责任如山 大爱无疆——湖北电力援建四川理县电网工程纪实

2月21日上午,荆州输变电工程公司办公楼前,100多名员工整齐地聚集在一起,两辆整装待发的吉普车披红挂彩,"荆电铁军千里援川,建设电网传递光明"标语在车身两侧分外醒目。     

一种混联机械臂的运动学正反解分析

为实现较大活动空间内对重物的搬运仓储,提出了一种具有串联机构工作空间大和并联机构承载能力高等优点的新型混联机械臂。该机械臂的自由度为2,具有平面内的一个移动和一个转动自由度基于几何解析法分析了该机构的运动学正反解,并且给出了5组正反解分析数值算例,验证了正反解分析的正确性。     

基于混沌理论的文件安全系统

混沌信号具有良好的随机性，可以作为序列密码应用于保密通信。该文基于混沌理论，设计了一种安全性高、代价低、易于软件实现的混沌序列密码加密算法，并在此基础上，结合DES、3DES和RSA通用标准加密算法和数字签名、完整性检验等安全技术，提出了一个比较完格的文件安全系统的设计方案，该系统具有安全性好、易于使用、速度快的特点。     

一种正方化有序树图布局算法

针对现有正方化树图有序性差、有序树图正方化性能差的问题,提出一种正方化有序树图布局算法——SOTLA,首先将多个节点捆绑组合构造大权值节点;然后按平均长宽比最接近1和沿最短边方向填充路径限制的原则对节点进行布局;通过对每一组合节点分治并重复上述过程进行布局,最终完成所有单个节点的布局.将该算法应用于50组具有层次结构和数据值大小悬殊特点的农药残留量检测数据中,得到了较好的可视化效果.将该算法与现有的Squarified,Pivot,Strip和Spiral 4种布局算法就平均长宽比、连续性、可读性、稳定性和稳定的平衡性5项评价指标进行对比,实验结果表明,文中算法在连续性和平均长宽比性能上具有明显优势,其可读性、稳定性和稳定的平衡性指标也表现良好.     

基于客户信用评价模型的营销管理系统

提高企业营销管理的质量和效率,对客户信用评价模型和企业营销管理系统设计方法进行了研究。提出了一个基于马尔可夫逻辑网的客户信用评价模型CCEM-MLNs,该模型将依据专家知识建立的信用评价规则转化为一阶逻辑规则,构造马尔可夫逻辑网,然后利用样本数据进行训练,得出各规则的权值,建立评价模型。实验结果表明,该模型对客户信用分类的准确率比均分权值的评价模型提高了13.38%;设计并实现了一个基于CCEM-MLNs的营销管理系统MMS-CCEM,给出了系统的体系结构和层次结构,该系统已成功应用于国内某企业的营销管理,在客户关系管理方面效果明显。     

分块排序的正方化树图布局算法

针对正方化树图布局算法中乱序和稳定性差的问题,提出分块排序的正方化算法Squarified-SP.首先根据待绘制矩形区域的长宽比和用户允许乱序的矩形个数将原始数据集划分为多个子集;再根据各数据元素的权值,采用权值均分的原则按顺序依次将其归并到相应的子集,形成对应的多个矩形子块;最后,在子块内采用正方化自适应的算法排列各元素.与原始正方化算法进行比较分析的实验结果表明,该算法在维持长宽比的基础上,保持了块间元素的顺序且提高了树图布局的稳定性,适用于对含有顺序信息的大规模层次数据的可视化.     

项目教学法在计算机基础教学中的应用

项目教学法是通过实施一个完整的项目而进行的教学活动。本文针对大学生计算机学习的现状及存在的问题,阐述了计算机基础教学中应用项目教学法的必要性,并对项目教学法的实施步骤和实施过程进行了论述。     

基于子空间聚类的高维数据可视分析方法综述

随着信息技术的飞速发展和大数据时代的来临,数据呈现出高维性、非线性等复杂特征。对于高维数据来说,在全维空间上往往很难找到反映分布模式的特征区域,而大多数传统聚类算法仅对低维数据具有良好的扩展性。因此,传统聚类算法在处理高维数据的时候,产生的聚类结果可能无法满足现阶段的需求。而子空间聚类算法搜索存在于高维数据子空间中的簇,将数据的原始特征空间分为不同的特征子集,减少不相关特征的影响,保留原数据中的主要特征。通过子空间聚类方法可以发现高维数据中不易展现的信息,并通过可视化技术展现数据属性和维度的内在结构,为高维数据可视分析提供了有效手段。总结了近年来基于子空间聚类的高维数据可视分析方法研究进展,从基于特征选择、基于子空间探索、基于子空间聚类的3种不同方法进行阐述,并对其交互分析方法和应用进行分析,同时对高维数据可视分析方法的未来发展趋势进行了展望。     

一种基于维度投影的多维数据相关性可视分析方法

针对高维多元数据相关性分析需求,首先提出一种基于KNN和Pearson相关系数的维度相关性度量方法KNN-Pearson,通过数据集在维度某数据值处的密度定量地表示某维度对聚类的贡献度,并将其作为计算元素,通过Pearson相关系数计算各维度间的相关性大小,定量地表示各维度之间的相关程度;进而提出一种基于维度投影的相关性可视分析方法,通过多维尺度分析(MDS)进行维度投影,用投影散点图和矩阵热图展示维度之间的相关性,用投影矩阵和平行坐标展示数据的分布态势和聚类特征,允许通过维度选择构造用户感兴趣的子空间,在子空间中交互地分析数据、探索规律;将上述方法应用于食品安全领域,设计并实现了一个农残数据相关性可视分析系统,通过数据筛选、维度选择、尺度缩放以及多视图联动等交互手段实现对多地区农产品中检出农药的相关性分析,从而发现检测地区对农产品施用农药的模式,掌握农药施用的规律.最后通过用户体验以及评价,证明了文中方法的有效性.