寻找程序员职业上升的通道

程序员的职业规划非常重要。30岁的程序员应该如何转型这种问题早在多年前就被提出,程序员的未来之路在何方?本期杂志特别邀请了九位业界专家,为程序员指出5条职业发展道路,包括:架构师、编程高手、专业人员、创业者以及行业专家。希望这些方向能为读者带来职业规划上的思考,明确上升发展方向。     

基于趋势概念格的决策规则挖掘

通过分析动态信息系统基于时间序列的对象变化特征,提出对象相关的趋势概念格概念,基于决策规则提取的目标,提出相应的建格算法和决策规则提取算法,并以股票走势预测为例,验证了算法的有效性。     

高职学生职业素质的调研分析

高职学生的职业素质教育对学生的发展与成才至关重要,因此对学生的职业素质进行调研分析,为更好地指导学校对学生后期的职业素质教育奠定坚实基础。     

关于动漫设计师的职业能力分析

动漫行业是文化创意产业核心产业,也是知识密集型行业,一个国家的动画设计师的设计水平直接决定这个产业的发展水平,而设计师的职业能力是直接体现设计师水平,本文全面分析动漫设计师能力构成,以提供给希望从业的人士有意识培养自已的职业能力。     

基于改进核典型相关分析的人脸识别方法

标准KCCA方法需要存储和计算核矩阵,而核矩阵的大小是训练样本数的平方,随着样本数的增加,计算量逐渐增大、特征提取缓慢.为了提高特征提取的效率,提出了一种基于特征向量集的KCCA特征提取方法.采用特征选择方法,选择一个训练样本子集并将其映射到再生核希尔伯特空间(RKHS).用KCCA进行特征提取,将计算复杂度由O(n3)降到O(Nl2)(L<相似文献   

数据的逻辑综合分析及决策算法

文章给出了逻辑综合分析的基本理论和决策算法。并利用逻辑综合中逻辑单元的随机覆盖问题产生的随机数据,对算法加以验证。实验结果表明决策算法的精确度可以达到97.2%。     

提升基于网络的大数据预测分析能力的方法

大数据时代,多样化的海量数据,可以利用互联网技术和云计算技术提供科学有效的数据存储技术、数据挖掘算法和智能的语义引擎,实现高质量的数据挖掘、管理和调用,提供更强的洞察力、决策力和精准的预测分析能力。基于此,笔者提出提升基于网络的大数据预测分析能力的方法,以供参考。     

MVP:基于CCA的多视图数据相关性预测方法

多视图的数据广泛存在于真实的应用中。比如说网络上用户标注的图像,一个视图是由图像的底层特征去表征,而另一个则由文本特征去表征。如何从这种类型的数据中有效地挖掘出有价值的信息对于做数据挖掘和数据检索的人来说具有很大的挑战性。提出多视图的预测算法(MVP)去获取一个子空间,在这个子空间上,通过典型相关分析使得两个视图之间的相互关系最大化。在训练步,期望能通过学习同时得到典型向量组成的子空间和对应典型向量的相关系数;在预测步,通过把数据投影到子空间上产生多视图数据的得分向量。再由得分向量通过多重回归有效地判断出测试样本两个视图之间是不是存在相互关系。基于文本标注图像的实验表明了算法的有效性。     

面向类不平衡问题的"职业举报人"识别方法

“职业举报人”团伙化、规模化、专业化、低龄化作案趋势日趋明显，政府部门对其识别大多采用人工鉴别的方法，造成了大量人力资源的浪费。采用Bootstrapping数据重采样技术，结合文本、时间和举报人属性等特征，在解决类不平衡数据的过拟合问题基础上，实现了“职业举报人”的准确识别。实验结果表明，相比过采样和欠采样技术而言，利用Bootstrapping重采样技术识别准确率更高，采用CFS方法结合BestFirst策略对数据特征进行优化，在保证精度的前提下能够实现更高的计算效率。以全国12358价格监管平台的真实数据为驱动，验证了方法的有效性，对比分析了“职业举报人”和正常消费者的投诉举报行为习惯差异。     

基于长短时记忆神经网络的手足口病发病趋势预测

针对传统手足口病（HFMD）发病趋势预测算法预测精度不高、未结合其他影响因素、预测时间较短等问题,提出结合气象因素使用长短时记忆（LSTM）网络进行长期预测的方法。首先,将发病序列通过滑动窗口的方式转化为网络的输入和输出;然后采用LSTM网络进行数据建模和预测,并使用迭代预测的方式获得较长期的预测结果;最后在网络中增加温度和湿度变量,比较这些变量对预测结果的影响。实验结果表明,加入气象因素能够提高模型的预测精度,所提模型在济南市数据集上的平均绝对误差（MAE）为74.9,在广州市数据集上的MAE为427.7,相较于常用的季节性差分自回归移动平均（SARIMA）模型和支持向量回归（SVR）模型,该模型的预测准确率更高。可见所提模型是HFMD发病趋势预测的一种有效的实验方法。     

基于相关分析的交通流参数修正方法研究

为了更准确地研究交通流模型,最优化利用交通资源,必须进一步提高交通参数数据的质量。以上海市高架道路某路段的交通流数据为样本,分析交通流特征参数的相关特性,提出一种基于统计相关性分析的参数修正数学方法;通过精确的数值计算,确定最为合适的相关性最大的数据关系,以此进行数据的修正。对所研究路段的交通流数据随机采样后进行修正,并与实际数据比较,修正结果在允许误差范围之内,说明该方法可以有效提高数据质量,且该方法对其他数据处理系统也具有借鉴意义。     

电力行业预测分析系统及解决方案

正(2014-114-俄罗斯-10)该信息分析系统是俄罗斯"预测"公司针对中国电力行业而开发的,由俄罗斯经济发展部创新发展司推荐。它基于中国电力行业及相关地方经济主要指标数据库,利用相关分析和预测工具,为相关政府管理者、专家、电力领域的企业经营管理人员提供电力行业的预测与分析支持。借助该信息系统,可帮助用户对电力行业产值、不同形式发电产能、主要能耗产业的电力消费、电力行业投资和能     

基于矩阵转换的最优费用分析及趋势预测模型的研究

本文为解决企业在费用评估中无法有效地使用复杂多变的计算模型问题,提出了一种基于矩阵转换的费用分析方法。该方法将现有的计算模型统一归入到JARI模型计算平台内,通过边缘有效域进行检测筛选,为确保样本矩阵的信息可靠性,选择方差贡献率大于等于0.85的因子。为了提高企业预测费用的准确率,设计了一种基于历史数据自适应调整的趋势预测及分析方法,不断地把逐年的数据带入选定模型进行拟合修正,最终得到最优预测模型。通过本文设计的方法,企业的管理者方便的进行企业费用分析及预测,大大提高了企业的费用分析的效率,为企业的发展提高了可靠的数据支撑。     

基于职业分析的高职院校信息安全实训室设计

信息安全实训室建设可以分为三个层次,一是面向课程,二是面向专业,三是面向社会服务。按面向社会服务的建设要求,提出了基于职业分析的信息安全实训室设计思路,并对信息安全实训室设计方案进行了详细的介绍,对关键技术进行了详细分析。该设计方案已应用于我院的信息安全实训室建设。     

基于自适应稀疏监督典型相关分析的特征选择

特征选择旨在识别高维数据最具信息性的特征,以实现高维数据的低维表示。稀疏监督典型相关分析模型利用样本的监督数据,通过提取具有最大相关性的稀疏典型向量实现特征选择。但是,为了求解方便,该模型一般把优化目标从典型变量的相关系数组合简化为协方差组合,此简化将导致较大的特征选择偏差。针对这一问题,提出一种新的基于自适应稀疏监督典型相关分析的特征选择模型。该模型引入一组自适应权重系数,有效解决了“两两协方差的不公平组合”问题,提高了模型的特征选择能力。实验结果验证了模型的有效性和特征选择的准确性。     

基于随机性分析的虚假趋势时间序列判别

针对符合一定数据模式或规律的虚假数据识别问题，提出一种基于随机性分析的虚假趋势时间序列判别方法。该方法在分析时间序列组成的基础上，首先探索虚假趋势时间序列的简单伪造和复杂伪造方式，并将其分解为虚假趋势和虚假随机两部分；然后通过基函数逼近进行时间序列虚假趋势部分的提取，采用随机性理论开展虚假随机部分的分析；最终借助单比特频数和块内频数对虚假随机部分是否具备随机性进行检测，为具有一定趋势特征的虚假时间序列的判别提供了一个解决方案。实验结果表明：该方法能够有效地分解虚假时间序列和提取虚假趋势部分，实现简单伪造数据和复杂伪造数据的判别，支持对通过观测手段或者检测设备所获取的数值型数据的真伪分析，进一步提高了虚假数据可判别范围，平均判别正确率可达74.7%。     

基于高斯近似l0范数典型相关分析的特征选择

特征选择的稀疏优化方法是通过求解优化问题稀疏解实现高维数据特征选择的方法,其稀疏惩罚项是实现特征选择的关键。针对l0范数惩罚项的稀疏性能好但求解复杂度高的问题,提出高斯近似l0范数典型相关分析的特征选择模型。以连续、分段光滑和稀疏性能接近l0范数的高斯近似l0范数作为稀疏惩罚项,以数据间的相关性作为优化目标,引入二次逼近函数解决高斯近似l0范数的非凸惩罚求解难问题,用块坐标下降法求解模型实现特征选择。实验结果表明,模型是可实现的,且与现有的同类模型相比,所提模型实现了更优的特征选择。     

数据加密标准的相关电磁分析

分析了CMOS逻辑门电路在运行时的电流特征,阐明了集成电路中数据与电磁辐射的相关性,建立了寄存器级电磁信息泄漏汉明距离模型.通过针对P89C668单片机实现的DES密码系统的攻击实验,介绍了相关电磁分析(Correlation Electronlagnetic Analysis,CEMA)算法的设计与实现,分析了攻击点D的选择和计算方法,成功获得了DES第16轮48位子密钥,验证了电磁信息泄漏汉明距离模型.实验结果表明,工作状态下的CMOS集成电路存在电磁信息泄漏现象,相关分析比差分攻击更有效,DES每一轮的异或操作可以成为攻击点,为密码系统实施相关防护措施提供了依据.     

零售企业BI应用的前景透析——基于PEST分析的趋势预测

商业智能BI（Business Intelligence）通常被定义为将企业中原有的海量数据转化为可以应用的知识,从而进一步帮助企业做出适合业务发展与经营决策的工具。