移动agent在远程医疗诊断系统中的应用

随着网络技术的发展,作为一种新的分布式计算模式,移动agent已经成为当前的一个研究热点。介绍了移动agent的相关技术,并利用移动agent的技术优势,针对远程医疗诊断系统的现状,提出了一个基于移动agent技术的远程医疗诊断系统的设计,并给出了具体的思路和解决方案,较好地解决了远程医疗诊断中智能性、灵活性等问题。     

高校非计算机专业计算机基础教学探讨

计算机基础教学是高等教育中必不可少的基本内容，它对于培养学生掌握计算机的知识和技能，提高学生的基本素质都具有十分重要的意义．本文分析了高校计算机基础教学目前存在的一些问题，结合转变观念，建立完善的教学体系、加强师资队伍建设，提高教学能力、完善教学方法。提高教学质量、分层次教学，实现有针对性教学、构建网络现代化教学平台等几项计算机基础教学改革措施进行探讨。     

基于移动Agent的网络智能学习系统研究

分析现有网络学习系统的一些不足,以建构主义学习理论为指导,提出把移动Agent技术和网络学习相结合的思想,构建一个基于移动Agent的网络学习系统.系统的设计思想采用"双主模式",为学习者提供了个性化的学习环境,系统的实现采用移动Agent技术,既充分发挥了现有的网络功能,又充分利用现有地理上分布的、功能上独立的各个网络资源,为学习者提供全面而准确的智能化服务,改善了学习效果.     

二维欧拉程序中一种新的分界面跟踪技术

１．引言 二维流体力学计算方法按其采用Ｌａｇｒａｎｇｅ坐标系还是Ｅｕｌｅｒ坐标系,分为Ｌａｓｒａｎｇｅ方法和 Ｅｕｌｅｒ方法两大类． Ｌａｇｒａｎｇｅ坐标是随材料质团运动的,由于每个有限网格点总是与初始时同一部分流体相联系,所以拉氏程序能够清晰显示解域内部多种物质的分界向和自由界向,而且描述材料分界面的运动是自动完成的．然而在二维计算中,当材料发生大变形时,拉氏网格发生扭曲,甚至使相邻网格彼此相交和重叠,使计算过程无法进行下去．因此,Ｌａｇｒａｎｇｅ方法在二维计算中有其局限性,只能用了变形较小的模…     

优化强化学习路径特征分类的脉象识别法

脉象识别是中医诊断的重要手段之一。长期以来,依据个人经验进行的脉诊制约了中医的推广与发展。因此,利用传感设备进行脉象识别的研究正在逐步展开。针对神经网络识别脉象的相关研究中,存在需要大量训练数据集,以及存在处理“黑箱”和时间花销较大等问题,在强化学习的框架下,提出了一种采用马尔可夫决策和蒙特卡罗搜索的脉象图分析法。首先依据中医理论对特定的脉象进行路径分类,然后在此基础上为不同的路径选择代表性特征,最终通过对代表性特征的阈值对比完成对脉象的识别。实验结果表明,所提方法可缩减训练时间和所需资源,并可保留完整的经验轨迹;且在提高脉象识别的准确率的同时,还可解决数据处理过程中的“黑箱”问题。     

基于0-1矩阵的频繁项集挖掘算法研究

通过对关联规则挖掘技术及经典算法Apriori的研究和分析,结合该算法存在的问题,提出了一种基于0-1矩阵的频繁集挖掘算法.该算法使扫描数据库的次数减为一次,有效率地降低I/O的存取时间,直接通过支持矩阵行向量的按位与运算来找出频繁集,而不需要Aprion算法中的自联接和减枝,提高了系统的运行效率.通过不断压缩支持矩阵,不仅减少了高次频繁集挖掘的时间,而且节约了存储空间.仿真实验表明,该算法是有效的.     

内网安全信息防泄漏系统的开发与实现

主要研究在Windows系统内核模式中开发过滤驱动,以实现文件透明加解密功能并实现了对内网安全中信息防泄漏系统的设计。系统对网络安全域内所有计算机上的重要信息的存储和传输实施访问控制、数据保护和日志记录,提供集中管理控制机制、安全策略生命周期管理方法和审计分析报告,防止内部网络重要信息被泄漏和破坏。     

彩色图像分割中基于粗糙集直方图的改进

把粗糙集应用于图像分割研究一直是一个热门话题,Milind M Mushrif、Ajoy K Ray等[1]结合Histon直方图,基于粗糙集理论,阐明了一种新的彩色图像分割算法。但是,其中R、G、B粗糙集直方图的相关性并没有得到克服,直接影响到了最终的分割效果。针对该弱点进行改进,经过大量的实验证明本文所进行的改进有以下优点:R、G、B粗糙集直方图的相关性明显降低;计算时间显著减少。     

粗糙集在高校教学评估中的应用

目前,学生评教一般由学校教务处在期末将评分结果或考核等级反馈给代课教师.这种评教方法对于教学改革和教学质量的提高起到了一定的作用,但是这种方法并未给教师提出需要在哪些方面进行改进,并且无法从大量的评教数据中发现评教结果中隐藏的一些规则.将粗糙集理论应用于高校评教,形成决策规则,并对规则进行解释,最终指导教师的教学工作.