利用模糊神经网络方法建立CSCL分组模型

针对目前计算机支持的协作学习存在硬性分组和分组依据模糊性等问题,提出利用数据挖掘方法获取影响协作学习分组性能的基本因素,然后利用模糊神经网络方法对基本因素进行分析进而构建出协作学习的分组模型。并且该方法在某高中信息技术课程的协作学习分组中得到有效应用。     

SNMP构建的网络管理模型中的分组管理方法

探讨构建SNMP网络管理模型中的分组管理方法，即引用代理服务器的代理原理，使其可以完成所有的网络设备管理，更重要的是提出了不支持SNMP的网络设备的管理模型，具体的网管系统有待进一步设计和完善。     

客车空调多元平行流冷凝器模型

文章分析了客车空调的运行特点以及对冷凝器的性能要求,介绍了多元平行流冷凝器的技术优势,对平行流冷凝器的流动和换热过程进行了深入分析,建立了一维准稳态数值计算模型,并在BJX10E客车空调上进行了应用设计和空调性能对比实验。结果证明,平行流冷凝器性能较传统的管片式冷凝器有较大提高,是一种可以提高客车空调能效、实现轻量小型化的新型换热器。     

一类变系数分组Cox回归模型及其估计

讨论了一类变系数分组Cox回归模型.该模型提高了线性分组Cox回归模型的灵活性和适应性.基于局部加权极大似然估计方法,讨论了该模型的参数估计问题,利用迭代加权最小二乘法给出了局部似然方程的迭代算法.     

分组语音流的流体流动模型

语音信息在基于ATM信元传输的宽带综合业务网中的传输是极大区别于以往的电路交换技术的，也是不同于主要用于传输数据的分组交换网的，介绍了一种用于模拟ATM网中的分组复用语音流传输的模型，流体流动模型，并用这种模型对语音传输中的信元丢失率进行了计算和研究，最后得出了结论。     

原位生物降解柴油污染土壤的平行平板模型

本文针对污染土壤的原位生物修复技术,应用多孔介质理论并结合生化反应动力学,建立了反映原位生物降解柴油污染土壤的生化降解的平行平板理论模型,讨论了污染物浓度分布规律及降解规律。得出沿液膜厚度增加的方向,柴油含量越来越低,随着液膜厚度的进一步增加,柴油含量变化趋势较小,说明底物浓度过低不利于微生物的降解,而柴油初始浓度对降解效率的影响不大。     

一种基于非线性对等变换的分组密码模型

为了使密码算法兼具Feistel型和SP型密码算法的优点,提出了一种构造交换环上m维线性空间的对等非线性变换的方法,并依此设计了基于对等变换的类Feistel密码模型和一种新的分组加密模型。新的加密模型既有Feistel模型的对称性,又有SP网络模型扩散速度快的优点。同时,该模型具有相当大的灵活度,通过选取不同的环,参数a、b以及非线性函数f(x)可以演变出多种分组密码算法。因此,该模型具有较广的应用前景。     

面试礼仪漫谈

面试是寻找工作过程中不可或缺的重要环节。面试的成功与否，与一个人自身的礼仪修养，以及他在面试过程中的具体运用，是密不可分的。本文主要从仪容仪表、服饰打扮、神情举止、言谈等方面阐述了面试过程中应该具备的礼仪修养和如何正确运用礼仪规范，以达面试之目的。     

平行数据模型

从介绍平行数据模型的优点入手，着重描述了平行数据模型的设定，指出了平行数据模型的特点，概括了平行数据基本模型的估计方法，最后介绍了平行数据模型的最新发展。     

概括函数模型的分组平差模型与公式

从概括平差函数模型出发，利用分组平差理论及相关最小二乘原理，导出了分组平差模型的平差计算及精度评定公式．概括函数模型的分组平差的平差计算和精度评价公式适应于所有的分组平差方法．     

基于统计建模的自主招生面试成绩评定方法

研究了自主招生的面试成绩评定问题。首先,利用方差分析判别不同专家的评分结果之间有无显著性差异,然后利用变异系数对评分结果进行调整,最后得出学生的综合得分。     

一种并行实时数据库动态平衡算法

在探讨并行系统环境中影响实时事务执行时间3个因素：工作负载、数据的获取以及事务调度等的基础上。利用启发策略并采用新的数据迁徙及事务迁徙技术，提出了一种并行实时数据库动态平衡算法．在PRTS系统上实现了该算法，从加速比和实时事务执行成功率两个参数上论证了该算法的可行性和优越性．     

基于泛系算子的泛系混合并联粗糙集模型

在泛系混合并联空间概念的基础上,为了操作由任意给定的二元关系对知识进行划分得到的粒子,使用泛系理论的转化思想和转化后的等价关系对目标概念进行近似逼近的方法,提出了基于泛系混合并联等价算子的泛系混合并联粗糙集模型。通过讨论该模型的基本性质,证明了该模型是泛系粗集的一种广义化表现形式。通过实例说明了在不同泛系混合并联等价算子的作用下产生不同知识库的粒子,为深入研究粒度计算提供了一个新的研究方向。     

单板条层积材力学性能的预测模型

以弹性力学能量原理为基础,建立单板条层积材的力学性能预测模型,并采用压制单向薄层复合材料对模型预测值进行验证。验证试验结果表明,与其他常用的几何模型相比,根据能量法建立的模型预测范围更加准确,能量原理得出的预测范围在热压压力小于5 MPa时比较准确。由于完全定向板材的横向搭接长度有限,使得横纹弹性模量的实测值与预测范围偏差较大,但是实际生产板材时,并不存在这种情况,因而在实际生产中模型的预测精度将会提高;而顺纹弹性模量和纵横向剪切模量的预测精度较高。     

求解扩散方程的一类显示交替分组方法

采用第二类Saul’yev非对称格式以及古典显、隐式与Crank-Nicolson式相结合的形式,给出求解扩散方程的一类交替分组显格式,构造四点组的,并针对内点为奇数的情况,对节点两端点处进行了处理.该方法具有并行本性,并且绝对稳定.数值试验结果表明,方法使用方便,适合并行计算,并且有较好的精度.     

基于隐马尔可夫模型与并行模型组合的特征补偿算法

提出了一种基于隐马尔可夫模型和并行模型组合的特征补偿算法.首先,利用一个包含较多状态的隐马尔可夫模型来描述全部单词特征向量的分布.然后,根据静音段估计的噪声均值和方差,采用并行模型组合方法调整隐马尔可夫模型的均值向量和协方差矩阵,使之与识别环境相匹配.最后,根据基于状态转移矩阵压缩的前向后向算法计算隐马尔可夫模型的后验概率,并通过最小均方误差准则估计纯净语音特征向量.实验结果表明,该算法能够更加准确地估计纯净语音特征向量,其性能明显优于基于高斯混合模型的特征补偿算法;状态转移矩阵压缩算法可以在不影响补偿精度的前提下,显著减少前向后向算法的计算量.     

基于GATS混合算法的最优作业切换不相关并行机成组调度研究

不相关并行机调度问题是车间调度中的典型问题,而单件小批量生产模式导致频繁的作业切换和大量的作业切换时间,降低了设备利用率和生产效率。文中提出了基于成组技术的排序依赖作业切换时间的不相关并行机调度问题研究。根据工件加工所需资源的相似性进行工件聚类成组,满足机器约束条件确定所有工件组在各机器上的分配,以及确定同一台机器上的各工件组以及组内的排列顺序。以最小化总拖延时间为优化目标构建了数学模型,应用了遗传禁忌搜索(GATS)算法进行求解,针对不同规模的问题分别对比人工蜂群(ABC)算法和遗传模拟退火(GASA)算法进行案例研究。对比结果显示文中提出的算法具有较好的寻优能力。     

公务员招聘问题的优化模型

利用层次分析法建立了一个公务员招聘的数学优化模型.首先将面试成绩、期望成绩与笔试成绩转化为相应的权重,再充分考虑应聘人员的志愿,最后建立双向选择的权重计算模型,并在处理过程中抓住应聘人员的实际权重与各部门期望权重的贴近度,运用整数规划确定出各种条件下的最优分配方案.对一般情况即N个应聘人员M个用人单位时做了合理的论证,以达到该模型在运用中的推广.     

基于任务依赖关系的群体感知模型

分析了群体感知模型的研究现状,发现现有的群体感知模型对任务关系的考虑不够全面,大多数模型仅利用任务间的层次关系进行感知计算,而对任务间的其他依赖关系缺乏考虑.本文首先讨论了任务在群体感知中的重要性,对任务依赖关系进行了深入研究,进而提出一种新的基于任务依赖关系的群体感知模型TBGAM,并重点阐述了TBGAM模型的形式化...     

基于LARPBS模型的快速并行归并排序算法

提出了一种基于LARPBS模型上的并行归并排序算法,该算法使用M1 ε(0<ε<1)个处理器可以在O(lb lbM)时间内对Mε个有序序列进行归并.利用该归并算法对长度为N的序列进行排序,使用N1 ε个处理器可以在O((lb lb N)2)时间内完成.