基于Canvas实现J2ME中的高级控件

中国手机游戏市场经过几年的市场培育，市场开发已渐成熟，3G时代的到来将使我国手机游戏市场规模将大幅度增长，一场手机游戏盛宴有望上演。J2ME手机游戏开发也日趋成熟，许多控件代码质量高，重用率高，但也有部分控件虽然功能齐全，使用方便，但界面图像不是太好，对于游戏设计来说是一大忌，本文在JZME开发平台下利用LCD UI的Canvas重写List控件实现其功能来说明适当重写控件的重要性和必要性。     

一种面向入侵检测的半监督聚类算法

为了解决传统的入侵检测聚类算法准确率较低这个问题,结合半监督学习的思想,提出了一种面向入侵检测的半监督聚类算法。首先利用样本数据集中的部分标记数据,生成用于初始化聚类的种子集,通过计算样本数据集中标记点与每个类簇中标记点均值的欧氏距离,得到每类的初始聚类中心,实现了入侵检测数据的准确识别。该算法有效地避免了传统聚类算法中初始聚类中心选择的盲目性和随机性,提高了检测率。实验结果表明,在处理入侵检测数据时,该算法能够充分利用少量类标记信息进行半监督学习,较传统的K-means算法聚类效果更好,检测准确率更高。     

无线传感器网络定位算法的相关研究

无线传感器网络是计算机和通信学科中一个全新的前沿研究领域，节点定位是无线传感器网络应用研究的重点之一。目前基于传感器网络的目标定位问题的研究提出了许多，本文就一些无线传感器网络定位算法进行了比较研究，对实际应用有着一定的指导作用。     

通过隐藏Rff标识符实现文本控件字段追踪

数据计算管理系统中，文本控件的字段必须得到追踪以便准确知道是那些数据进行了改变，从而进行数据库的相应更新，本文就字段追踪所出项的标识符问题进行了相关讨论。     

时间序列相似性半监督谱聚类

时间序列相似度是时间序列数据挖掘的重要研究方向之一。如何利用时间序列相似度对提高时间序列数据聚类有着重要的意义。提出一种基于时间序列相似度的半监督谱聚类算法,通过选取适当的时间序列特征构造相似度与距离,在谱聚类算法的基础上利用标签数据选取初始类簇。实验表明,该算法使具有相似特征的时间序列可以很有效地被聚集到同一类中。     

类不均衡的半监督高斯过程分类算法

针对传统的监督学习方法难以解决真实数据集标记信息少、训练样本集中存在类不均衡的问题,提出了类不均衡的半监督高斯过程分类算法。算法引入自训练的半监督学习思想,结合高斯过程分类算法计算后验概率,向未标记数据中注入类标记以获得更多准确可信的标记数据,使得训练样本的类分布相对平衡,分类器自适应优化以获得较好的分类效果。实验结果表明,在类不均衡的训练样本及标记信息过少的情况下,该算法通过自训练分类器获得了有效标记,使分类精度得到了有效提高,为解决类不均衡数据分类提供了一个新的思路。