P2P技术及其在远程教育中的应用

P2P是一种新近兴起的网络模型.与传统的C/S模式比较,它在网络资源利用率、消除服务器瓶颈等方面有明显的优势.首先分析了P2P的特点和优势,然后详细介绍了它在远程教育中的应用.     

移动计算中一种基于最小代价的语义缓存替换算法

分析了当前LDD中比较典型的语义缓存替换算法，指出单纯基于语义距离的FAR替换算法的缺点，提出了基于代价函数的LCFAR替换算法，综合了语义距离和语义片断被重复查询重要性的时空间特性．给出了详细的算法实现，并且通过实验验证了算法的有效性．     

基于GML的WebGIS研究与应用

GML(Geography Markup Language)作为一种存储和交换空间信息的XML编码格式，已逐渐被普遍接受并广泛使用。本文指出基于GML的大众化Web GIS系统将具有广泛的实用价值和市场前景，这包括基于GML的空间数据转换以及以GML数据为基础的大众化WebGIS应用。本文进而基于GML Translator，XML Parser和数据压缩技术，提出了基于GML的大众化WebGIS应用系统的建设方案并编程实现，为大众化GIS应用提供了有益的参考。     

视频流水线处理器设计评述

视频图像的流水线处理问题主要包括数据采集、数值分析和结果促裁等方面。视频流水线处理器多作为大系统的协处理器，系统所涉及的外同步高速采集、存储和处理问题的特殊性决定了该类处理器的设计必须从视频信号兼容的角度入手，解决与之相关的实时性设计和体系结构问题。通过对3种视频协处理器结构的分析认为，现代视频处理器的流水线设计趋势已转变为面向算法的设计，而DSP器件的选择则是流水线设计的重点。     

一种分布环境中最大频繁项目集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是数据挖掘中的重要研究课题。目前已经提出的最大频繁项目集挖掘算法大多是基于单机环境的，在分布环境中挖掘最大频繁项目集的算法尚不多见。文章提出了一种基于分布数据库的并行挖掘最大频繁项目集的算法。该算法尽可能地让每个处理器独立地挖掘，采用频繁模式树（FP—tree）作为数据结构，可方便地从各局部FP-tree中挖掘局部最大频繁项目集及判断各项目集的支持度。采用传递候选最大频繁项目集的方法。实验表明该算法是有效的并行算法。     

基于增量式拉普拉斯嵌入和SVM的图像识别

提出了一种基于增量式拉普拉斯嵌入和支持向量机的图像识别方法,该方法首先利用增量式拉普拉斯特征映射对数据点进行维数约减和特征提取;再应用以统计学习理论为基础的支持向量机对图像进行分类识别.在降维过程中,该方法能够最优保持原始空间数据点的局部信息,克服了PCA降维算法从全局考虑而丢失局部信息的缺点,并且对测试集的嵌入坐标增量式计算的特点很好地减少了运算量.实验证明,该方法的图像识别率明显高于传统的PCA线性降维方法,具有可行性.     

基于朴素贝叶斯模型的中文关键词提取算法研究

提出了一种基于朴素贝叶斯模型的中文关键词提取算法。该算法首先通过训练过程获得朴素贝叶斯模型中的各个参数,然后以之为基础,在测试过程完成关键词提取。实验表明,相对于传统的if*idf方法,该算法可从小规模的文档集中提取出更为准确的关键词,而且可灵活地增加表征词语重要性的特征项,因而具有更好的可扩展性。     

基于层次化P2P覆盖网络的多播模型

提出一种新的层次化覆盖网络模型HMCON,它是建立在二层P2P覆盖网络上的分布式的可扩展的自组织模型。该模型通过在所有的参与节点上构造多棵“互补”结构的多播树来协同流媒体信号的传输,以平衡各个节点的负载,保证QoS。为了测试网络的延迟和丢包率对HMCON模型的影响,采用ITU-T E-Model对模型进行了仿真,结果表明HMCON模型在网络延迟较大时也能保证良好的通信质量。     

未来ICAI系统中的知识库

本文把未来全球化教育向ＩＣＡＩ提出的需求作为出发点,概括出未来ＩＣＡＩ系统中知识库的基本特征;讨论了以往ＩＣＡＩ系统中知识库模型的不足之处,提出在ＩＣＡＩ中使用面向对象数据库是解决该问题的一个有效途径。