基于区域活跃用户的好友推荐和位置推荐算法

针对目前多数基于位置的推荐算法中未考虑用户的实时位置和时间因素, 使得推荐缺乏实时性的问题, 提出一种基于区域活跃用户的推荐算法, 以解决传统基于位置的推荐算法中存在冷启动的问题. 首先, 发掘用户当前所在位置的区域活跃用户, 以此作为推荐标准, 为用户进行推荐. 其次, 在位置推荐中引入时间因素, 使推荐更具准确性和实时性. 实验结果表明: 该算法融入的区域活跃用户好友数可提升推荐系统的实时性; 算法融合的位置信息可使推荐更准确.     

灰色相关分析及其应用研究

为解决基于时间序列数据对象的统计分析问题,提出了一种全新的灰色相关分析方法并定义了其数学模型。灰色相关分析方法充分考虑数据对象随时间的变化而改变的特征,突出了最新的数据在分析结果中的重要作用,使相关性分析对新数据保持高敏感性,尽量弱化时间久远的数据影响,准确地反映了近期各对象间的相关性。利用面向对象程序设计原理,使用面向对象开发工具进行了系统实现,并进行了大量实验测试,实验结果显示,灰色相关分析方法对解决时间序列的分析问题,更加准确、可信。将灰色相关分析方法模型应用到我国环境基本情况的统计中,分析结果可为制定环境保护措施提供有力的科学依据。     

基于CORBA分布式体系结构的合同管理系统

为解决信息不对称问题,通过对CORBA(Common Object Request Broker Architecture)规范技术原理分析,结合合同管理特点,提出了一个基于CORBA分布式结构的合同管理系统的设计方案。简述了分布式合同管理系统的体系结构和系统组成,实践证明该设计方案与传统的合同及项目管理系统相比较,能够满足分布式合同管理的要求。     

分散式网络化控制系统研究

该文提出了面向敏捷制造的分散式网络化控制系统（DNCS）的概念，建立了包括过程维、功能维和方法维的三维模型；基于现场智能节点，提出了一种DNCS的实现策略，以克服传统的集散控制系统（DCS）、可编程逻辑控制系统（PLC）等的弱点，实现控制系统功能的分散化；为实现DNCS分散式智能的优化与协调，该文利用面向对象方法和多代理（Agent) 理论，建立了DNCS的控制模型；对分散式控制单元的组建机制，各类Agent的结构及其之间的关系进行了研究。     

基于加权概念网络的用户兴趣建模

提出了一种基于加权概念网络(WCN)的用户兴趣建模方法，该方法利用动态学习算法，挖掘蕴含在用户反馈文档中的概念及其概念关系，建立WCN的用户模型，从而捕捉和表述用户兴趣偏好．基于WCN用户兴趣模型，提出了检索提问个性化理解以及文档个性化重评价的实现方法．为了检验提出方法的建模性能，设计了信息过滤仿真试验．测试结果表明，WCN有较好的用户建模性能．     

ADO.NET数据访问技术的研究

ADO.NET是基于.NET平台下的数据访问技术,本文介绍了ADO.NET的工作原理和对象模型,并对ADO.NET和ADO进行了比较,分析了ADO.NET框架下访问数据库的两类核心组件,最后给出了采用ADO.NET访问SQL Server数据库时具体的过程。     

基于对象演化的分形生成方法及其计算机实现

把面向对象技术应用于分形的演化生成,提出了一种基于对象演化的分形生成方法;讨论了两类基本对象──几何对象和符号对象的描述形式及其演化过程;介绍了基于对象演化生成分形的计算机实现;上机结果表明,这是一种有效的分形生成方法．     

基于灰度匹配的双摄像头智能云台控制系统

针对目前单摄像头监控系统存在智能化程度低、目标图像分辨率低的缺点,提出了双摄像头智能监控系统方案,实现了对动态目标自动识别和跟踪,同时又能监控整个场景的全部情况.提出了利用彩色图像帧间差阈值法提取动态目标,提高了目标提取的完整性并降低了噪声.采用改进的灰度匹配后期补偿算法实现云台的闭环控制,提高了控制精度.     

面向对象的WEB发布技术

对象的WEB发布是指利用面向对象的方法组织信息,并通过WEB服务器向Internet发布。在对象发布机制中,信息的相关部分被封装在可发布的对象中,对象的发布属性则由类来进行定义,而访问网络资源的URL地址则称为访问对象的路径。HTTP协议不但可以保证向对象发送消息,而且也可以保证接收对象的响应结果。一个类的实例生成后,其状态可以得到持续,持续将实例的当前状态存放在对象数据库中。利用这种面向对象的信息发布技术,不仅使用网络的信息发布变得像搭积木一样方便,而且使管理、维护和升级变得非常容易,同时也可以大大提高用户和网站之间的交互性。     

基于主成分分析的粒子滤波器目标跟踪方法

提出一种基于主成分分析的粒子滤波器目标跟踪新方法． 该方法将主成分分析法和传统的粒子滤波方法相结合, 避免了传统粒子滤波器的过度重采样, 提高了目标跟踪精度． 实验结果表明, 该方法对单个目标跟踪精度高, 且对多障碍物下的目标跟踪精度也较高, 适用于复杂背景下的人脸跟踪． 与传统粒子滤波方法相比, 该方法提高了目标跟踪的精度和鲁棒性, 避免了粒子退化和粒子贫化．