粒计算未来发展方向探讨

互联网时代大规模复杂信息的涌现,带来处理（计算）复杂性的高度增加,粒计算在解决这个问题上应该有所贡献。复杂信息具有复杂的结构,并具有显著的不确定性。因此,粒计算未来的发展,既要考虑不确定性的处理,又要分析处理信息的结构,所以只有通过将有效的结构分析与不确定性方法以及多粒度计算结合起来,才能解决网络时代提出的信息处理任务。     

改进的LEM2规则提取算法

针对LEM2算法存在的局限性,从规则提取的质量和效率两个方面对其进行改进,提出改进LEM2规则提取算法.基于广义决策,定义最简规则优先策略,使得改进后的算法能获取更为简洁的规则,提高规则获取的质量.定义冗余的属性-值对集合,从候选属性-值对集中删除冗余的属性-值对,加快算法的收敛速度,提高规则获取的效率.通过实验证明改进LEM2算法用于不完备信息系统规则提取的有效性.     

基于门控时钟的CMOS电路低功耗设计

阐述了如何运用门控时钟来进行CMOS电路的低功耗设计。分析了门控时钟的实现方式,如何借助EDA工具在设计中使用门控时钟,并且附有部分脚本程序,以一个watchdogtimer模块为例,给出了相关的功耗分析报告和优化结果。这样,可以借助EDA工具的帮助,在综合时插入门控时钟,较大幅度地降低功耗,同时附带减小面积,为使用门控时钟进行低功耗设计者提供有益的参考。     

支持向量机在物理实验中的应用

回归型支持向量机方法SVR具有很好的学习性能。本文结合两个物理实验提出了利用SVR方法对实验数据进行曲线拟合,并与最小二乘法的方法进行了比较。实验表明其在精度上优于最小二乘法的方法,在对复杂曲线拟合时效果尤为明显。     

基于多目标蚁群优化的知识即服务动态组合策略

为了以Web服务方式实现云计算环境下的知识共享和知识融合,提出了一种基于多目标蚁群优化的知识即服务组合策略.该策略中,结合云计算环境的动态性和知识即服务的质量规则,从知识服务提供者的角度构建了知识即服务动态组合模型;同时,为了利用问题的特征信息引导蚂蚁的搜索行为,设计了蚁群算法相应的信息素和启发信息,从而实现多目标优化.在云计算平台下使用真实的Web服务实例进行仿真实验,将该策略与基于遗传算法和协同进化算法的策略进行比较,结果表明,文中策略的性能和解的质量均明显较优.     

基于遗传算法的电炉载能值综合优化

引入载能体的方法,统筹电炉炉料结构、电炉供氧、配碳和供电等多种因素,建立了电炉载能值综合优化模型.模型约束复杂,采用线性规划难以求解,本文采用遗传算法进行求解.对BH1H、BHDDQ和SUS304钢种进行能值计算.结果表明:在保证电炉出钢钢水化学成分、温度和渣的碱度等指标符合要求的前提下,每炉钢水能值分别降低了22.8%、21.4%和23.6%.     

指纹图象的灰度处理

指纹图像预处理性能的好坏直接影响着指纹识别的效果,这里对指纹图像的灰度进行对比度展宽处理,提高了原有指纹图像的脊线和谷线的对比度,增强了图像效果,为后续处理打下了的基础.     

基于建构主义的VFP教学设计

建构主义强调以学习为中心,学习者是学习的主体.建构主义不仅形成了全新的学习理论,也正在形成全新的教学理论.指出了建构主义的核心和教师在教学中的指导作用,并结合VFP的教学实践,阐述了如何把对建构主义理论的研究应用于教学中,充分发挥教师的指导作用,提高教学质量,提高学生的学习能力和综合素质.     

基于拉普拉斯图的谱特征的图像聚类研究

提出一种用拉普拉斯图的谱系数夹角谱特征来描述图像几何结构的方法,同时研究了基于图的谱聚类系统.首先将序列图像以角点的形式构成拉普拉斯矩阵;然后分解该矩阵,结合特征值和其特征向量计算图中各点的谱系数夹角谱特征;再以局部保持投影方法将这些向量内嵌到模式空间,并在其特征空间用模糊c-均值算法进行聚类分析.结果表明,以拉普拉斯图的谱系数夹角谱特征解决了图中各点在向量空间的分布及其对应关系,在模式空间进行的聚类分析是有效的.     

移动IP切换性能研究

文章介绍了Mobile IP及其移动检测策略,分析了Mobile IP切换过程,然后对重叠情况下移动IP切换进行建模并从理论上分析引发数据包丢失和数据包乱序的各种情况,根据所建立的模型计算出重叠情况下移动IP切换时延,得出重叠区域大小对切换性能的影响,这些理论研究将为移动IP实施QoS保证提供理论依据。