基于Web Services的分布式异构系统应用集成的研究

针对传统技术在分布式异构系统集成领域存在的问题,提出了基于WebServices的系统应用集成解决方案。通过对WebServices技术的特点、体系结构及其核心技术的分析,设计了基于WebServices的分布式异构应用集成模型,并利用.NET技术进行了系统应用集成的实现。     

UML在Web评教管理系统建模中的应用与实现

针对Web评教管理系统传统开发方法的不足,本文提出了一种基于面向对象的UML建模设计方法。通过对Web评教管理系统的需求分析,利用UML建模工具Rational ROSE给出了Web评教管理系统开发设计的应用实例。实践证明,用这种方法大大提高了系统分析设计以及实现的效率。     

远程视图与SPT技术开发C/S应用程序的比较研究

探讨在VFP中使用远程视图（Remote View）与SPT（SQL Pass-Through）技术,操纵和控制远程数据的具体实现方法,并给出了具体的实例与对比数据.     

并行生成网络的红外—可见光图像转换

目的 针对现有图像转换方法的深度学习模型中生成式网络（generator network）结构单一化问题，改进了条件生成式对抗网络（conditional generative adversarial network，CGAN）的结构，提出了一种融合残差网络（ResNet）和稠密网络（DenseNet）两种不同结构的并行生成器网络模型。方法 构建残差、稠密生成器分支网络模型，输入红外图像，分别经过残差、稠密生成器分支网络各自生成可见光转换图像，并提出一种基于图像分割的线性插值算法，将各生成器分支网络的转换图像进行融合，获取最终的可见光转换图像；为防止小样本条件下的训练过程中出现过拟合，在判别器网络结构中插入dropout层；设计最优阈值分割目标函数，在并行生成器网络训练过程中获取最优融合参数。结果 在公共红外-可见光数据集上测试，相较于现有图像转换深度学习模型Pix2Pix和CycleGAN等，本文方法在性能指标均方误差（mean square error，MSE）和结构相似性（structural similarity index，SSIM）上均取得显著提高。结论 并行生成器网络模型有效融合了各分支网络结构的优点，图像转换结果更加准确真实。     

基于FPGA的HDMI_CEC设计与实现

在分析CEC协议的基础之上,提出了一种利用较少的逻辑资源实现CEC功能模块的方案,利用可综合的Verilog语言在Quartus Ⅱ10.0及ModelSim 6.5g平台下完成了电路的设计综合仿真及FPGA验证.从仿真验证结果看,本设计与HDMI接口结合后能运用于各类音视频传输系统.     

基于Mapreduce的大规模社会网络提取方法研究*

从海量非规范Web数据源提取大规模高质量的社会网络有着广阔应用前景和较高学术价值,同时也面临着海量计算所带来的巨大挑战。为此,以Digg新闻评论网站为信息源,以提取网站用户之间的共同兴趣网络为主要目标,提出了基于云平台的社会网络提取系统框架,实现了基于Mapreduce的大规模社会网络提取方法。实验结果表明,提出的方法具有较好的扩展性和伸缩性,能够胜任从异构Web数据源提取高质量的大规模社会网络的计算任务。     

基于动态交叉协同的属性量子进化约简与分类学习级联算法

属性约简与规则分类学习是粗糙集理论研究和应用的重要内容。文中充分利用量子计算加速算法速度和混合蛙跳算法高效协同搜索等优势,提出一种基于动态交叉协同的量子蛙跳属性约简与分类学习的级联算法。该算法用量子态比特进行蛙群个体编码,以动态量子角旋转调整策略实现属性染色体快速约简,并在粗糙熵阈值分类标准内采用量子蛙群混合交叉协同进化机制提取和约简分类规则、组合决策规则链等,最后构造属性约简和分类学习双重功能级联模型。仿真实验验证该算法不仅具有较高的全局优化性能,且属性约简与规则分类学习的精度和效率均超过同类算法。     

一种园区级网络拓扑图布局算法

以SeeLink NMS网管系统的研发工作为基础,通过分析几种常见的网络拓扑图布局算法,针对园区级网络的特点,综合分而制之思想与环型布局思想,改进设计出一种适合园区级网络的拓扑图布局算法,并在SeeLink NMS中得以实现。