关键的问题是全局定位,因为机器人不知道它的初始位置,因此需要全方面定位自己。近几年,粒子滤波器在机器人定位领域中被广泛应用,它作为Monte Carlo方法的一种应用,通过使用一组离散的带权粒子表示机器人在环境中所处位置的概率分布,利用先验环境地图信息经过初步采样、状态预测、更新权值、重新采样几个步骤递归运算完成滤波。本文介绍三种蒙特卡罗算法即基本MCL、Dual-MCL和Mixture-MCL,并通过MATLAB软件模拟,实现三种蒙特卡罗算法的设计与比较。