网络通信中自定义协议的一种制定方法

通过对各种网络系统及其协议体系的研究,提出了一种自定义协议的制定方法. 该方法定义了一种通用的协议结构,保证协议体系条理清晰,方便管理. 该方法的协议定义思想,使被定义协议具有可拓展性和可复用性. 通过一个示例,详细说明了该自定义协议结构的各个组成部分,以及协议中主要字段的含义和用法.     

基于动态可调簇的无线传感网络能量感知数据存取算法

针对无线传感网中数据收集、存储和查询的需要,提出了一种基于动态可调簇的能量感知数据存取算法ACEDBA(Adjusted Cluster-based energy-aware Data Brokerage Algorithm).该算法将网络节点分成许多簇结构,簇内节点负责数据采集,簇首节点负责簇内数据的收集、汇聚和转发,数据可以集中存储,也可以分布存储在各簇首节点或本地存储.算法引入能量分级消耗机制,可动态选择和调整簇首节点,保证各簇首节点簇内数据存储和簇间数据转发查询的能量平衡.实验结果表明,与典型数据存取算法相比,该算法的节点能耗均衡、生命周期和查询成功率方面具有优势.     

基于小波蚊子的车联网性能评价方法

数据传输可靠性已成为车联网研究的热点问题,首先给出了车辆之间数据传输可靠性的评价方法,并结合小波变换和群蚊子算法对数据评估模型进行求解,同时通过引入分类机制和决策权来引导搜索方向,以此加快算法收敛速度.最后利用仿真实验平台深入研究了影响该算法的关键因素,并讨论了数据包大小、车辆间距、发送功率和车辆速度与数据成功发送率之间的关系.与其他算法比较,该算法显示出较好适应性.     

基于MVC模式的新闻发布与管理系统设计与分析

采用MVC模式设计了新闻发布与管理系统,使用视图、模型、控制器的分离设计,层次清楚,更加高效,不仅增加了模块的重用性,而且便于系统的管理和功能扩展.     

基于因果岭回归的多数据源科研主题识别方法

为了有效解决多数据源科研主题的识别问题,基于因果岭回归建立了一种新的多数据源科研主题识别方法.该方法首先给出了多数据源科研主题识别关键参数(如主题词的引用权重、状态密度)的评价指标;同时根据科研主题形态特征建立了特征函数,并基于因果岭回归给出了具体识别方法;最后,通过仿真实验深入研究了影响该识别方法的关键因素.结果显示,与朴素贝叶斯、KNN算法和MGe-LDA算法相比较,该方法在价值引用量、引用权重和前沿主题相似度等方面具有较大优势.     

Flash在动态演示数据结构算法中的应用

随着信息技术的发展，多媒体课件已成为现代教育中一种必不可少的工具，而Flash以其众多优点获得了广泛的应用。本文将数据结构算法中的动态演示过程借助于Flash表达出来，使之更加生动、形象。     

基于软件库的软件生产线模型研究

为降低软件生产线初期投入高\, 风险大的问题, 提出基于软件库的软件生产线过程模型及无缝迁移模型。基于生产线过程模型建立了车载多媒体模拟系统以及相关支持工具, 依托关系数据库强大的存储与检索功能。采用这两个模型能降低采用生产线技术的初期投入成本, 并有助于生产线的迁移, 具有一定的实用价值及推广价值。     

运动捕捉数据重用方法的研究

自从运动捕捉技术被引入计算机动画制作领域之后,以其真实准确的优点得到了迅速的推广,如今在人们生活的各个领域都能够看到运动捕捉技术的身影,然而该技术同样存在一些缺点,其中最主要的缺点就是运动捕捉的成本十分昂贵,因此如何更好的重用已有的捕捉数据成为计算机图形学研究的一大热点.本文将对现有的运动捕获数据重用技术进行详细的剖析和比较.我们这里所说的重用技术是指在只需要较少的人工交互的基础上对运动数据的重新使用.按照不同的原理和处理方法我们将这些运动数据重用技术分成了三大类:对运动捕捉数据的直接重用,对运动捕捉数据的间接重用和直接与间接相结合的重用方法.并对各种代表技术进行了论述,分析了这些技术的优劣和可能的改进方法.     

基于数据仓库的库存分析应用架构

在数据仓库项目实际开发时,由于要分析的历史性数据量非常庞大,如何有效提高系统性能是关注的焦点,其中着重要解决数据增量更新与预计算之间的矛盾,此外,一般数据分析系统只能对历史性数据分析和预测,而在实际需求中可能需要对实时数据进行分析。本文以广东某集团公司信息系统建设为研究背景,以钢材库存分析为主题,提出一种高性能数据仓库架构,有效解决以上矛盾,具有较好应用价值。     

聚类分析在图书馆书籍管理中的应用

阐述了K-means聚类方法在图书馆书籍借阅分析中的应用,以及针对图书馆借阅数据的特点将特征聚类、无量纲化方法引入到K-means算法中.