采用蚁群爬山法进行聚类分析的算法

介绍了一种基于密度和网格的聚类分析算法——蚁群爬山法（ACH)，这种算法能自动获得簇数k的值和任意形状的簇的划分，并具有较好的并行性。通过对网格大小的控制可获得不同层次的聚类结果。     

网络日志中周期模式的挖掘

提出了一种新的对时序数据库周期模式的挖掘方法,即将数据库中要分析的某一个属性列首先进行信号化,信号化后的数据可以应用信号分析领域的处理方法对其进行分析和挖掘。利用小波变换多分辨率分析的方法对信号化后网络日志数据库中的数据在不同的时间尺度上进行分析和挖掘,从中提取出单位时间内网络受到攻击次数的时间周期规律。     

基于小波变换的流域分割算法*

流域算法是一种形态学的图像分割算法,但由于其对噪声十分敏感,分割结果往往存在过度分割的现象。该算法充分利用小波的多分辨率特性,有效地解决了流域算法的过度分割问题,并大大提高了分割的计算速度和噪声抑制能力。     

克服Watershed算法过度分割的方法

Watershed算法是一种形态学的图像分割算法,但由于其对噪声十分敏感,分割结果往往存在过度分割的现象。该文提出一种基于小波分析的Watershed算法,充分利用小波的多分辨率特性有效地解决了Watershed算法的过度分割问题,并大大提高了分割计算速度。     

面向软件产业的人才培养生态环境建设

以高校软件专业学生为中心,确定软件人才培养的环境要素,进而构建动态的、符合产业需求的产学互动平台,实现面向软件产业的人才培养生态环境要素和生态环境链之间的有机结合,探讨如何提高学校的人才培养水平。