具有区分服务等级的可扩展并行服务器集群

采用并行Web服务器集群技术实现高性能的WEB服务器服务已经成为一种趋势,该技术具有性能高,可扩展性好,可靠性高、成本低等特点。文章介绍了目前Web服务器集群的结构和几种关键技术,在此基础上设计一种具有区分服务等级的Web服务器集群,并给出结构描述和资源管理的策略。     

基于CORBA的工程数据库查询处理系统体系结构的研究

提出了基于CORBA的工程数据库查询处理系统的体系结构。该体系结构可以跨越硬件平台、跨越操作系统和异构数据库集成工程数据信息,便于实现查询的关行执行和异步处理,能够提高系统整体的执行效率。     

模式特征滤波

借鉴了传统的信号频谱滤波原理,根据最小均方误差原则,在特征空间法模式识别中提出了“特征空间维纳滤波”算法,它充分利用先验知识,为模式识别系统构造一个线性滤波器;理论和实验结果表明,维纳滤波使总偏差达到最小,实验结果还表明它对识别性能有一定改善。     

超媒体计算机教学系统的设计

本文首先分析当前超媒体教学系统的不足,并在此基础上给出超媒体计算机辅助教学系统HICAI的设计思想、体系结构及各组成模块的功能。     

模糊控制系统近年来的研究与发展

主要总结了近年来模糊控制系统的研究与发展,介绍了最近模糊控制系统研究的一些主要方面及研究成果,分析了它们的优缺点,并探讨了这一研究领域的研究趋向。     

宽带高效超声波传感器的研究

提出了一种新型的双层压电结构超声波传感器 ,借助于移相电容器的移相作用 ,改变各压电层的激励电压的幅值和相位 ,实现对传感器频率特性的控制 ,从而得到了具有宽频带高效率的超声波传感器 ,为研究宽带高效超声波传感器探索了一条新的途径     

一种可用于军事领域上的压力光纤传感器

介绍了压力光纤传感器的原理 ,解决了光纤加工、耦合、排除干扰及降低功耗等一系列的问题。现场测试表明 :该传感器应用于军事领域是切实可行的     

自主式多媒体学习软件平台的设计与开发

介绍利用Authorware7.0开发基于自主式学习软件平台的设计模型,并在此模型平台基础上开发的《口腔医学知识学习教程》的应用案例。     

一种改进的双向聚类算法及其在销售分析中的应用*

传统聚类认为每个对象与所有属性均有关系,只是将对象进行聚类,为了克服这一不足,提出基于合并双聚类模型(Merge BiCluster Model,MBCM)的算法,采用将对象和属性同时进行聚类,找出与一组属性有关的相近对象.实验证明,该方法更为快速,能够得到更加精确的结果.     

Feature scaling for kernel fisher discriminant analysis using leave-one-out cross validation

Kernel fisher discriminant analysis (KFD) is a successful approach to classification. It is well known that the key challenge in KFD lies in the selection of free parameters such as kernel parameters and regularization parameters. Here we focus on the feature-scaling kernel where each feature individually associates with a scaling factor. A novel algorithm, named FS-KFD, is developed to tune the scaling factors and regularization parameters for the feature-scaling kernel. The proposed algorithm is based on optimizing the smooth leave-one-out error via a gradient-descent method and has been demonstrated to be computationally feasible. FS-KFD is motivated by the following two fundamental facts: the leave-one-out error of KFD can be expressed in closed form and the step function can be approximated by a sigmoid function. Empirical comparisons on artificial and benchmark data sets suggest that FS-KFD improves KFD in terms of classification accuracy.