一种基于简单遗传算法的K-Means改进算法

针对k-means算法对初始值敏感、易陷入局部极小值等缺点,结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传算法和k-means算法的混合聚类方法,为了测试该聚类算法的性能,用k-means 算法和改进的算法进行了1组实验,并对2种算法的聚类结果进行比较,实验结果表明算法能够有效地解决聚类问题.     

以活动为中心的软件过程建模及其作用的研究

从分析以活动为中心的软件过程的特点以及活动之间的规则、关系和分类出发,抓住了过程活动的特点与度量活动的难点.通过实例研究将以活动为中心的软件过程模型特点应用到软件过程度量中,通过活动图抓住度量关键域,并分析了两种方法具体结合对企业实际项目开发过程中的过程度量与改进的意义,不仅简化了软件过程度量,同时避免了过程度量的盲目性.     

基于车载激光测距的建筑物立面信息提取

采用车载激光扫描仪等多传感器进行动态测量，各种传感器进行同步数据采集。针对激光扫描仪应用于建筑物立面提取的问题，分析了激光扫描仪数据的特征，建立了建筑物高度提取模型，并开发了相应的立面信息提取系统。     

应用遥感影像更新地理信息若干问题的探讨

首先，针对高空间分辨率卫星遥感影像用于地理信息更新的特点，对信息融合、变化检测、数据挖掘、影像检索等问题进行了研究。遥感影像用于地理信息更新时，一方面应对多源遥感信息进行融合，特别是发展决策层融合算法，另一方面应进行多时相遥感信息融合和变化检测。其次，针对多时相遥感信息融合，提出了一种新的多时相融合处理方法体系，并针对自动信息更新的要求，探讨了遥感数据挖掘应重点解决的问题及其在地理信息自动更新中的应用。最后，面向快速影像提取和检索的需求，研究了基于内容的遥感影像检索技术，并重点分析了检索中能够应用的影像特征。     

基于矢量栅格一体化数据模型与面向对象技术的城市地价动态监测系统

根据矢量栅格一体化数据模型的特点和城市地价动态监测系统的功能需求，在城市地价动态监测系统设计中使用矢量栅格一体化数据模型和连续快照时空数据模型，面向对象的空间数据组织和程序设计方法，以及GIS拓扑数据理论和空间分析技术，高效地实现了地块查询、空间点地价内插计算、地价空间分布的DTM演示、土地级别动态调整等系统功能．还使用栅格趋势探测法解决了一体化数据显示质量较差的问题．     

Convergence of Recursive Identification for ARMAX Process with Increasing Variances

The autoregressive moving average exogenous (ARMAX) model is commonly adopted for describing linear stochastic systems driven by colored noise. The model is a finite mixture with the ARMA component and external inputs. In this paper we focus on a parameter estimate of the ARMAX model. Classical modeling methods are usually based on the assumption that the driven noise in the moving average (MA) part has bounded variances, while in the model considered here the variances of noise may increase by a power of log n. The plant parameters are identified by the recursive stochastic gradient algorithm. The diminishing excitation technique and some results of martingale difference theory are adopted in order to prove the convergence of the identification. Finally, some simulations are given to show the reliability of the theoretical results.     

分布式数据查询优化算法的研究

分布式数据查询是分布式数据库管理系统的核心,而查询优化算法又是查询处理中的关键技术。分布式数据库管理系统的研究始于20世纪70年代中期,在30多年的发展中,取得了丰硕的成果。但由于分布式数据的分散性,使分布式数据查询比集中式数据查询复杂得多。本文对基于关系代数优化的算法进行了探讨和研究,并应用于实例,取得了较好的优化效果。     

PC服务器实现海量数据存取的方法

在HP LH6000 PC服务器(双PIII550 Intel至强CPU、1G内存、Raid5磁盘阵列)、WINNT4.0网络操作系统和Microsoft SQL Server2000数据库管理软件环境下,提出一种应用PC服务器实现海量数据存取的方法,该方法通过改进和优化数据分类、数据分割、数据加工和保存、数据访问等一系列措施解决海量数据存取的技术难题,较好地提高了数据库服务器系统的处理速度和效率,节约了投资和维护成本.     

粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量.相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率.     

主从关系数据库中关联规则挖掘算法研究

数据挖掘是计算机科学研究的重要领域之一.文章从主从关系数据集的角度开展关联规则挖掘研究,首先构建了主从关系数据库模型,在此基础上提出一种基于元组ID逆传输的关联规则挖掘算法(TIDRP),避免了挖掘过程中数据的集成过程,减少了资源的消耗,并使挖掘出的规则更符合实际情况.