基于SOM网络的股票聚类分析方法

无监督的自组织映射(SOM)神经网络是用于聚类的主要人工神经网络模型之一.在SOM网络的基础上改进了网络中的邻域函数,并将其用于对股票进行分析和选择,得到了令人满意的结果.为了提高解的精度,避免多个输入样本映射到同一输出节点还提出了禁忌映射的方法.数值模拟表明该模型对于上市公司的聚类结果令人满意,对于股民客观、准确地选出真正具有投资价值的股票具有指导意义.     

基于设备级备份系统的按需恢复方法

提出了一种在设备级备份系统基础上的数据按需恢复方法,这种方法突破了设备级备份只能实现设备级恢复的限制,使得设备级备份系统能够提供数据的设备级、数据块级和文件级的按需恢复.按需恢复方法通过虚拟设备技术实现.这种技术具有一定的通用性,并详细介绍了虚拟设备技术的设计与实现.     

Internet宏观拓扑的协议映射与分析

从协议角度,利用拓扑学和图论方法研究了Internet宏观拓扑的网络性能和形成机理。在给定Internet宏观拓扑的图论定义后,通过找到一个协议通信模式到Internet宏观拓扑的可行映射条件,进而分析了Internet宏观拓扑的连通度和平均拓扑距离。结果表明Internet宏观拓扑的形成机理源于协议的无限空间换取有限时间效应的设计原理,使得Internet可以实现实时通信,即在满足网络可靠性的同时,又保证网络的有效性。     

基于OpenGL技术的集装箱仿真系统的研究与开发

对靠近海岸线的物流园区集装箱堆场进行研究,发现台风或大风经常造成集装箱吹落或倾覆,这样造成很大的经济损失.研究利用VC和OpenGL开发一个可视化的集装箱仿真系统,该系统通过气象部门所提供的风速,能够预测物流园区中的集装箱是否安全.系统使用OpenGL中的纹理映射和视点变换,并以一种直观的、可视化的方式呈现给现场操作人员.现场操作人员可以根据系统的提示信息,在台风来临之前对将会被台风吹落的集装箱做好加固措施,以达到减小经济损失的目的.     

一种基于同步树替换文法的统计机器翻译模型

提出一种基于同步树替换文法的机器翻译模型.相对于基于短语的模型,此模型可以对远距离结构性调序和非连续短语翻译进行建模;相对于基于同步上下文无关文法模型,此模型可以对任何层次上的树节点调序进行建模.因此,该模型可以为处理语言结构间的异构对应问题提供有效的解决途径. 在两组风格差异较大的数据集上进行的实验均验证了基于同步树替换文法的模型相对于基于短语模型和基于同步上下文无关文法模型的稳定优势.     

工作流技术在办公自动化系统的应用研究

分析了WFMC和WIDE所提出的工作流元模型,以系统建模和流程控制为中心,从办公自动化系统功能和环境需求出发,探讨新工作流模型在开发功能全面、健壮、安全、高效、集成度高的办公自动化系统建模中的具体应用。     

基于遗传算法的自动组卷系统研究与实现

自动组卷系统是在已有的题库基础上,按照考核目的,按一定算法生成一份满足一定要求的试卷管理系统。计算机如何自动选题形成一套科学合理的试卷算法是最关键的问题,本文首先比较了几种常见的自动组卷方法,然后介绍了遗传算法组卷算法,最后给出了实现方法。     

PNG复杂曲面纹理映射的仿真方法

随着PNG图片越来越广泛的应用,所以研究复杂曲面纹理映射的方法有着重要的意义.为了在保持低存储量,小计算量的同时,针对PNG图片的复杂曲面自动纹理映射的变形,根据纹理扰动的缺点.提出了一种改进的复杂曲面纹理映射的方法,通过利用解二次椭圆偏微分方程,来得到任意曲面到平面的共形映射.方法不但可以自动分配纹理坐标到复杂的没有起伏的曲面,而且可以有效地克服复杂曲面的自动纹理映射的变形.避免纹理扰动,很好地解决了纹理的自动映射.     

数据交换在数字化校园中的作用与实现

本文首先概要介绍了数据交换的基础概念和现状,分析了现有的数据交换技术,研究了主要的数据交换机制,对数据映射、工作流技术进行了探讨,重点介绍了数据交换的技术。在理论研究的基础上,设计了一个基于标准XML数据格式和XSLT数据映射格式,结合工作流引擎的数据交换系统模型。该系统模型解决了校园网多个异构系统的数据集成和业务集成的问题,充分考虑了系统的安全性和扩展性,为校园网的信息化建设提供了很好的参考模型。     

最大频繁子图挖掘算法研究

随着图的广泛应用,图的规模不断扩大,因此提高频繁子图挖掘效率势在必行。本文针对频繁子图挖掘所产生的庞大的结果集,提出了一个最大频繁子图挖掘算法MFME,从而极大地减少了结果集的数量。MFME使用了映射的思想将图集中的边映射到边表中并在此表上进行子图挖掘,有效地提高了算法的效率。实验结果表明,MFME的效率较经典算法SPIN有明显提高。