模板方法模式在回溯算法中的应用

描述了模板方法模式及回溯算法的模板方法模式的Java语言实现,该实现使得回溯算法的实现达到了可扩展性、灵活性和可插入性三个目标,提高了算法的可维护性和可复用性.最后,演示了如何使用该设计来解决N后问题、排列问题和子集和问题.     

试谈计算机软件中的插件技术

应用插件技术,可以很好地提高软件的重用性和扩展性,解决软件合作开发与集成问题具有很好的理论和实用价值。介绍了插件技术的原理,阐释了插件的实现方案,提出了插件技术在地震处理插件系统中的应用。     

决策树的自动生成模板

用于知识发现的大部分数据挖掘工具均采用规则发现和决策树分类技术来发现数据模式和规则。该文通过采用基于仿真属性的离散化方法,基于概率统计的未知属性与噪声数据处理方法以及基于误差的剪枝算法,实现了用于自动生成决策树的通用算法模板。利用该模板,决策树算法的设计者可以快速验证为解决特定决策问题而设计的新算法。构造决策树的基本机制是算法的设计者利用其自己定义的公式来初始化通用算法模板。然后利用该系统提供的交互式图形环境,针对不同的决策问题测试该算法,从而找出适合特定问题的算法。     

指纹识别算法研究平台的设计与开发

设计和开发指纹识别算法研究平台,对指纹识别算法的研究具有重要意义.利用MVC设计模式、工作流思想和插件软件开发思想,设计和开发了一个指纹识别算法研究辅助平台.该平台根据工作流思想将算法体系抽象成算法链路模型,使指纹识别算法同平台之间松耦合,因此新算法容易集成到平台中.在实现上,该平台使用了插件技术,所有算法都是在平台运行时动态加栽,因此算法链路中的算法模块容易被替换.平台采用MVC设计模式将算法链路同平台操作和结果视图紧耦合,使不同的算法研究工作者面对的是统一的界面和操作流程.     

最优化问题算法模式的研究

论文在对最优化问题的结构和实例进行严格描述的基础上,提出一种沿算法框架、算法模式再到具体算法的路线来解决最优化算法设计问题的方法。文中对算法模式概念进行了重新定义,给出求解最优化问题的一个算法框架,以及从该算法框架导出算法模式、算法及其实现程序的实例,同时对算法模式的使用步骤,算法框架、算法模式与算法三者之间的关系,算法模式的编程实现技术进行了论述。     

基于Spark的分层协同过滤推荐算法

协同过滤是推荐系统中最广泛使用的推荐算法。针对单机模型已经不能满足推荐系统的实时性与扩展性,提出一种基于Spark的分层协同过滤推荐算法。算法首先基于用户时间行为序列构建用户兴趣模型;其次基于RDD实现了并行化EM聚类算法,将用户划分为不同的用户簇;最后基于不同的用户簇实现了并行化Item-based协同过滤推荐算法。通过阿里巴巴天池数据集实验表明,该算法可明显减少推荐时间并提高了推荐准确度,具有良好的可扩展性。     

多策略汉日机器翻译系统中的核心技术研究

多策略的机器翻译是当今机器翻译系统的一个发展方向。该文论述了一个多策略的汉日机器翻译系统中各翻译核心子系统所使用的核心技术和算法,其中包含了使用词法分析、句法分析和语义角色标注的汉语分析子系统、利用双重索引技术的基于翻译记忆技术的机器翻译子系统、以句法树片段为模板的基于实例模式的机器翻译子系统以及综合了配价模式和断段分析的机器翻译子系统。翻译记忆子系统的测试结果表明其具有高效的特性;实例模式子系统在1 559个句子的封闭测试中达到99%的准确率,在1 500个句子的开放测试中达到85%的准确率;配价模式子系统在3 059个句子的测试中达到了89%的准确率。     

一种基于抽象模板的语义Web服务组合框架

提出一个基于抽象模板的语义Web服务组合框架,并详细分析了基于该框架的抽象模板检索、数据预处理以及模板修正的实现方法.为了提高模板检索的精确度,框架采用特征匹配和图匹配相结合的方法,实现了抽象模板和用户请求之间的相似度计算.同时利用数据预处理过程构建服务之间的依赖关系图,除去了冗余的服务,并事先验证了用户请求的可满足性.根据服务依赖关系图,框架使用启发式规划修改算法(HPAA)实现了模板的自动修正,并提供了对启发式策略的灵活配置,提高了服务组合的适应性和扩展性.最后对HPAA算法中所使用的启发式策略进行了实验,验证了算法在解决大规模问题上的适应性和可靠性.     

可扩展的花卉种类识别

目的 基于模式识别的花卉种类识别方法在使用不同特征或分类器时识别准确率有较大差别。本文的研究目的在于实现花卉种类识别方法的快速构建及性能评估,减轻研究人员的编程工作量,提高效率。方法 根据使用模式识别技术进行花卉种类识别的一般步骤,应用插件技术将算法中的预处理、特征提取、分类器训练、分类器识别等步骤表示成不同种类的处理器,建立可扩展的系统平台,研究人员可以通过修改各步骤所使用的处理器来修改图像处理和识别算法,并在此基础上采用流式链接方法构建算法。结果 基于本文所提出的构建方法进行算法优化,并将其用于68种花卉的识别,准确率Top1为 91.26%,Top5为98.41%。结论 流式链接方法能够对识别方法进行快速装配,有利于快速评估不同特征和分类器在花卉种类识别中的性能,适于算法的研究和优化。本文所提出的基于工作流式链接方法以及插件技术的构建方法具有灵活易用的特点,所构建的算法具有良好的可扩展性。该方法还可以推广应用于其他基于数字图像的模式识别算法研究。     

基于反射机制的插件系统软件设计

为了提高软件的复用性和扩展性,缩短软件开发周期,提出了一种基于反射机制的插件系统软件设计思想.该软件系统通过一个独立的配置软件,不用编译源程序,就可以定制,修改和添加软件功能.软件系统的主要思想是基于反射机制实现插件,运用观察者模式来实现插件之间数据关系的解耦,并且用XML描述和表迭插件之间的关系以及插件的属性配置.基于该软件设计思想,设计了空间环境可视化软件系统,表明了其提高软件复用性和扩展性方面的有效性.     

数据挖掘中的聚类算法

数据挖掘已经被广泛的应用于商业银行,电信行业,心理学,生物医学等各行各业中。由于数据挖掘涉及的学科领域和方法很多,所以就有多种分类方法。这里介绍了聚类方法的要求以及常见的聚类算法。现在还有很多改进的聚类算法,对H-K算法做了主要介绍。     

分类挖掘在中职教学中的应用

通过分类挖掘技术促进中职教学的发展。首先讨论了中职教学的现状及其特点,然后介绍了分类挖掘的概念及相关技术。以及描述了决策树分类挖掘算法。并通过实例说明了怎样利用分类挖掘工具进行信息挖掘。最后运用分类挖掘技术找出数据库中有效信息,帮助教师全面了解学生,从而针对学生的各项特征作出教学策略的调整,以达到提高教学水平的目的。     

基于SQL的频繁模式挖掘的研究与实现

频繁模式挖掘是多种数据挖掘应用中的关键问题。以一种高效的频繁模式挖掘算法FP-gowth算法为例,利用关系数据库中的表来存储频繁模式村FP-tree,通过标准SQL语言硬Oracle数据库PL/SQL编程技术实现了这种基于SQL的频繁模式挖掘方法．并给出了该方法较为详细的实现步骤。     

基于SPAM-FPT的WebLog访问序列模式挖掘

WebLog访问序列模式挖掘将数据挖掘中的序列模式技术应用于Web服务器上的日志文件,以此来改善Web的信息服务,而在对海量的数据挖掘时,系统资源开销很大。该文结合SPAM、PrefixSpan的思想,提出一个新的算法——SPAM-FPT,该算法通过建立First_Positon_Table,避免了SPAM中的“与操作”、“连接操作”以及PrefixSpan中大量的“投影数据库”的建立,可以快捷地挖掘数据库中所有“频繁子序列”。     

网络安全扫描系统中插件技术的研究与实现

针对网络安全扫描系统的更新和升级问题,对插件技术实现的4种常用方法进行了研究,给出了一个基于插件的网络安全扫描系统设计框架.该框架将各个功能模块采用插件的实现形式,具有良好的扩充性.插件框架的设计利用C#的动态链接库(DLL)技术和反射机制来实现.以网络安全扫描系统中最基本的端口扫描插件为例,给出了其接口的设计和实现以及插件的匹配、加载、执行,通信过程,来说明采用这种插件开发框架的灵活性、适用性.     

基于数据中心集成开发技术的动静脉矿业信息系统研究

在动脉矿业基础上发展静脉矿业,形成配套完整的良性循环体系,需要利用先进的地理信息系统(GIS)技术对动静脉矿业进行一体化管理。针对传统软件开发模式设计矿业管理信息系统普遍存在的一些问题,本文提出采用面向服务架构(SOA)的数据中心集成开发技术设计动静脉矿业信息系统的新构想,在分析了数据中心集成开发技术和搭建式、配置式、插件式三种开发模式的基础上,形成了以原型法设计系统,以数据中心集成开发技术进行动静脉矿业信息系统开发的思想,并在此思想指导下,设计了动静脉矿业信息系统的悬浮倒挂式体系架构和数据管理、三维显示、空间分析、决策支持等松散耦合的功能模块。     

基于模式聚类的数据预处理方法应用研究

在分析数据预处理的意义基础上，提出了一种基于最大距离算法的模式聚类的数据预处理方法。该方法不依赖于任何数学模型，通过对某造纸厂大量数据的仿真处理，研究表明本文提出的方法能在保留原始数据的有用信息的基础上剔除冗余数据，侦破过失误差，减少随机误差。     

实时演进数据序列集的内在模式提取与行为预测

复杂系统数据序列集未来行为的预测是一个难点,利用数据挖掘实现预测是有潜力的技术途径.针对包含多元时间序列和非时间序列的实时演进数据集,整合序列分割、聚类、模式在线匹配等处理流程,提出了一种主题发现与联合决策相结合的预测方法.在整个方法构建中,将拟构造的主题发现式预测和联合决策预测融合进前期的序列分割与聚类中,采用多时间粒度、多跨度对序列进行对应分层与分割,聚合形成各层的标准模式集.再以标准模式集,依照预测策略,反向搜索具有高稳定性延展行为的复合模式作为主题模式集,从而实现基于在线模式匹配的行为预测.最后,采用分布式并行计算的架构实现整个处理算法.理论推导和实验数据分析证明,相比传统的时间序列预测方法准确度得到提高.     

An Analysis of Arithmetic Constraints on Integer Intervals

Arithmetic constraints on integer intervals are supported in many constraint programming systems. We study here a number of approaches to implement constraint propagation for these constraints. To describe them we introduce integer interval arithmetic. Each approach is explained using appropriate proof rules that reduce the variable domains. We compare these approaches using a set of benchmarks. For the most promising approach we provide results that characterize the effect of constraint propagation. The work of the second author was supported by NWO, The Netherlands Organization for Scientific Research, under project number 612.069.003.     

A digital smart product service system and a case study of the mining industry: MSPSS

Mining equipment products and services no longer meet the needs of future development in the mining industry due to high safety and operational risk. The deep integration of the product-service system (PSS) and digitization is required in the mining industry to promote industry transformation and safe and efficient production without changing the traditional operation mode. This paper proposes a smart product-service system for the mining industry (MSPSS) consisting of a smart product subsystem, stakeholders, smart service subsystem, and smart decision-making subsystem. The analytic hierarchy process (AHP) and virtual reality (VR) are used for decision-making, product selection, operation, and maintenance. The smart product subsystem outputs reliable digital products using three stages: digital design, virtual simulation and planning, and virtual debugging. The smart service subsystem is driven by data and digital technology and provides fault diagnosis and online maintenance services for complex mining products. A case study indicates that all stakeholders can participate seamlessly in the design process. The smart product subsystem uses iterative optimization (more than 100 iterations) to obtain the design results interactively. The smart service subsystem provides digitalized services throughout the entire process. Thus, a stable, reliable, and comprehensive product and service solution is provided for complex mining conditions. The output is used to guide the design, debugging, and operation of physical equipment. The MSPSS has higher design quality and efficiency, a shorter design time, and lower design cost (key performance indicator (KPI)) than the traditional design method.