基于至少满足弱硬实时限制的调度算法

提出了一种用于保证实时周期任务满足“至少满足”弱硬实时限制的算法.针对以往算法的缺点,扩充了弱硬实时限制的性质,定义了下确界限制并给出求解法.下确界限制用于保证任务满足“至少满足”弱硬实时限制,是任务满足限制的下确界.下确界限制的求解法计算负责度较低,因此在该求解法的基础上设计了调度算法MAA,用于保证任务满足“至少满足”弱硬实时限制.     

基于D-S证据理论的纹理图像分类方法

在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类.图像灰度均值特征和图像灰度共生矩阵的熵特征作为纹理图像的不同特征被提取,并构成该理论中的证据,利用一定的决策规则,选择融合证据作用下最大的假设.实验结果表明,基于Dempster-Shafer证据理论的多特征融合分类识别图像纹理的新方法是切实有效的和可行的,分类结果要优于仅仅利用单个特征进行分类的结果,能极大地提高图像纹理的识别分类能力.     

约束的移动对象最近邻轨迹查询

提出了一种新的查询概念,即约束的移动对象最近邻轨迹(constrained nearest neighbor search on moving objects trajectories,简称CNNMOT)查询.针对两阶段算法分阶段处理最近邻查询和范围查询的缺陷,对传统空间最近邻算法进行了改进和扩展,使其能够合并到一步完成,并对传统的mindist定义进行了修改.实验结果表明:该改进算法能较好地克服两阶段算法的缺陷,并在数据量较大时仍保持较高的性能.     

一种基于可拓理论的教师素质综合评价方法

分析了影响高校教师综合素质的多项指标,运用可拓学中的可拓评价方法,实现了对高校教师素质的多指标综合评价.通过实例证明运用可拓评价方法对教师综合素质的评价公正、科学、规范.     

多尺度融合dropout优化算法

为了改善传统标准dropout无法根据特定数据集确定合适尺度的不足,提出了多尺度融合dropout(MSF dropout)方法.利用验证数据集对多个不同尺度的网络模型进行训练,通过学习得到符合该数据集特征的最佳尺度组合,让MSFdropout具备自适应数据集的能力,从而使网络能够使用最佳尺度来进行高精确度的预测.首先训练若干组不同尺度的网络模型,使用遗传算法求出各网络模型的最优尺度;然后通过最优尺度对对应的网络参数进行缩小得到预测子模型;最后以一定的权重将这些子模型融合成为最终的预测模型.使用MSFdropout在标准数据集MNIST和CIFAR-10中进行实验,实验表明:当选择了合适的尺度数量和尺度梯度后,预测精度获得了明显的提升,同时很好地控制了计算时间,验证了多尺度融合方法的有效性.     

一种双时态时空模型和索引机制

建立了一种支持三维空间和双时态的时空模型，给出了模型的形式化定义，讨论了时空数据类型，并在此模型上提出了一个基于R树的统一时空索引（UST-TREE）机制，定义了节点结构，并分析、描述此索引的结构及原理，所提出的索引机制可大大提高数据的检索效率，减少了冗余信息。     

有选择条件的并行连接改进算法

针对有选择条件的连接易于造成选择率偏斜和重分布偏斜的问题，通过在各个处理结点中的A—D（Attribute—Distribute)临时关系以及主控结点中的A—RD(Attribute—Redistribute)临时关系，提出了并行连接改进算法，并且从理论上对该算法的空间复杂度进行了分析．     

基于特征抽取的电子公文防伪系统的研究

针对web环境下存在对电子公文、电子图片的恶意伪造和删改等现象,需要对电子公文信息内容的正确性加以验证也即防伪,提出一种方便可行的基于全文特征抽取的算法。该算法抽取电子公文的各种特征值,生成特征值验证码对电子公文进行加密与防伪。实践证明,采用这种技术对一般的电子公文真伪处理可在2s内完成,其防伪出错率在百万分之一。     

全屏幕编辑报表通用模块的设计与实现

本文着重介绍了金屏幕编辑报表通用模块的设计思想与实现方法及其意义。读者可方便地把该模块直接用于自己的数据库管理系统中或单独使用。     

决策结构设计中的通信网络问题研究

为了适应从“平台中心战”到“网络中心战”的转变,研究了决策网结构设计中的网络容量分配和网络代价问题,全面提升了决策过程和决策质量,在自适应决策结构的构造过程中,根据决策员实时通信结构,建立节点间的信息传输时间模型。在满足平均网络延迟时间最小的基础上,通过计算可获得优化的通信网络容量和网络代价。该研究结果为设计优化的决策网络结构提供了保障,对于提高网络利用率、减少网络构造成本等具有较大的应用价值。