基于条件对数似然的BP神经网络多类分类器

BP神经网络分类器存在收敛速度慢的缺陷,为了提高分类器性能,针对这一缺陷对BP算法进行改进. 提出将条件对数似然（CLL）准则融入到监督性BP神经网络多类型分类过程中,利用CLL的可分解性优势,计算测试样本的条件概率,在误差反向传播时利用条件概率对权值进行相应的加权降权操作,简化误差反馈过程中的计算量. 在实验中对改进算法的收敛速度和准确率进行了测试,说明了该算法的有效性及实用性.     

结合形态学的结构化车道线快速识别算法

为解决结构化车道线识别算法中存在的约束条件多,计算过于复杂等问题,提出一种基于形态学的车道线快速识别算法. 该算法首先对道路图像进行中值滤波,Sobel算子增强边缘,利用直方图特征分割图像,然后划分感兴趣区域,接着构造具有车道特征的形态学结构元素去提取车道线,最后概率霍夫变换拟合车道线. 实验对比结果表明,针对结构化道路,该算法简单有效,计算量小,具有良好的实时性.     

基于区分Web QoS的负载均衡集群模型

随着电子商务的应用逐步深入,用户访问量的激增且服务请求多样．如何实现对所有请求的快速响应是当前解决的问题．针对此问题,本文提出采用基于区分WebQoS的负载均衡技术．建立了基于区分WebQoS的负载均衡的集群模型．根据请求类型和用户权限划分服务等级,高服务的请求具有高优先调度权,在集群当中通过动态反馈技术均衡调度到某个节点,从而达到区分WebQoS服务的目的,同时也保证集群服务器的负载均衡．该模型在网络环境及硬件环境相同的条件下,与常用的负载均衡技术进行了比较,实验结果证明本文提出的方法效果显著．     

Web动态报表在油库管理信息系统中的应用

介绍了基于B/S模式的油库管理信息系统中Web动态报表的设计与实现。报表开发采用VS.NET环境中的客户端报表工具,与应用系统集成采用Reportviewer控件,通过合理的设置数据集参数与报表参数,对报表要显示的数据进行筛选,既实现了报表内容的动态显示,又减少了网络数据传输量,提升了系统性能,为Web动态报表的开发提供了参考方案。     

基于“In-VM”思想的内核恶意代码行为分析方法

随着互联网的高速发展,网络安全威胁也越来越严重,针对恶意代码的分析、检测逐渐成为网络安全研究的热点。恶意代码行为分析有助于提取恶意代码特征,是检测恶意代码的前提,但是当前自动化的行为捕获方法存在难以分析内核模块的缺陷,本文针对该缺陷,利用虚拟机的隔离特点,提出了一种基于"In-VM"思想的内核模块恶意行为分析方法,实验表明该方法能够分析内核模块的系统函数调用和内核数据操作行为。     

基于扁平化和精细化管理的校园网基础平台建设

本文以江苏科技大学校园网基础平台建设为例,分析了日前校园网的架构现状的存在问题,探讨了基于扁平化和精细化管理在校园网建设中的应用。实践表明,对校园网实施扁平化和精细化管理后,可以提供更为安全、可靠、便利的网络服务,提升人力资源效益、管理成本效益以及资金成本效益。     

基于模型驱动的框架技术在数据采集平台中的分析与应用

结合高等职业院校人才培养工作评估方案中数据采集的要求,将模型驱动框架技术在实际的数据采集平台开发过程中的应用进行分析与探讨,实践证明,该改系统在实际应用中具有良好的可用性和维护性。     

基于simstore自纠错倒闸操作仿真系统设计

提出了一种基于simstore的自纠错倒闸操作仿真系统,所设计的仿真系统能完成常规变电站电气设备的倒闸操作,并自动生成倒闸操作票,与其他倒闸操作仿真系统所不同的是,该系统具备“自动纠错”功能.该仿真系统用于郑州供电公司省府110kV变电站的日常培训,结果表明,在提高常规变电站运行人员的工作技能方面,获得了良好效果.     

浅谈大数据时代信息服务业的发展模式转变

在移动互联网、物联网、云计算等一系列新兴技术的快速发展背景下,信息技术在经济领域、社会领域和人们的日常生活等各个方面不断的推陈出新。分别从搜索、电子商务、位置服务、网络空间和运营商等5个方面,基于案例的形式来分析新兴的信息服务业发展模式。认为未来研究可关注从社会媒体网络中获取大数据来研究市场营销问题。     

基于Tiff图像数字化档案的研究

Tiff文件格式是一个丰富的图像格式,可以支持多种图像,现在已经成为存储档案数字化图像的标准格式.现有的应用程序都可以很好的支持Tiff图像格式.本文从Tiff的结构、特性、分类等几个方面,对Tiff文件进行了详细的分析.在支持传真的Class-F分类基础上,通过配置Tiff标签和在图像数据区域附加图像描述信息,对基于Tiff图像的数字化档案进行研究,并把此研究应用于焊接培训中,并取得了预期的效果.