也谈“数据结构”课程教学的几个问题

本文针对困扰"数据结构"课程教与学的几个问题,作者根据自己的认识和多年的实际教学经验,进行深入浅出的分析和论述,以其对提高课程的认识和兴趣、牢固掌握课程知识及其灵活运用、提高利用计算机解决问题的能力具有很好的指导作用。     

无锡惠山泥人的造型特征研究

无锡惠山泥人历史悠久,造型优美传神,是我国民间工艺的精粹。论文通过对无锡惠山泥人的造型特征进行分析,总结出其造型、色彩、及构图上的规律,以此为实例分析推动传统工艺文化的保护和发展。     

一种基于小波卡尔曼滤波的MPLS流量预测算法

MPLS网络流量具有不确定性和突发性的特征,针对该特征分析了现有网络流量预测模型的不足,并提出了一种更具针对性的基于小波和卡尔曼滤波的流量预测模型.利用卡尔曼滤波目标的小波变换系数,通过与多尺度分析方法相结合,设计和实现了具备实时性和递归性,同时具有多尺度分析能力的小波-卡尔曼滤波混合流量预测模型.通过仿真模拟实验,结果表明MPLS流量预测算法相对于传统流量预测模型具有较好的实时性和预测精度,而且算法的复杂度也比较低.     

一种用于帧频提升系统的运动估计算法

基于静止检测、运动矢量预测,结合局部全搜索和下采样方法,提出一种有效的运动估计算法。将该算法用于基于运动估计运动补偿的帧频提升系统中。实验结果表明,该算法在减少计算量的同时,保证了内插帧有较高的主客观质量,能减少搜索点数,同时保持较高的搜索准确度。     

光纤束传感器测量轴系扭转振动的研究

介绍了一种运用光纤束传感器结合双条纹编码盘、测量轴系扭振的系统.论述了该测量系统的实现原理、系统构成、采样时间对扭振测量精度的影响,以及系统误差.将该系统在某型号航空设备上进行模拟实验,验证了该测量系统具备高精度、安装方便、抗干扰能力强等优点,对于回转机械的扭振检测和故障诊断具有很好的实用价值.     

Stable local dimensionality reduction approaches

Dimensionality reduction is a big challenge in many areas. A large number of local approaches, stemming from statistics or geometry, have been developed. However, in practice these local approaches are often in lack of robustness, since in contrast to maximum variance unfolding (MVU), which explicitly unfolds the manifold, they merely characterize local geometry structure. Moreover, the eigenproblems that they encounter, are hard to solve. We propose a unified framework that explicitly unfolds the manifold and reformulate local approaches as the semi-definite programs instead of the above-mentioned eigenproblems. Three well-known algorithms, locally linear embedding (LLE), laplacian eigenmaps (LE) and local tangent space alignment (LTSA) are reinterpreted and improved within this framework. Several experiments are presented to demonstrate the potential of our framework and the improvements of these local algorithms.     

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星载软件工作环境的特殊性要求其具有高可靠性和容错性.现有软件可靠性低于硬件可靠性,星载软件失效在系统失效中占有很大比例.分析星载软件特点,根据其开发流程,阐述在软件开发各阶段提高其可靠性和容错性的措施.实践结果证明,此类容错技术是必要且有效的.     

移动计算环境中的自适应混合广播

提出一种自适应混合广播算法。在周期广播数据分配时采用多信道非均匀分配,使高访问率的数据获得高广播频率。在确定周期广播数据和联机请求数据个数时考虑联机请求信道响应时间和访问率之间的关系,从而在少量比较次数后获得数据最佳分割点。实验结果表明,该算法可以根据系统负载和用户访问模式的变化动态调节信道和数据的分配,性能优于纯广播和纯基于请求的广播,访问时间少于现有的混合数据广播方式。     

VLCC中的DAG并行算法

基于组件的密码学虚拟实验室（VLCC）采用有向无环图（DAG）的拓扑排序机制管理组件。在分析VLCC各组件之间的数据依赖和运行次序关系的基础上,提出一种新的基于Java多线程机制和“唤醒”机制的DAG并行算法。与拓扑排序算法相比,具有低算法时间复杂度的特点。实验结果表明,系统在新算法下较大地缩短了系统运行时间,提高资源使用效率和用户满意度,能更好地完善VLCC。