事务处理技术及在煤矿安全信息管理系统中的应用

事务处理是重要的数据库完整性保证技术,本文结合煤矿安全信息管理系统的研制,介绍了事务概念、MS SQL Server事务处理语句、ASP事务处理及编程实现.将事务处理技术用于网络数据库系统的开发,将有效地保证系统数据的完整性.     

基于数据仓库和作业的高效改进Apriori算法

数据挖掘需要有"纯净"的数据和良好的数据组织,数据的质量直接影响到数据挖掘的效果,数据仓库从各类数据源中抽取数据,经过清洗、集成、选择、转换处理,为数据挖掘所需要的高质量数据提供了保证.本文提出以数据仓库为数据源,采用作业定时预先生成简化的频繁2.项集,应用存储过程执行效率高的特点,在压缩数据库大小的同时也压缩频繁i项集的大小,实现高效改进Apriori算法.     

基于JSP的动态树型菜单实现

随着Internet的迅速发展,对基于B/S模式的信息系统的需求越来越大.JSP技术在Web开发中有着强大的优势,而树型菜单具有界面结构性强、层次性好、使用方便等特点,这使得JSP系统大大增色.本文详细介绍了一种采用JSP技术和JavaScript技术实现动态树型菜单的方法.     

邻居发现辅助与物联网整合应用

随着网络技术的发展,接入网络的设备已不再局限于由人操控的计算机,在物联网技术极大的丰富物理信息世界的同时,拓扑的动态性也带来了与传统网络不同的移动性问题。如何对节点进行高效的定位和数据传输成为需要解决的问题。笔者结合IPv6本身对移动性的支持和邻居发现机制,提出了一种使用邻居发现机制的移动节点辅助连接方法,并拟定了在6LowPAN中的实现方案,使6LowPAN与传感器、射频识别和控制终端等结合,实现局域物联网内以IPv6方式连接,满足小范围移动切换需求,通过IPv6接入Dragon-Lab联邦网络,实现全IPv6的物联网应用模型。     

微博负向情感热点话题发现模型

微博中热点话题,尤其负面情感热点话题对舆情的发现起到了重要作用,本文从情感的角度出发,提出了一个面向微博负向情感的热点事件发现模型。首先,在数据预处理阶段除了对微博文本中含有＂@＂＂#＂的博文进行过滤,并引入户信息对休眠用户及僵尸用户进行了剔除;其次构造情感分类器,对博文进行情感分类,筛选出负向情感博文;然后根据词频和词语增长速度对主题词进行评价;接着根据词意相似度以及共现度对话题进行聚类;最后通过计算话题负向情感值对负向情感热点话题进行细粒度划分。     

在数据库上实现一种高效显示的任意树形结构

根据树形结构的显示特征和线索二叉树的访问顺序,提出了一种新的表结构用来保存树,并在此表结构的基础上提出了新的树形结构显示算法,同时给出了增减节点以及求某个节点的所有子孙节点的算法。     

基于表情符号和情感词的文本情感分析模型

文本情感分析是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。文本中的表情符号也能表达一定的情感。针对情感分析研究时先去除包含表情符号在内的停用词这一方法,本文在判断情感倾向性时考虑情感词和表情符号的共同作用,提出了一个包含表情符号的文本情感分析模型。通过设置一定阈值,可以对社交网络中过激情感进行实时监测。     

运用启发式阈值搜索和形态学重建分割细胞图像

提出了一种基于启发式阈值搜索和形态学重建的细胞图像分割方法.该方法首先将彩色骨髓切片细胞图像分解为色度和饱和度分量图,然后在上述分量图中分别运用启发式的最大类间方差法进行阈值搜索,并用得到的阈值进行分割,提取出有核细胞的大体轮廓及其细胞核;然后运用快速形态学重建,将不同颜色分量的分割结果结合起来,成功地从复杂背景中提取出有核细胞.实验结果表明:该方法不仅可以提取出待分离细胞.还可以分解出细胞核和细胞浆.     

校企联合优势互补提高软件产业化人才的可用性

从近几年的"中国软件产业最大规模前100家企业"出发,分析了我省软件产业存在的差距,提出了校企(包括科研院所等)联合,优势互补,提高软件产业化人才可用性的培养模式.     

利用本体技术的文本聚类模型

文本聚类作为一种自动化程度较高的无监督机器学习方法,能够实现对文本信息的有效组织、摘要和导航,近年来已经广泛应用在信息检索领域。笔者针对使用向量空间模型进行聚类时对于同义词和多义词的处理存在的缺陷,提出了基于本体的文本聚类模型。首先使用WordNet词典对文档中的词进行语义标注,得到文档的概念集合;然后对每个文档的概念集合进行概念聚类,生成文档的概念主题;最后通过计算主题的相似度完成文本聚类。该模型减少了相似度计算量,改善了聚类结果和聚类性能。