浅谈项目教学法在"FrontPage2002" 教学中的应用

高职教育是以能力为本位教育,高职《计算机维护与网页制作》课程教学中的"FrontPage2002"内容,采取任务驱动、项目教学法,将教师的主动性、学生的积极性调动出来,既培养学生的专业技能,又为学习asp.net等网页制作高级技术课程打下良好基础,还可以培养学生团队协同精神。     

基于分形插值方法的股票价格模拟

分形插值方法是分形插值函数由迭代函数系统实现的一种方法,它可以看成是一种发展了的科学工作的通用语言.利用分形插值方法可以构造股票价格变化的分形函数,股票价格变化的规律属于非线性的,用此方法拟合Hausdorff度量空间中的经验数据,并可以利用MATLAB软件实现.本文阐述的是利用分形插值方法对网上实时深发展股票价格变化曲线进行模拟.通过多次的参数调节,模拟图形效果较好.     

码位倒读规则的MATLAB实现

快速傅立叶变换在信号分析与处理领域得到广泛的应用,在应用软件和硬件程序设计中均需要实现其算法,均涉及序列的倒序问题．本设计利用MATLAB程序实现了基-2快速傅立叶变换中任意长度序列的倒位排序,并以文件的形式输出排列结果,为快速傅立叶变换算法的程序实现提供了方便．     

基于EOF和REOF分析江淮梅雨量的时空分布

基于江淮梅雨区域50个气象台站1960-2002年的梅雨量资料,利用EOF、REOF展开方法,分析了江淮梅雨降水的空间分布及时间演变特征.EOF展开方法表明江淮梅雨前三个特征向量累积方差贡献比例为88.9%,其主要特征是三个特征向量场呈现纬向带状分布;第一特征向量场空间分布均为正值,说明江淮梅雨量的干湿变化具有一致性,但是各特征向量场之间的特点相差明显.REOF展开方法表明可以把江淮梅雨划分为6个典型的梅雨量场;后一个时间系数序列的变化幅度比前一个时间序列要小;主成分旋转后载荷要比旋转前分布均匀得多;第一时间系数的变化等同于各站平均梅雨量变化.     

基于映射簇的Web数据挖掘研究

传统特征选择算法在多维Web数据中由于其数据对象自身固有的稀缺性而常常失效。在典型多维Web数据挖掘应用中，不同数据对象集合对于不同雏度集合而言可能聚类会更好，且在每个簇的具体子空间中维度数将可能非常大。事实上，为所有簇查找出单个的小雏度集合是不可能的。本文应用映射簇的概念来明确簇与雏度的关系，将聚类问题转化为映射簇问题，从而简化计算提高挖掘效率。最后给出相应的算法。     

高校图书馆福利收入货币显性化合理性的经济分析

运用西方经济学中收入预算线——无差异曲线原理，分析了现阶段我国高校图书馆员工的隐性福利收入变为员工的名义货币收入后无差异曲线的移动，指出变员工的隐性福利收入（物质收入）为员工的名义收入（现金收入），可在不增加图书馆成本的情况下提高员工的工作效用水平。     

基于可变精度粗糙集的多决策表分析方法

针对可能存在分类误差缺失信息的群体分类决策问题,提出了一种可以从多个决策表中获取群体分类偏好的可变精度粗糙集方法。该方法通过控制决策者的分类误差率,群体分类一致率及反对率,将多个决策表中符合条件的信息汇集,形成群体分类模式表,然后根据每种分类模式在不同分类误差率和群体一致率下得到支持和反对的频数,得到群体分类模式集合的下近似,即群体分类偏好。给出了应用该方法的具体步骤,算例验证了该方法的有效性。     

一种多属性多方案大群体决策方法研究

多属性多方案大群体决策问题广泛存在于网络环境中,将单方案大群体决策方法推广到基于多属性的多方案大群体决策中,由此获得大群体偏好矩阵.利用熵权法获得各个属性权重向量.将各个属性权重向量和大群体偏好矩阵进行合成,获得各个方案的综合评价值向量,由该向量中的综合评价值得出各方案的综合排序结果,较好地解决了多属性多方案大群体决策问题.最后通过一个算例说明了方法的有效性.     

民营企业高层管理团队冲突和冲突管理模型

从民营企业高层管理团队冲突的特征入手,分析了我国民营企业高层管理团队冲突的表现,然后从民营企业高层管理团队冲突分类、冲突诱因、冲突转化、冲突与绩效、冲突管理与绩效、冲突反馈六个方面详细地综述分析了民营企业高管团队冲突和冲突管理的相关理论.在此基础上,采取面向过程和权变的思想,提出了一个综合模型,并与现有模型进行了比较分析.该模型为以后的研究提供了系统性和前瞻性的分析框架,也为民营企业对高层管理团队冲突进行有效管理,从而实现高层管理团队的持续发展提供了战略指导.     

一种基于Linux内核提高流媒体服务器性能的方法

该文改进了基于Linux的流媒体服务器的系统结构，把服务器中频繁I／O操作部分降入到Linux内核中实现，并利用共享内存的方式实现核内和核外进程的通信，减少用户进程陷入内核的次数，提高服务器I／O效率。实验证明该服务器结构比未降入核心服务器的性能高。