基于Internet的高效文件备份方法

针对当前文件备份领域中存在备份效率低、速度慢的问题,提出一种基于差异的远程文件备份方法。改进传统Rsync算法,实现差异文件的计算功能,从而减少网络数据传输,保证传输的高效性。实验结果表明,与传统文件备份方法相比,该方法能减少网络流量,提升备份与恢复的效率。     

中国民间游戏和电子游戏的社会功能差异

游戏是一种古老的社会文化现象,自从有了人类就有了游戏。随着人类社会的发展、经济和科技水平的不断上升,游戏的概念和内涵也不再是跳皮筋、踢毽子等民间游戏活动。一种承载着更多经济、科技和文化内涵的游戏行为——电子游戏正在渗透到人们的生活中,人们认识到它更多的社会功能和价值,这种社会功能和价值因为游戏的内容、形式以及物质载体的巨大变化而形成了民间游戏和电子游戏的很大差异。     

k-means型软子空间聚类算法

软子空间聚类是聚类研究领域的一个重要分支和研究热点。高维空间聚类以数据分布稀疏和"维度效应"现象等问题而成为难点。在分析现有软子空间聚类算法不足的基础上,引入子空间差异的概念;在此基础上,结合簇内紧凑度的信息来设计新的目标优化函数;提出了一种新的k-means型软子空间聚类算法,该算法在聚类过程中无需设置额外的参数。理论分析与实验结果表明,相对于其他的软子空间算法,该算法具有更好的聚类精度。     

融合颜色相关性和纹理差异的阴影检测方法

在雨天交通视频中,车辆同时受阴影和水汽拖尾的干扰。为此,在分析目标车辆、路面、阴影和水汽拖尾区域特性的基础上,提出一种融合颜色相关性和纹理差异的阴影检测方法。由当前点与背景点的HIS向量点积测量颜色相关程度,检测出车辆目标和水汽拖尾区域,利用当前区域和背景区域的纹理差异区分深色车辆和阴影。实验结果表明,该方法能较好地检测雨天交通视频中运动车辆的投射阴影,且能有效去除水汽拖尾,从而保证车辆的正确分割。     

采用特征相关性差异优化距离的改进k近邻算法

为有效地解决k近邻算法训练样本规模及分类精度间的矛盾,提出了一种采用特征相关性差异优化距离的改进算法(FCDKNN).该算法将特征熵值与其分布概率的乘积作为特征相关性的概念,在此基础上定义围绕特征相关性差异的样本距离测度,明确特征在类别上的重要性及相关性,在小样本情况下提取针对分类的大量有效信息,以增强算法的全局优化能...     

基于局域网环境下高中英语阅读的差异教学

在局域网环境下,合理设计高中英语闼读教学资源和任务,使学生按照支架教学方式完成学习任务,逐步培养各项阅读微技能,提高利用阅读微技能获得和处理综合信息的能力,改善阅读学习效果.     

一种两状态动态优化的自学习差异进化算法

提出一种具有自学习机制的差异进化算法Se DE(Self-Learning Differential Evolution),提高在动态优化求解过程中群体适应环境动态变化的能力。采用重新评估特定个体的方式监测环境变化。通过群体向新状态历史最优解引导学习,将当代最优个体和两随机个体共同引导个体,保持群体多样性的同时加快算法收敛速度,降低环境的频繁变化对算法搜索能力的影响。通过6个动态函数测试了变化周期、函数维数对算法的影响,同时将新算法与两个同类算法比较,实验结果表明,自学习差异进化能更快地适应环境动态变化,获得更好的优化结果。     

基于FDI算法在软件测试实践中的应用

软件测试对于软件系统的性能以及功能都有很重要的意义,是保证软件可靠运行的关键.在软件测试的实践应用中,对于软件故障定位时,提出了基于谓词统计故障定位的算法,也就是FDI频率差异积分算法.在软件测试实践中采用基于FDI频率差异积分算法,可以很好地监控软件程序,测试软件的覆盖率以及执行时间等内存占用情况,并找到软件的故障瓶颈,以便采取更好的方法改进软件性能.探讨了实践中基于FDI频率差异积分算法在软件测试内的应用.     

城市化水平差异及城市增长衰退的原因分析

当今的城市体现出了一些对社会现实的紧迫挑战,如疾病,失业,缺少住房等等。但可以预期的是,城市期望快速、戏剧性的出现大量敞地的变化是不可能的,所以,城市目前需要的是对提高能源效率,减少城乡发展差距和改善生     

基于统计证据的半监督多分类器融合方法

针对半监督学习中未标记示例导致性能下降的问题,提出一种新的协同训练算法LDL-tri-training.首先通过最小显著性差异（LSD）假设检验方法使得3个成员分类器两两之间具有显著性差异;然后采用D-S证据理论提高标注的稳定性;最后利用局部异常因子检测算法剔除误标记的噪声样本.实验表明,与其他方法相比,LDL-tri-training算法具有较高的分类精度和稳定性.