虚拟机在上机实习教学的应用

利用虚拟机技术在 Windows2 0 0 0或 Windows XP下虚拟出另一台主机 ,在虚拟机上进行操作 ,提高计算机上机教学质量 ,这样可保证教学中所有操作 (特别是系统安装等基础教学 )在虚拟机中进行 ,培养学生应用计算机能力的同时提高对系统安装及维护能力     

ATIS环境下的网络交通流逐日动态演化研究

基于出行者逐日路径选择过程,建立出行者路径选择模型和逐日路径选择学习模型. 在2条平行路径的简单路网中进行多次数值实验,结果表明：网络交通流演化是否稳定,以及能否达到随机用户均衡态,与出行者对昨日感知行程时间的依赖程度和先进的出行者信息系统市场占有率两者都有关系. 当出行者对昨日实际行程时间完全依赖时,路网系统始终偏离随机用户均衡态;当出行者对昨日感知行程时间完全依赖时,出行者集中选择一条路径,并且网络交通流演化稳定.     

基于unity局域网同步与多角色玩家的设计与实现

通过Unity 2017的Unet模块,使用三维游戏引擎Unity的NetworkManager、NetworkIdentefier、NetworkTransform等组件,设计并实现局域网同步与多玩家角色场景;通过分析NetworkMessage、NetworkServer,用C#程序脚本完整地实现多角色玩家的选择功能;最后于文章结尾处提出了解决网络延迟的初步方法。     

拥有留守经历的高职学生成人依恋与人格的关系研究

采用成人依恋量表(AAS)和艾森克人格简式量表(EPQ-RSC)对306名有留守经历的高职学生进行调查,结果发现:(1)有留守经历学生在依恋类型分布上与无留守经历学生存在显著差异;(2)不同依恋类型的有留守经历大学生在人格的神经质上存在显著性差异,其中恐惧型的得分最高;(3)有留守经历大学生的依恋各维度与人格特质的神经质呈显著相关;(4)有留守经历大学生依恋的亲近、依赖和焦虑维度对其人格的神经质有显著预测,解释其28.3%的变异。     

基于网络游记分析的内地游客对香港旅游感知研究

香港是世界著名的旅游目的地和客源地,为了探讨内地游客对香港旅游感知及评价,利用内容分析法,以去哪儿网上114篇有关香港的网络游记为研究样本,借助Rost-CM6进行文本分析,从区划名称、旅游景点、交通、住宿、美食及购物等方面,对赴港内地游客的旅游感知进行分析,探讨其对香港旅游的情感评价;研究发现:内地游客对香港旅游感知,主要是香港城市旅游景区,其次是行政区划,而后依次是交通、美食、住宿及购物,且对香港具有丰富且积极的情感评价。     

第三方物流服务质量约束下具有利他性的网购供应链决策模型*

针对单个网络商店和单个第三方物流(TPL)形成的服务供需关系,在TPL服务质量约束下构建了一个基于利他属性的网购供应链决策模型,讨论了利他属性对网购供应链系统的影响。首先在分散决策模式下,探讨了系统的均衡解和绩效;然后,分析了集中决策模式下参与者的决策和利益情况,对比分析发现分散决策模式下网络商店和TPL会因利益冲突而使系统决策失衡,从而降低了供应链参与者利润和系统绩效;在此基础上,讨论了在TPL服务质量约束下利他性与系统决策和绩效的关系,结论表明:利他属性的存在有助于改善系统决策和供应链绩效;最后,通过数值分析,进一步揭示了单方参与者具有利他性时的系统决策和绩效的变化规律,以及双方参与者切利他性互动情景下系统决策的变化规律。     

信度函数在复杂网络节点重要性评价中的应用

针对复杂网络中重要节点的识别问题,提出了一种基于信度函数复杂网络中识别节点重要度的方法;回顾了信度函数、复杂网络相关理论知识及节点重要度相关算法,建立了基于信度函数的节点重要度识别模型;通过建立辨识框架,把节点相关属性转换为信度函数,利用证据理论组合规则进行融合,得到节点的综合属性信度函数值并将其转换为单一数值,进而提到节点的排序结果;实例分析表明,所建立模型有效克服了相关单一节点重要度算法的局限性问题,具有合理性与有效性,可进一步推广。     

基于深度置信网络的假手指静脉图像检测算法

针对伪造的手指静脉图像能够成功攻击手指静脉识别系统,从而使得其识别系统安全性能大大降低的问题,提出了一种基于深度置信网络的手指静脉防伪检测的方法;通过逐层无监督的学习方法预训练深度网络的权值参数,以及有监督的BP神经网络微调深度网络的权值参数,从而提取到手指静脉图像的特征,用于静脉图像的检测;实验结果证明所提出的手指静脉防伪检测方法能够有效地识别出假手指静脉图像;通过对比性实验研究,发现此方法提高了手指静脉识别系统的安全性能。     

动态的 SDN 网络流量模式增量学习算法

针对基于人工神经网络的流量统计特征学习算法在动态适应性和可扩展性等方面尚显不足.提出了一种基于增长型自组织映射(GSOM)的增量学习算法,对软件定义网络(SDN)数据平面交换机的流表统计信息进行持续学习,动态获取网络流量的GSOM神经网络模型.基于DARPA99数据集的实验结果表明:所提出的算法能够通过学习确认安全的SDN流量,获得稳定、可塑的流量模式,对异常流量也有较高的敏感度.     

一种构造“点模式”的转换方法及其铀成矿分析应用

为进一步挖掘构造及铀成矿之间的关系,基于ARCGIS9.3软件设计了提取构造交点及构造走向的技术,将构造的“线数据”转换成“点数据”,以服务于点类型分析.此外,构造交点与铀矿床(点)之间,全部构造、14个典型矿床的控矿、容矿构造走向-数量分布之间,呈现出一定的吻合性.