高速公路车流量预测方法的研究

阐述了高速公路车流量预测研究的意义，并对各种预测方法进行了详细的讨论。通过一个高速公路的实例，对这些预测方法进行了对比分析，并对这些预测方法在高速公路车流量预测问题上的适用性进行了归纳总结。     

基于时空情境模型的主题跟踪

针对现有的主题模型不能随时空情境准确反映主题的周期变化和空间分布的问题,根据互联网信息通常包含发布时间地点等情境数据的特点,提出一种用于主题跟踪的时空情境主题模型.首先将数据集的多主题分布与时空信息关联起来建立时空情境主题模型,对主题周期和强度进行描述;然后通过EM算法估计模型参数,利用该参数分别计算主题快照和主题周期;最后利用时序相似度计算判断后续主题信息,实现主题跟踪.食品安全事件主题跟踪的实验表明:与单纯依赖文本特征的主题跟踪方法相比,文中提出的方法能够明显提高跟踪效率和多个主题的跟踪准确性,这有助于进一步实现精准的主题信息检索.     

基于粗糙集的旅游突发事件属性约简

通过对大量旅游突发事件的样本数据进行分析和处理,给出了旅游突发事件中决策系统的构建过程,该过程包括属性提取、属性分类(将属性分为条件属性集和决策属性集)和数据清洗.然后在此基础上构建了一个广泛适用的决策表,并应用粗糙集中基于Pawlak属性重要度的属性约简算法对该决策表进行了属性约简.经过属性约简后,在保持决策表的条件属性和决策属性依赖关系不变的前提下,降低了决策表相对于决策属性的条件属性个数,减少了论域的样本数目,从而可以得到一个更有价值的决策表系统.实验结果表明,在约简后的决策表中可更容易地得出简洁实用的决策规则,甚至可以发现一些潜在的决策关系,能在一定程度上提高旅游突发事件关联规则的获取和决策能力.     

基于MMA的旅游景区信息管理系统研究

提出和定义各种不同的满足旅游景区经营发展信息管理系统要求的不同种类和功能的Agent,每个Agent有各自分散的目标、知识和推理过程,Agent之间通过自身的技能相互协调、相互合作,共同完成整个系统的目标.在系统中通过对消息的定义使得多Agent之间可以有效地完成复杂的协同工作,体现了多Agent处理的优越性.     

数据库管理系统在食品设备管理中的应用

介绍了食品加工及包装设备信息管理系统的数据库结构设计及各主要模块的功能、特点及程序的具体设计方法，本系统具有内容丰富、界面友好以及易于维护和扩充等特点。     

基于神经网络的客房出租率预测研究

研究了如何将神经网络应用于生成北京所辖饭店的客房出租率预测模型的建立,给出了客房出租率预测的结果.实验结果说明,用神经网络预测出的客房出租率优于多回归法和自然推论法.     

跨媒体搜索引擎TCSE的研究与实现

提出了跨媒体搜索引擎TCSE,利用标注文档进行文本、图片、音频和视频资源的统一表示,并采用创新的主题感知查询扩展算法,得到用户的隐含查询意图。实验结果表明,利用TCSE进行查询,可以实现多种类型媒体资源同时检索,有效地提高了信息检索准确度。     

关联规则挖掘在旅游突发事件预测中的研究

基于数据挖掘中的关联规则挖掘及Apriori算法,研究了在旅游行业中用挖掘得到的规则对突发事件进行预测的方法.对突发事件进行了预处理,对与突发事件相关的规则进行了挖掘,提出了改进的关联规则算法,并获得了有意义的规则输出,并对这些关联规则在旅游业的应用进行了研究.     

基于神经网络的旅游突发事件预警研究

介绍了旅游突发事件和对其进行预警的意义.基于BP神经网络,建立了旅游突发事件预警模型,并对旅游突发事件预警模型进行了测试.测试结果表明,该模型具有较好的预测效果.     

面向对象的程序设计

计算机领域中软件技术越来越不能完全满足硬件技术发展的要求，这种不同步必将导致软件技术的危机．以往的面向过程的程序设计是一种自顶向下的程序设计方法，局部代码的增删导致整个程序的修改．面向对象的程序设计通过为数据和代码建立分块内存，大大地提高了易维护性和修改性．在调查研究和对大量的材料的进行分析、归类、研究的基础上，本文介绍了面向对象程序设计的基本特点、基本步骤，及对面向对象的技术在某些领域中的应用及发展前景．