O'Caml泛型编程中“泛型抽象”的研究

泛型编程旨在编写一般化并可重复使用的算法,主要目的是提高程序的复用性,其效率与针对某特定数据类型而设计的算法相同.泛型编程可以使算法与数据结构完全分离,极大提高了程序的灵活性.在O'Caml语言中已经实现了类型标记函数和泛型函数,但泛型函数的类型参数只能是基本类型或实例化类型,不能使用抽象类型.“泛型抽象”是指使用抽象类型作为类型参数的函数定义方法,实现了“泛型编程”类型参数的多样化.文中在O'Caml语言上进行“泛型抽象”的研究,根据规则对O'Caml语言语法进行扩展,并在O'Caml语言中实现了“泛型抽象”函数定义.     

基于多源信息融合的小电流接地系统故障选线方法研究

针对小电流接地系统故障选线难的问题,提出了一种基于多源信息融合的小电流接地系统故障选线方法。该方法以可能发生故障的线路集合、各线路故障特征集合和各线路故障特征规定的量域作为可拓融合的物元三要素,以故障角的大小为权重,把在小故障角下选线准确的能量选线法和大故障角下选线准确的小波包选线法有效融合,并结合重合闸技术实现了准确选线。仿真结果验证了该方法的有效性和合理性。     

可拓K近邻算法在数据聚类分析中的应用

针对区间值数据的数据聚类问题,根据可拓学关联函数的定义,提出可拓距离的概念来度量数据之间的距离,利用K近邻的思想,根据可拓距离的大小对数据集的目标属性进行投票选择进行分类,设计了可拓K近邻算法（Extension K Nearest Neighbor,EKNN）。最后利用UCI的两个基准数据集Iris植物样本数据和糖尿病数据库PIDD进行验证,首先通过免疫网络约简算法对条件属性进行最小属性约简,然后利用EKNN算法分析和比较不同最小约简属性下的分类准确率。     

基于主题短语的搜索引擎结果聚类

为了解决搜索引擎检索结果中的主题混杂现象,帮助用户快速准确地定位到有价值的信息,提出基于主题短语的搜索引擎结果聚类方法。首先从检索结果中提取查询词并与相邻词语组成主题短语,建立包含高频独立词语及主题短语的混合向量空间模型,同时引入同义词词林对特征项进行语义扩充,最后采用改进的k-means聚类算法对搜索结果进行聚类,并为各个类别提取类别标签。实验结果表明,该算法能有效提高聚类结果的准确率。     

基于NS2的Ad Hoc网络AODV协议研究与改进

无线自组网是由一组无线移动主机组成的无基础设施的临时网络,在与其相关的网络协议的研究中常涉及到修改及扩展问题。文章分析了经典按需路由协议AODV的路由发现和建立过程,通过NS2仿真软件的内核扩展及重编译,在控制台输出相关的扩展内容,包括RREQ和RREP包的传送、正反向路由表的建立和节点路由表的更新等信息。结果表明,在NS2仿真软件下对无线自组网路由协议的研究和调试分析是一种科学有效的方法。最后对AODV协议本身提出了几种改进的思路和方法。     

基于扩展VSM的Web服务发现

在扩展空间向量模型(VSM)的基础上设计并实现了一种Web服务发现机制。该机制结合Web服务语法和结构信息,利用相似度计算实现Web服务的发现。系统通过分析Web服务描述文档结构特点,改进现有的VSM模型,并加入WordNet扩展同义词相似概念,使得语义上等价的词被映射到相似的特征向量上,消除存在歧义的上下文,定义Web服务语法相似度函数,实现Web服务潜在语义信息的进一步挖掘。实验评测和分析表明,基于扩展VSM的方式使Web服务发现的查准率提高了9.7%,错误率降低了8.5%。     

Bézier曲线的新扩展

给出2组含有2个形状控制参数 的四次、五次多项式基函数,其分别是三次、四次Bernstein基函数的扩展。分析2组基的性质,定义带 的2类多项式曲线：三次E-Bézier曲线和四次E-Bézier曲线,其具有三次或四次Bézier曲线的特性、形状可调性和更好的逼近性。当 时,2类曲线分别退化为三次、四次Bézier曲线。给出2个扩展曲面的定义。实例表明,定义的曲线为曲线/曲面的设计提供了一种有效的方法。     

IEEE802.11x在CAN总线系统中的无线扩展

针对工业控制网络中的无线接入、系统互连及扩展等问题,提出将IEEE802.11与现场总线系统融合的方案。设计了基于ARM和Linux平台的CAN/WLAN网关,其体积小、功耗低、成本低以及移动性强,无缝连接了CAN网络和WLAN。对无线扩展的关键环节无线网卡驱动进行了陈述,给出一种USB无线网卡的驱动模型。并针对现场总线的无线扩展,探讨其调度策略,保证数据传输的实时性和可靠性。     

一种基于空间向量模型的主题PageRank算法

该文基于传统的PageRank链接分析原理,分析了PageRank在页面主题内容分析方面的不足之处,结合传统的基于内容的VSM文本分析模型．提出了一种基于向量空间模型的主题算法,并通过实验对改算法的性能进行分析。     

基于故障概率的可拓诊断法

基于可拓学的故障诊断法现已成功应用于电力设备的故障诊断中,但在故障诊断过程中,没有考虑电力设备常见的几种故障发生的概率．对诊断结果的准确性有一定的影响。基于故障概率的可拓诊断法是在分析可拓诊断法优缺点基础上,将常见的故障概率与可拓法中的关联度相结合,即在可拓法中引入贝叶斯判别法,在故障诊断过程中综合考虑各种故障总体物元出现的先验概率和分布,得出故障所属类型,最后介绍了这一方法在电力设备的故障诊断中的应用。