一种高效的网格资源监测算法ACTC的改进算法

资源监控是网格计算的关键组成部分。资源监控算法既要保证网格系统中资源信息高保真度又要考虑资源信息在网络传输中的负担最低。ACTC算法就是为实现以上目的而被提出,但是算法中对资源信息更新量的动态门槛值(d_threshold)计算方式不合理,有可能导致算法演变成低级的单纯依靠时间敏感机制(TSM)来发送资源更新通知,并且算法中遗漏了一些极端情况的考虑。提出了新的d_threshold计算公式和限制条件,进行性能改进和完善,并对改进前后两算法进行实验对比。实验表明,改进后算法提高了资源信息准确性,并使监控系统     

考试综合管理信息系统的关键技术研究

基于.NET技术成功开发了考试综合管理信息系统,针对考试管理工作面临的问题,提出了相应的解决方案,并以此为依据介绍了该系统开发过程中的自动编排算法、安全策略等关键技术。该系统已成功运用,并解决了高校日益复杂的考务管理工作。     

BP神经网络训练算法的分析与比较

BP神经网络被广泛应用于模式识别、信号处理和自动控制等领域,其广泛性是由于它能实现任何连续映射,但由于BP网络训练所固有的复杂性,目前尚没有任何一种完全的算法能适用于任何BP网络的训练。本文介绍了MATLAB神经网络工具箱中各种训练算法的特点及其函数的参数形式,并对它们的收敛速度和内存消耗情况进行了比较,说明了其各自适用的网络。     

矩阵的奇异值分解及数值实现

奇异值是矩阵的一个良好特征,它可以将许多实际问题得到转化。本文简述了矩阵的奇异分解的理论及相关性质,并简略介绍了奇异值分解的相关应用与进展,通过对矩阵奇异值分解的分析提出了计算矩阵奇异值分解的一种快速算法,并通过实例进行计算,验证算法的正确性。     

基于关联分析的数据挖掘在体检CRM中的应用

运用关联分析方法对体检中心数据进行挖掘。首先分析了关联规则的原理和方法,然后对待挖掘数据进行集成、变换等预处理,得到能进行挖掘的原始数据.采用挖掘工具WEKA,选用关联规则中的Apriori算法对处理后数据进行分析,得到了与某一病症相关的各个症状之间的关联关系,以及各个症状与健康之间的关联关系。     

图像阈值自动选取算法的C＋＋实现

图像分割是运动目标检测与跟踪技术必须要解决的问题,在很多时候它涉及到图像阈值的选取。文章采用的算法首先计算图像中不同区域的灰度均值,结合最小差值条件,反复修订由计算所得的阈值,从而达到自动选优的目的。在此基础上,文章进一步给出了用C＋＋语言实现算法的关键代码。测试表明此方法选择阈值简便实用,图像的二值化效果良好。     

欧盟着力机器人手触觉传感技术研究

正由英国伯明翰大学科技人员领导的欧洲多学科NANOBIOTOUCH研发团队,正在开展机器人手触觉传感技术的神经与心理物理学基础研究,旨在通过从单个神经元提供实验数据的机器人学习算法到机器人手触摸物体表面的触觉反应,实现机器人手触觉传感技术的突破及机器人手指尖触觉的自我学习认知技能。     

一种改进的粒子群算法稳定性证明及其应用

针对改进的粒子群算法缺乏理论上稳定性证明及其相应的参数选择问题．利用李雅普诺夫稳定性理论对个体决策粒子群算法给予稳定性证明,并给出相应的参数选择方式,改变传统粒子群算法只能从仿真角度说明该算法的稳定性。采用几个常用的测试函数进行仿真实验,与其他改进的粒子群算法相比,结果表明该算法具有更好的性能。     

基于分级流水码的导航树形目录设计

本文就基于分级流水码原理和和递归算法设计动态导航树形目录作了探讨,在实际应用中,结合不同的数据库或XML文件,为应用开发提供简捷、高效的支持,使用分级流水码的结构作为导航树的实现是很有现实价值的。     

一种改进的K值最近邻自动分类方法

K值最近邻法是常用的一种自动分类算法。当待分类文本与样本集中多个决策样本的距离相等的时候,固定的K值取法不能充分利用样本集,给分类结果带来一定的随机性,影响了自动分类的准确性。本文通过对K值最近邻算法的原理进行深入分析,提出了一种K值动态选取的方案,使得K值最近邻算法的分类准确性有了显著的提高。