基于朴素贝叶斯分类算法的股指预测研究

预测大盘指数的涨跌幅度在股票投资中具有重要的意义。大盘指数的涨跌既与国家的宏观经济政策有关,也与大盘指数自身运行状态有关。结合朴素贝叶斯分类算法和股票大盘指数涨跌的影响因素建立了大盘指数分类预测模型,以上证指数为例进行了实验,结果表明分类预测模型有效,准确性较高。     

规范化与反规范化理论在图书订购系统中的应用

关系数据库的规范化理论是判断一个数据库逻辑设计是否合理的重要手段,取图书订购系统的数据库设计为例,采用逐步深入的方法解决了数据库设计中存在的问题,并使关系模式满足更高级别的范式要求.同时,分析了反规范化理论在数据库设计中的应用.实例研究证明,在进行关系模式设计时,并非范式的级别越高,数据库系统的性能就越好,需根据实际需求.合理设计数据库模式.     

基于自适应遗传算法的网格任务调度优化

针对传统任务调度算法效率较低、资源负载不平衡等缺点,基于遗传算法,考虑现代网格系统异构性和动态性的特点,提出一种有效的交叉概率和变异概率自适应更新方法,提高遗传算法的全局搜索能力和收敛速度.仿真实验表明,改进后的遗传算法在进化速度上有明显提升,可较好地处理网格任务调度问题,提高任务调度效率,降低资源负载的不平衡性.     

基于OpenGL和IFS分形算法的山脉模拟

针对山脉的不规则几何形状,介绍了分形几何在模拟自然景象方面的优势,阐述了迭代函数系统IFS分形几何建模方法的基本原理和构图实质,提出了生成自然景象山脉的改进IFS算法;同时探讨了运用OpenGL和IFS分形算法生成山脉的基本方法,通过OpenGL提供的光照模型与色彩渲染语句等强大功能,实现了真实感山脉的绘制输出.该算法解决了传统随机迭代算法生成山脉颜色单一、层次感不强的问题,通过实验验证,取得了预期的效果.