面向对象的管理信息系统分析与设计

本文对面向对象方法（ＯＯ）应用于ＭＩＳ系统开发中的诸多问题进行了较详尽的讨论，提出了ＯＯ对象在管理应用领域存在管理生命周期（ＭＬＣ）的新思想，并将该思想应用到面向对象的ＭＩＳ系统分析与设计中，取得了较好的效果。     

IPSBSAR:一种基于熟人关系的增量式P2P搜索算法

P2P网络中参加资源共享的节点日益增多且呈海量趋势.如何在海量用户、海量资源的情况下,对所有满足查询语义的资源进行穷尽式搜索是一个颇具挑战性的问题.针对这一问题,提出了一种基于熟人关系的增量式P2P搜索算法IPSBSAR.算法基于人类社会的熟人关系,将人类社会关系中个体间交流与合作机制引入到P2P网络中,不但实现了P2P网络的增量式搜索,而且可以避免由非法拷贝而引起的版权问题.实验表明,IPSBSAR算法能够以较低的代价和较低的路由延迟,获得较高的增量式查询命中率;对同一语义进行穷尽式搜索时,能够搜索出满足查询语义的绝大多数资源,具有较高的效率.     

B样条法建立功能梯度义齿模型技术

为提高STL模型切片效率,节省系统资源,提出STL模型分层邻接排序快速切片算法.采用邻接插入法建立三角形邻接关系,根据三角形各点坐标在切片方向上投影的最大值和最小值反求与此三角形相交的切片平面,并通过分析相邻2个三角形公共边与切片平面的位置关系,按邻接顺序建立交点链表.与已有的基于STL全模型拓扑信息提取的切片算法以及分组矩阵切片算法相比,文中算法不进行整体拓扑信息的提取和三角形的分组排序,而是将三角形顺序关系融合于交点链表中,从而达到节省系统资源、提高切片效率的目的.最后通过对壳体实体切片实例的分析,验证了该算法的可行性和高效性.     

基于支持向量机的蛋白质编码区辨识

提出一种新的真核蛋白质编码区位置预测算法.首先,用支持向量机辨识编码区密码子第一位碱基;然后用短时傅里叶变换分析支持向量机输出值序列的时频特性,进而精确定位编码区.仿真结果表明,该算法具有较高的编码区辨识精度.     

元胞自动机交通流模型中的车辆更新方式研究

基于TASEP(Totally Asymmetric Simple Exclusion Process)模型,使用蒙特卡洛方法模拟开放边界条件下不同车辆更新方式对稳态时车辆特性及相变行为的影响,得到不同注入概率α和输出概率β条件下的交通流基本图。结果表明,不同更新方式对系统的稳态特性及相变行为有较大影响,流量和密度随α和β的不同而变化,模拟结果与解析解吻合。随机更新方式下道路车流量的大小由输出概率决定,当输出概率达到一定值时,它的增大无法提高道路上的车流量;顺序更新方式的优点是仅当输入和输出概率都相等时,系统保持畅行相;而局部并行更新方式下得出的相图则与顺序和全局并行更新这两种方式下得到的相图类似且可以更好地反映交通流现实。     

基于深度学习的线上农产品销量预测模型研究

本文基于线上农产品销售存在的信息不对称问题,提出一种应用深度学习算法优势结合涉农电商销售数据特点的销量预测模型-皇冠模型（Imperial Crown Model,简称ICM）。首先建立因素评价指标,将销量分为四个类别。其次,采用两层自编码网络从无标签数据集中学习得到能够表征数据特征的参数,并生成新的特征向量。然后利用训练后的有标签样本集和无标签样本集训练分类器并分类。最后,利用反向传播算法微调整个网络参数得到使损失函数值达到最小的最优参数,从而实现线上农产品的销量分类预测。经仿真分析,验证了ICM模型的分类准确率高达88%,明显高于其它未将数据进行特征学习的浅层分类器,证明了ICM具有较好的增量自学习能力和层次认知能力。     

一个MIS系统的重建

企业的发展、变化会导致MIS系统的重建。重建是对企业信息系统进行分析,更新和集成的过程。文章介绍了一个电缆信息系统的重建,分析了MIS重建的主要原因,并给出了具体的解决方案。     

基于FPGA的快速中值滤波算法*

针对传统中值滤波算法排序量多、速度慢的缺点,提出了一种基于FPGA的中值滤波快速算法。充分利用两个相邻滤波窗口中的相关排序信息,随着一列新像素的移入,同时更新已有的排序信息,从而完成中值滤波处理。该算法将每个窗口查找中值的比较次数降到很低,达到了快速抑制噪声及保持图像细节的目的。     

CAD/CAM系统中一种改进的区域填充算法

结合数控铣雕CAD/CAM系统的实际要求,对传统的扫描线区域填充算法进行了细致的研究,提出了一种改进的扫描线填充算法;该算法可以应用于任意复杂区域的连续填充;算法的性能通过在实际生产中的应用得到了很好的验证。     

On E?cient Aggregate Nearest Neighbor Query Processing in Road Networks

An aggregate nearest neighbor (ANN) query returns a point of interest (POI) that minimizes an aggregate function for multiple query points. In this paper, we propose an e?cient approach to tackle ANN q...