Lucene应用中Pdf文档文本数据提取方法研究

基于Lucene的搜索已在各种应用系统中已经得到广泛应用,但是Lucene仅仅提供了全文文本搜索的函数库。本文研究了Pdf文档文本数据的提取方法,其优点在于能快速对Pdf文档文本数据进行提取,得到站内Pdf文档文本数据。     

基于CTI技术的社区呼叫中心的应用开发

阐述了基于CTI技术的呼叫中心解决方案的优势,以南昌市社区呼叫中心系统为应用,对系统的物理架构及软件开发过程进行了设计分析,并针对系统在东湖区试点运行后出现的问题,在架构分层和业务内容上改进了设计.实践结果表明,系统在功能上呈现了新特性,实现了崭新的社区服务理念和增值业务,为企业和政府机构建设呼叫中心系统提供了现实参考意义.     

基于宠物游戏的智能教学系统

通过利用游戏宠物扮演各种教育角色,扩展智能教学系统(intelligent tutoring system,ITS)中的学生模型,从而完成宠物游戏与ITS的有机结合.设计了一个基于宠物游戏的游戏化智能教学系统架构,架构中的宠物模块能记录学习者的学习活动、分析学习者的学习进程.基于该软件架构,实现了一款游戏化智能教学系统--宠物星际旅行,将宠物游戏的游戏化特性引入到了小学分数知识的学习过程中.测试结果表明,学生对该游戏越专注,就能越快地理解和运用所学知识.     

适用于Ad Hoc网络的混合认证机制

分析了Ad Hoc网络的特点及其对身份认证机制的安全需求,采用椭圆曲线和对称密钥两种认证体制并结合自证明公钥原理,提出了一种适用于Ad Hoc网络的混合认证机制.该机制中门限方案增强了系统的健壮性,基于自证明公钥的双向认证协议确保了交互节点身份的真实性,刷新认证协议保证了节点身份的持续可信,分布式自证明公钥撤销方案可将恶意节点快速从系统中分离出去.分析结果表明,该认证机制具有较高的安全性,同时对系统存储空间、网络通信量和计算开销的要求都很少,有着较高的效率.     

短期负荷预测Volterra滤波器模型

讨论依据相空间邻近轨道演化相似性的特点构造训练模式,建立短期负荷预测Ｖｏｌｔｅｒｒａ滤波器模型的问题．以距离相似度和趋势相似度来衡量电力负荷吸引子轨道的相似度,提出了电力负荷吸引子邻近轨道判别的新方法．从模型训练充分性的角度出发,探讨了模型训练集规模的选择依据．仿真结果表明该模型是有效的．     

基于遗传模拟退火算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划的难题,运用了一种基于遗传模拟退火算法的移动机器人最优路径规划方法,对移动机器人的路径规划进行了设计,采用了栅格法对环境进行建模.为了提高路径规划的效率,采用了一种改进的避障算法来生成初始种群.将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法,新算法具有较强的全局和局部搜索能力.仿真实验结果证明算法相对于基本遗传算法的收敛速度、搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提高.     

函数S-粗集与规律F-隐藏

函数单向S-粗集(Function one direction singular rough sets)是用R-函数等价类定义的,函数是个规律;函数单向S-粗集具有规律特征、动态特征.利用函数单向S-粗集,给出规律F-隐藏概念,提出规律的F-隐藏定理,隐藏识别准则,给出规律的F-隐藏的应用.规律的F-隐藏是函数S-粗集中的一个新的应用研究方向,函数S-粗集是信息规律研究中的一个新理论与新工具.     

接入网MAC层QoS系统的多业务令牌桶流量整形算法

以HFC网络核心设备双向CM(Cable Modem)为研究背景,首先对目前的流量整形算法进行了分析,在HFC网络QoS系统需求的基础之上,提出了一种动态支持多业务整形的令牌桶算法.以美国有线电视实验室的测试用例仿真分析了队列长度对丢包率以及延时的影响.通过性能分析可以看出,该算法满足了多种应用对延时和丢包率的要求,很好地调整了数据的突发速率,有效地进行了流量整形控制.     

基于竞争请求的CM上行发送缓冲区大小的计算方法

基于HFC(Hybrid Fiher Coax)网络的国际标准DOCSIS规范,分析了其网络接入设备CM(Cable Modem)上行带宽分配的竞争请求机制.首先给出了上行信道带宽竞争请求算法的马尔可夫链模型,以此为基础建立了CM端的上行信道数据帧发送过程的M/M/1/K排队模型,并给出了上行信道数据帧发送缓冲区大小的理论估计方法.通过NS-2仿真工具进行仿真,验证了该方法可以较为准确地估计CM上行发送缓冲区的大小与溢出概率的关系,从而证明该方法能够为上行发送缓冲区的大小设置提供理论参考依据.     

基于主从粒子群的模糊小波神经网络交通控制

城市交通智能控制是ITS的重要组成部分,交叉口是决定道路通行顺畅的制的基础.为提高路口的通行能力,提出了主从结构的粒子群算法优化模糊小波神经网络参数,并将其应用于交通信号的控制.算法中,主级粒子进行全局搜索,从级粒子以主级粒子找到的最优解为中心进行局部搜索.仿真结果表明该算法能够有效减少交叉口车辆平均延误时间,提高道路通行能力.