网格数据查询优化中的缓存管理研究

鉴于缓存管理在分布式系统中可以减少网络流量,提高系统响应速度,尤其在网格计算环境中可以克服网络连接的带宽瓶颈,提出了一个用于优化网格信息查询的缓存管理模型.网格搜索引擎进行信息检索时,依据用户的查询需求,从网格异地异构数据库中查询并自动抽取信息,进行查询集成并存储在高速缓存中;根据缓存调度算法合理地组织中间结果;按照打分函数的控制,在生成的评分表下进行Top-K排序,合并生成最终结果;在保证网格查询准确性的同时,提高网格异构数据源查询速度.实验表明此方法是有效的.     

高分辨雷达-维距离像稀疏表示技术

高分辨雷达回波信号处理和特征提取技术受到广泛的关注.针对雷达目标几何绕射参数化模型,采用稀疏成份分析方法研究了高分辨距离像的超分辨重构和特征提取问题,分析了正则化函数的指标参数对信号重构性能和计算复杂性的影响,在此基础上提出了一种具有稀疏表示能力的正则化函数,实现了目标散射中心的有效分离.数值结果也验证了该方法的合理性和有效性.     

多关系离散化方法

为了从多关系数据库中挖掘知识,需要对连续取值的属性进行离散化。已有离散化方法都是针对单表设计,不能直接用于多关系环境。基于信息熵和最小描述长度原理,该文提出3种多关系离散化方法,分别为对表关系图的广度遍历方法(MRD_Breadth)、对表关系图的深度遍历方法(MDR_Depth)和选择较优路径的贪婪算法(MDR_Greedy),实现了不同的类别传递和离散化方法选择策略。实验结果表明这些方法可以提高分类算法的效率和准确度。     

试论数学考试之应试策略

数学学习在很多学生眼中是非常有难度的,数学成绩的高低起伏在一大部分学生那里是非常普遍的现象。但是数学是我们不得不认真对待的一门课程,因为任何阶段的考试都无法忽视数学的存在。并且随着素质教育的实施,数学的出题正呈现出越来越灵活的趋势,面对这一系列的变局,我们应当如何应对？     

基于社区问答数据迁移学习的FAQ问答模型研究

基于FAQ(Frequent Asked Questions)问答技术构建智能客服系统,是当前业界普遍采用的技术方案.基于FAQ构建的问答系统,其返回的结果具有稳定、可靠、质量高的优点;但因受限于人工标注的知识库规模,识别能力有限,容易遇到瓶颈.为了解决FAQ数据集规模有限的问题,给出了数据层面和模型层面的解决方法:在数据层面,利用百度知道爬取相关数据并挖掘语义等价问题,保证了数据的相关性和一致性;在模型层面,提出了一种面向迁移学习的深度神经网络transAT,该模型融合了Transformer强大的特征抽取能力和注意力机制,适用于句子对之间的语义相似度计算.实验表明,该方法可以显著提升模型在FAQ问答任务中的效果,在一定程度上解决了FAQ数据集规模有限的问题.     

基于矩阵聚类的协作过滤算法

通过分析现有的协作过滤技术,提出了基于矩阵聚类的协作过滤算法,把矩阵聚类算法和协作过滤相结合,自动划分原始用户———资源评分矩阵,依据划分后的子数据矩阵生成推荐结果.实验结果表明,提出的基于矩阵聚类的协作过滤算法优于传统协作过滤算法,减少了近邻搜索范围,提高了算法的推荐精度.     

经济学知识网格的构建

通过对相关工作的研究,结合经济学知识网格的实践,设计和实现了一个ESWP平台来辅助开发者以半自动方式构建知识网格.该平台包括三个主要的功能模块:本体构建模块、语义标注模块和进化管理模块.它们分别采用基于角色的用户管理和多版本机制来支持多用户协同的本体开发;采用支持向量机(SVM)和一组标注规则来支持文档级标注和词汇级标注;采用边标注边进化的方法来支持资源的进化管理.目前该平台已成功地应用于一个经济学知识网格原型———经济学学科知识检索系统.     

点M在空间曲线坐标系中的r,v和a及其在不同坐标系中的变换关系

研究用一般的空间曲线坐标表示质点在空间的运动,以求得质点的速度v和加速度a的一般表示,然后采用向量基变换和矩阵运算,得出在同一参照系下不同坐标系中r,v和a的变换关系及其表达式,从而实现运动描述的统一性。     

点M在空间曲线坐标系中的r,v和a及其在不同坐标系中的变换关系

研究用一般的空间曲线坐标表示质点在空间的运动,以求得质点的速度ｖ,和加速度ａ的一般表示,然后采用向量基变换和矩阵运长,得出在同一参照系下不同坐标系中ｒ,ｖ,ａ的变换关系及其表达式,从而实现运动描述的统一性。     

办公自动化系统中基于任务的访问控制

针对访问控制策略难以适应办公自动化系统中对访问权限控制的问题,提出了办公自动化系统中基于任务的访问控制模型,对其进行了形式化描述,就一个典型的办公流程进行了模型化。