基于Web的网络教学平台的设计与实现

随着计算机网络技术的高速发展,使人类有了新的教学途径:网上教学。这种教学方式如今已经成为部分高校和教育体系的重要组成部分,而完成网上教学任务的网络教学平台环境也成为现今热门的技术。文中正是在这个前提下研究了基于Web网络教学平台的设计与开发。首先分析了网络教学平台的三种用户:学生、教师、管理员对网络教学平台的主要需求。其次,在网络教学平台实用技术方面,着重介绍了基于Web网络教学平台经常使用的"三层B/S"模型。最后,重点分析了"三层B/S"结构模型在网络教学平台中的应用。     

基于P2P的分布式软件构件库检索机制

为了更好地实现分布式构件库之间的信息共享与交互,使复用者更加便利地在多库中进行构件查找、提高查准率,提出一种基于P2P的分布式软件构件库检索机制。采用分层混合对等网络体系结构,其中的超级节点可以自动地对检索条件进行重构,从而使复用者可以透明地在多库中进行检索。该机制可以有效提高分布式构件库间的信息共享性,以及检索的便捷性与有效性。     

随机聚焦搜索优化算法

提出了一种新的优化算法: 随机聚焦搜索. 该算法属于群集智能, 它模仿了人类的搜索行为及其在搜索过程中的随机性, 算法简单并且计算复杂度小. 在对一系列典型复杂函数的优化测试中, 通过与差分进化算法和全面学习的粒子群算法进行对比, 验证了该算法性能. 仿真结果表明, 该算法能解决大多数benchmark函数问题, 并且有较快的寻优速度, 可以在一定程度上替代现有的优化算法.     

一种新的拓扑无关的按需分配多信道自组网MAC协议

本文针对节点具有多个可用信通的自组网,提出了一种与拓扑无关的多信道MAC接入协议,协议采用按需预约的方式进行动态的信道分配,通过携带在信道预约消息中的节点邻居状态信息实现节点信道状态的更新。该协议所需信道数与网络的拓扑和度无关,克服了拓朴相关的多信道MAC协议不适用于节点密集的应用场合的问题。在协议开销增加很小的情况下,每个节点只需要一部半双工收发信机就能够实现在多个信道上高效的数据收发,不需要节点间的时钟同步,极大地降低了对网络节点设备的硬件要求,具有良好的应用前景。仿真结果表明,协议在网络总吞吐量、端到端时延等方面具有优良的性能。     

融合小波与2D PCA的贝叶斯人脸识别

提出了融合小波和2DPCA进行贝叶斯人脸识别的方法。对原始图像采用小波分解后,利用2DPCA计算人脸的特征矢量空间。首先对低频子图进行贝叶斯人脸识别,然后对得分前五名的图像再次利用高频子图并行进行识别,通过加权排序得到最后结果。实验表明,与传统的方法相比较,该方法降低了运算量,提高了识别率。     

一种基于亮度均衡的图像阈值分割技

对于光照不均匀的图像,用通常的图像分割方法不能取得满意的效果.为了解决这个问题,文中提出了一种实用而简便的图像分割方法.该方法针对图像中不同亮度区域进行亮度补偿,使得整个图像亮度背景趋于一致后,再进行通常的阈值分割.实验结果表明,用该方法能取得良好的分割效果.     

贴片机路径优化研究

基于蚁群算法,提出了一种适应于贴片机的路径优化算法;根据实际情况给出了一种新的状态转移策略以减少贴片机吸嘴的更换次数:并且提出了一种适应于贴片机实际贴装情况的信息素的更新策略.有效地克服了以往的贴片机路径优化算法的约束条件多,而简化算法又与实际相脱离的缺点.理论分析和实际仿真实验,都证明了该算法优于传统的贴片机贴装路径的优化算法.     

CAINONET业务流设计系统的通信模型描述

业务流设计是网络工程的一个重要方面,用于网络的性能评价和性能优化。Petri网具有异步并发的特性,主要应用于分布式系统。中国高速信息示范网（CAINONET）业务设计系统（CTES）是一个典型的分布式系统,CTES各模块分别部署在网络的不同节点上,整个系统的正常运行依赖于各模块间的相互通信。本文在基本Petri网的基础上,针对CTES的系统动态重构的特性（即模块个数不定性）,提出了一种新的Petri网,对CTES的通信模型进行了描述。     

基于荧光光谱的空间高等植物叶绿素含量测量技术

开展高等植物光合作用过程参数的实时检测技术研究,对于深入开展空间生物学效应具有重要意义。作为光合作用重要参数的高等植物叶绿素含量与其荧光光谱具有较好的相关性,为此,可以通过探测分析植物荧光光谱,建立其与叶绿素的相关性模型,间接表征其中的叶绿素含量。介绍一种新的建模方法即支持向量机（SVM）,通过实验验证,方法预测叶绿素含量是可行的,相对于一般采用的线性回归法具有更好的预测效果和更高的测量精度。     

基于LRU和扩展CBF的网络大流检测

高速网络流量检测中的大流检测已成为当前一种重要的、高效准确的可扩展流量测量机制,针对CBF（Count Bloom Filter）容易溢出的问题,将扩展的CBF应用于流量测量,防止过滤器溢出,并且结合LRU链表存储机制,共同应用于网络大流检测之中。经理论分析,所研究的流量测量算法LRU_MCBF（Least Recently Used_Multiple Count Bloom Filter）占用空间小,时间复杂度低;通过仿真实验验证了LRU_MCBF在大流测量中漏报率和错报率较低,能实现高速网络环境下大流对象的准确提取。