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基于AJAX技术的Web开发 总被引:2,自引:0,他引:2
AJAX是使用客户端脚本与Web服务器交换数据的Web应用开发方法,它以按需荻取数据的根本理念,迅速成为当前Web应用技术研究的一大热点.文中首先介绍了AJAX技术的定义和原理,然后比较了AJAX应用模型和传统的Web应用模型的相同点和不同点,最后分析了AJAX技术的适用范围并在Java环境中介绍了基于AJAX技术的Web开发方法. 相似文献
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神经网络是数据挖掘中最为常用的算法之一.它具有正确率高、抗噪声数据能力强、计算错误率低等优点.但神经网络算法也存在结构相对复杂、训练时间长、计算结果的可解释度比较低等问题.文中采用粗糙集理论对数据进行预处理,使用神经规则进行数据挖掘的新方法,该方法可以在结果精度有限降低的前提下,得到表示简单明确且错误率低的关联规则,同时可以减少网络训练时间,大大改进单独采用神经网络算法给系统带来的缺陷. 相似文献
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云联盟环境下,资源提供者旨在协作地向用户提供资源,以获取更多的经济收益。通过联盟博弈研究了云资源提供者的群体合作行为,基于任务执行时间和执行代价最优化问题,定义了资源提供者组建资源联盟的依据,并设计了两种任务调度算法PMTC和TMPC。同时,对联盟收益进行内部分配时,提出了基于Shapley值的联盟收益分配算法,该算法充分考虑了联盟成员对联盟总收益的贡献度,使得联盟总收益在其个体成员间的分配更加均衡与合理。算例分析结果表明,云资源联盟不仅可以改进任务执行效率和资源提供者收益,而且Shapley值可以实现收益的公平分配。 相似文献
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为提升推荐系统的准确率,针对传统协同过滤(CF)推荐算法没有有效使用位置信息的问题,提出了一种基于位置的非对称相似性度量的协同过滤推荐算法(LBASCF)。首先,分别利用用户-商品评分矩阵和用户历史消费位置,计算出用户间的余弦相似性和基于位置的非对称相似性;其次,将余弦相似性与基于位置的相似性融合,得到一个新的非对称用户相似性,融合后的相似性能够同时反映用户在位置上和兴趣上的偏好;最后,根据用户的最近邻居对商品的评分向用户推荐新的商品。用某点评数据集和Foursquare数据集对算法的有效性进行了评估。在某点评数据集实验结果证明,与CF相比,LBASCF的召回率和精确率分别提高了1.64%和0.37%;与位置感知协同过滤推荐系统(LARS)方法比较,LBASCF的召回率和精确率分别提高了1.53%和0.35%。实验结果表明,LBASCF相对于CF和LARS在基于位置服务的应用中能够有效提高系统的推荐质量。 相似文献
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传统家用体检设备交互界面过于简陋,且不能融合多种体检参数,给予更为准确的体检结果。提出将多传感器信息融合技术引入远程健康监护领域,在数据处理的初级和决策阶段,分别采用并实现了基于最优融合集和改进后D-S证据理论融合算法。在此基础上,针对移动智能终端日益普及的情况,设计了基于安卓的多参健康检测系统。实现了对体检果更加形象的显示和更加准确的体检结果判定。通过仿真测试,证实算法可行,且系统具有一定的实际应用价值。 相似文献
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