基于云计算的电信运营商信息化转型战略研究

目前,由于信息科学技术的发展,人类已经进入到移动互联时代。这给电信运营商带来了发展机遇,业内竞争和互联网企业的OTT产品也使其面对越来越大的压力。为在复杂的信息竞争生态链中保持利润增长,电信运营商必须实施转型战略,才能使自己处于市场的有利地位。本文以基于云计算的电信运营商信息化转型战略为课题,进一步展开了讨论,以供同仁参考！     

复杂机动动作最优航迹控制模型及操纵特性分析

为了提高驾驶员对机动动作的控制能力,从驾驶员操纵角度避免机动动作过程中的风险,提出以控制量变化率作为优化参数的机动动作最优航迹控制模型.将机动动作划分为彼此相连的轨迹片段,轨迹片段划分合理,则每个轨迹片段具有相同的控制量变化率,控制量变化率不但能够给出机动动作控制量的输入,更重要的是能够反映机动动作过程中驾驶员操纵的快慢程度.使用小生境稳态遗传算法(niching steady-state genetic algorithm,niching SSGA)对最优航迹控制模型进行求解,求解结果为机动动作最优控制量变化率序列,以该序列对应的控制量作为机动动作的输入,能够实现一个标准的机动动作.仿真实验部分以典型纵向机动动作斤斗及横侧向机动动作桶滚为例进行分析,研究了两类动作的最优控制量变化率序列,并对两类动作的操纵特性进行了分析.     

基于TreeMiner算法的XML文档结构相似度量方法*

提出了一种基于TreeMiner算法挖掘频繁子树的文档结构相似度量方法,解决了传统的距离编辑法计算代价高而路径匹配法无法处理重复标签的问题。该方法架构了一个新的检索模型—频繁结构向量模型,给出了文档的结构向量表示和权重函数,构造了XML文档结构相似度量计算公式;同时从数据结构和挖掘程序上对TreeMiner 算法进行了改进,使其更适合大文档数据集的结构挖掘。实验结果表明,该方法具有很高的计算精度和准确率。     

平板车厢边框冲孔模的设计

阐述了模具的设计思路和主要参数的确定方法,介绍了模具的操作方法。     

求解电路划分问题的混合式遗传算法

为了进一步降低超大规模集成电路设计的复杂性、增强图形可读性 ,提出了一种求解电路划分问题的混合式遗传算法。与传统遗传算法不同的是 ,该算法采用了顺序交叉和单元交换变异方式 ,同时对交叉概率和变异概率进行了优化设计。与K -L算法及传统遗传算法得出的结果比较 ,该混合式遗传算法在计算时间和划分结果上显示出其优越性     

基于人工神经网络的IT项目风险评价模型

首先论文在构建IT项目风险评价体系的基础上,提出一种基于人工神经网络的多指标综合风险评价模型。其次,利用神经网络的自学习和自适应能力,经过训练的神经网络系统能够将专家评价思想以连接权的方式赋予风险评价模型。最后,通过实际IT项目评价数据的验证,该风险评价模型能够准确地按照专家评价法进行工作。     

一种改进的软件项目开发风险管理模型

该文提出了一种改进的软件项目开发风险管理模型。该模型在贝叶斯网络的建模过程中以样本数据集为基础进行结构学习和参数学习,建立更符合实际软件项目特征的贝叶斯网络。同时,进一步完善了软件项目开发风险管理流程,并利用贝叶斯网络的信念更新过程实现动态软件项目风险管理。经实践检验,该改进模型能够更有效地对软件项目开发过程中的风险进行管理,提高软件开发的成功率。     

基于贝叶斯网络的软件项目风险管理模型

提出了一种基于贝叶斯网络的软件项目风险管理模型。随着软件项目的进行，该风险管理模型能够利用不断更新的项目数据持续地预测潜在风险，确定风险源并采取适当的应对措施降低风险发生概率。经实践检验，在软件开发过程中引入该风险管理模型能够有效地对风险进行管理，提高软件开发的成功率。     

C&E、FMEA与DOE方法在6σ项目中的综合应用研究

为了在6σ项目中正确地选择影响关键质量特性的关键因子,并对关键因子进行深入分析,找到有效的质量改善方案,在介绍分析C&E、FMEA与DOE方法工作原理的基础上,用实例阐明了在6σ项目实施的M阶段如何用C&E矩阵从原因与效果的关联度、输出结果变量对顾客的影响度两个维度对输入因子进行量化评价的方法,以及用FMEA从失效模式的严重度、频度、探测度3个维度对初步选择的关键因子进行风险优先级评价的方法,并确定项目的关键因子;分析了在A、I阶段如何应用筛选设计、中心合成设计、响应曲面法,产生有效的DOE方案,量化关键因子的效果以及它们之间的交互作用,得出最优的改善方案;结果表明在6σ项目中合理地综合应用C&E、FMEA与DOE方法,可使6σ项目的实施取得良好效果.     

基于用户日志的查询扩展统计模型

信息检索长期存在着用词歧义性问题,在Web搜索上的表现更加突出.提出了一种基于用户查询日志的查询扩展统计模型,将用户查询中使用的词或短语与文档中出现的相应词或短语以条件概率的形式连接,利用贝叶斯公式挑选出文档中与该查询关联最紧密的词加入原查询,以达到扩展优化的目的.实验结果表明,该方法更适宜改进Web上的信息检索,相对传统的查询扩展算法可以大幅度提高查询精度.