短消息应用系统的技术和实现

以J2EE作为短消息应用系统的框架结构是一种趋势。介绍了手机短消息相关的协议和基于J2EE开发应用系统的技术。以中国移动点对点协议为例,给出了实现一个完整的短消息应用系统的实现方案。包括短消息应用系统体系结构、接口平台设计和业务功能实现。讨论了国内短消息服务存在的一些缺陷和改进的方法。此系统已应用到两个业务系统的测试阶段,从统计跟踪状态分析表得知,一般完成一个SMS(Short Message Service,短消息)的整个过程需要4～7s,SMS接口平台每秒最多可处理13条消息。现阶段正在做接口平台的升级版,以EJB代替JavaBean,以提高接口平台的处理速度和支持分布式处理功能。     

应用SOAP协议跨网络存取数据的实现

简单对象访问协议（Simple Object Access Protocol,SOAP）通过一种基于XML（Extensible Markup Language）,与平台无关的方法规划网站,从而提高Internet的互操作性。介绍了SOAP协议相关技术,重点论述了应用SOAP协议跨平台,跨局域网存取数据的实现过程,并对其优点进行了探讨。最后,讨论了进一步研究的工作。     

基于负熵准则的FastICA盲多用户检测的研究

该文给出了一种基于负熵准则的FastICA盲多用户检测方法。修改了FastICA算法中的非2次函数,引入4次幂函数,把基于负熵的非高斯性测度转化为信号峰度的形式,这样降低了计算量。同时,算法充分考虑了各个用户信号的统计独立性,在下行链路干扰用户的扩频码未知情况下,把目标用户的扩频码作为训练序列,并用于初始化FastICA算法的分离向量,使用随机梯度法进行优化计算,能够获得优异的符号估计性能。对算法的计算复杂度的分析可以看出,计算量随着接收数据长度和用户数的增加而增加。通过与传统匹配滤波器,MMSE检测算法比较,表明在同步CDMA信道中,MAI较低时算法检测性能与MMSE检测器的性能接近,随着MAI增加,算法的性能明显优于MMSE算法。     

基于一阶逻辑的个性化E - L e a r n i n g本体推理研究

针对 OWLD L推理和表达能力的局限性, 提出一种基于一阶逻辑F OL的推理方法, 并将该方法应用 到个性化E - L e a r n i n g领域。构建了E - L e a r n i n g领域本体库, 将 OWLD L本体映射为F OL本体, 并使用F OL制定 E - L e a n i n g资源的个性化匹配规则, 最后使用一阶定理证明器进行推理, 并比较了3种一阶定理证明器的推理结果。 实验结果表明, 通过F OL对 OWLD L本体进行推理是可行的, 能够使推理能力和表达能力达到完美平衡。     

大屏幕技术在电视演播室的应用研究

在现代社会的发展进程中,新型科学技术手段层出不穷.为了进一步满足人们对于影视与传媒等的高需求,电视传媒行业的发展速度越来越快.大屏幕技术在视觉艺术表现方面更加高效,全面推进了电视广播行业的发展和技术革新步伐.基于此,围绕大屏幕技术在电视演播室的应用进行深入研究与探讨,希望能够推动我国电视演播行业的发展.     

改进贝叶斯的语义推送算法设计

教育信息语义本体构建是通过语义本体构建方式去设计教育信息本体库。本体间逻辑关系表示方法,是构建出有逻辑结构的教育信息集合的过程。实现教育信息的半结构化数据归类,对不同时间采集的归类数据在规定好的模型中进行计算—词汇频度分析模型。词汇频度分析模型运用逆概率的贝叶斯思想,经过对传统贝叶斯算法与语义本体性质相结合,使MapReduce善于处理半结构化数据;经过对语义本体构建的教育信息数据结合词汇频度分析模型进行计算,获得教育信息本体的推荐能力值E i;通过对不同本体E i值进行排序,获得了推荐信息的顺序;根据推荐权重进行信息的推送工作,同时根据JS指数,经过比较基于词汇频度分析模型与目录结构推送算法的分析结果得出:词汇频度分析模型优于基于目录结构推送算法。     

WSN中利用XGBoost和加权自适应HFLMS的数据约减组合预测方法

针对无线传感器网络(WSN)中能量、带宽和内存等各种资源的限制问题,提出了一种XGBoost结合加权自适应分层分数最小均方误差(hierarchical fractional least-mean-square,HFLMS)的数据约减组合预测方法。首先,利用XGBoost方法对损失函数进行了二阶的泰勒展开,权衡模型的复杂度和损失函数的下降速度,实现了资源限制的稳定预测;然后提出自适应HFLMS滤波器实现WSN数据约简的传输,并基于误差估计来预测所感测的数据,有效降低了WSN中的能量约束;最后,利用两个评估参数(能量和预测误差)来验证所提组合预测方法的性能。实验结果表明,相比没有预测、近似最速下降算法和分层最小均方滤波技术,提出的预测方法获得的预测结果更好。     

五笔字型汉字编码的分析及输出

通过对五笔字型编码文件ＷＢＸ．ＣＯＭ的分析，介绍了其汉字编码的编码方法及位置分布情况，设计出汉字及其编码的显示和打印的方法，并对输出的汉字编码的形式以实例做了分析说明．     

应用Web服务技术实现分布式组件互操作

介绍了Web服务的体系结构和相关主要技术,分析了当前流行的分布式组件技术及其互操作的缺陷后,给出了应用Web服务技术实现互操作的模型,并结合一个基于J2EE实例系统介绍了具体实现细节。     

多特征神经网络微博转发预测

随着社交网络的快速发展,微博已成为一种信息扩散传播的平台。鉴于微博信息扩散的特点,挖掘微博转发过程中的潜在规律对于舆情监控、热点话题追踪、产品营销等有着重要意义。以新浪微博作为数据源,以用户和微博内容作为特征源,引入机器学习中的神经网络预测算法建立预测模型,实现对微博的转发预测。结果表明,与传统预测方法的对比,对微博转发可以做出较高准确率的预测。