基于改进模糊ISODATA算法的遥感影像非监督聚类研究

F-ISODATA是一种有效的遥感图像非监督聚类算法.但是,最优迭代次数很难设定;一般遥感图像的数据量大,若迭代误差限取极小值,分类也很难实现.本文以某次迭代中"合并"和"分裂"都为零为求最优分类数的迭代条件,而不是预先设定迭代次数;取最大和最小隶属度取代每一个隶属度为比对特征值,提高了分类速度和精度;利用等效转换研究隶属度矩阵的迭代误差变化规律,得出变化速度趋于稳定时为求解最优隶属度矩阵的智能迭代控制,减少人为事先干预.最后,进行实验分析,结果显示整个改进的算法提高了分类的智能化,整体效果较好.     

基于B/S信息系统的分层树形任务评价模式

阐述基于B/S模式网络信息系统环境下企业各级任务逐层分解、以树形关系管理的流程模式以及以任务、创新业绩评价指标模型为基础的评价、监督和多级反馈模式。任务的分解、树形关联关系的确立以及多级反馈模式是以企业部门的层次结构为框架、部门所属岗位为基点、人员之间的领导关系为纽带,运用计算机编码技术实现的。该系统以务实的指标体系、实用的评价流程解决了企业对知识型员工工作能力、创新能力评价及趋势分析等问题,为知识型员工评价的客观性、公平性、及时性提供了技术保障。     

网络负载均衡在Web服务器中的应用

网络负载均衡是一种动态均衡技术,也是提高网络可靠性、进行高性能计算以及实现网络负载合理均衡分配的关键技术,它能将工作负载在多个配置和性能相近的服务器间进行均衡分配,保证网络高效运行。服务器群集使得网络负载均衡能力得到极大改善,在Windows Server 2003中网络负载均衡功能易于操作实现。本文介绍了Windows Server 2003网络负载均衡技术在Web网站的应用案例。     

基于嵌入式系统的能谱型核测井仪器

介绍了能谱型核测井仪的设计方案,其目标是研制适用于铀矿勘查的便携式测井仪,满足测井生产的需要。该仪器采用碲锌镉CdZnTe半导体核辐射探测器,高端的32位嵌入式ARM处理器S3C2410A为仪器系统控制核心,并在此硬件平台上移植了嵌入式Linux操作系统,编写了基于MiniGUI的测井仪监控终端软件。仪器具有实时性、体积小、功耗低、灵敏度高、成本低、便于携带等特点。     

高职院校计算机专业英语教学改革之我见

计算机专业英语课程横跨计算机和英语两大领域,是计算机专业学生必须掌握的一门基础课程。笔者通过初步调研发现,大部分高校计算机专业英语的教授方法仍然停留在"阅读+翻译"的模式,教学效果与预期目标相差甚远。笔者根据自己几年该课程教学经验的初步积累以及对计算机专业英语学科特点的粗浅理解,愿在此就该课程的教学改革试想与大家一起探讨。     

绍兴天气预报短信定制系统的设计

绍兴的天气预报短信定制是绍兴移动推出最早也是最典型的一项本地短信业务,自推出一年多以来收到了良好的社会效益和经济效益,它具有设计巧妙、运行稳定、成本低、收效大、投诉少等特点,实现了用户和人工短信定制、自动天气短信发送等功能,成为绍兴移动一项长期而又稳定的短信业务。该文就会涉及到这个系统的当初设计思路和开发的内部结构等内容。     

浅析软件开发项目过程中的风险管理

软件项目开发中存在的各类风险会影响项目计划的实现,如果项目风险变成现实,就有可能影响项目的进度,增加项目的成本,甚至使软件项目不能实现。成功的项目管理一般都对项目风险进行了良好的管理。该文就软件开发项目过程中存在的风险进行分析,并比较了几种主流的风险管理模型,探讨如何对项目进行有效的风险管理,从而最大限度的减少风险的发生。     

EMSIM模拟嵌入式系统MMU/Cache的研究与扩展

EMSIM是一款基于指令集的功耗模拟器,EMSIM模拟了嵌入式体系结构各个硬件单元以及指令的执行。本文重点分析了EMSIM对SA-110的MMU/Cache模拟所采用的数据结构和函数模型,并在借鉴Skyeye模拟MMU/Cache的基础上,提出了一种扩展EMSIM模拟MMU/Cache的方法,实现了EMSIM对ARM7100的MMU/Cache的模拟。扩展后的EMSIM能同时模拟SA-110和ARM7100的MMU/Cache。     

基于专业信息深度挖掘的搜索引擎Spider的设计与实现

本文针对专业全文搜索引擎的特点,设计并实现了一种网络机器人。通过二维矢量工作队列实现站点式深度优先搜索,采用页面站点加权算法动态控制站点的处理时间。完成了网络上与专业相关信息的集中收集和处理,并探讨了网络机器人对专业的侧重性以及向通用全文搜索引擎网络机器人转换的可行性。     

基于主次原型超平面最接近支持向量机

基于广义特征值的最接近支持向量机GEPSVM是一种新的具有与SVM性能相当的两类分类方法,通过求解广义特征值来获得两个彼此不平行的拟合两类样本的超平面,其决策规则是将测试样本归为距其最近的超平面所在的类。然而,该规则在某些情形会导致较差的分类结果。对此,本文提出了在利用GEPSVM产生一个主原型超平面的基础上,再利用主原型超平面及它类样本的信息构造一个次原型超平面,形成一个由主次原型超平面共同决策的最接近支持向量机。该方法不仅简单且易于实现,而且具有较GEPSVM更优的分类性能。在UCI数据集上的实验验证了它的有效性。