新媒体信息系统(NMIS)开发的风险评价研究

文章按照系统论思想构建了新媒体信息系统(NMIS)开发中存在的人与社会因素、组织管理因素和技术因素3类风险因素,研究和建立了NMIS开发风险评价过程模型和风险评价的结构方程模型,并进行了实证研究。结果证明,对那些影响程度显著的风险因素可进行事前控制,根据组织在该方面的表现情况预测NMIS的开发效果。     

基于二元语义的不确定性多属性决策的4种集成算子

由于二元语义的排序方法不能处理结果之间相互包含的情况,因此在不确定性语言环境下,文章给出了区间二元语义[20,21]的新的排序方法,并给出了不确定性二元组的4种集成算子,即不确定性语言二元组几何平均算子、不确定性语言二元组加权几何算子、不确定性语言二元组有序加权几何平均算子及不确定性语言二元组混合集成算子,4种集成算子解决了对集成结果只有细微差别时难以评价优劣的问题,并研究了算子的基本性质,通过应用实例对其实用性及优越性给出证明。     

高校行政管理中信息整理的策略研究

加强高校行政管理中信息整理的研究是一条提高行政管理效益和效率的好途径。要通过对信息整理人员的培训、文档的管理、信息整理环境的建设及评价等措施实现高校行政管理的科学广泛、准确及时、真实适用、动态开放等要求,促进高校行政管理能力的不断提升。     

基于J2ME的教师个人信息助理软件

随着高校教师越来越多地同时从事教学、科研和行政等各方面工作,有必要对各类相关信息进行简单方便的管理查询。笔者利用手机携带方便的特点,在基于Java 2 Micro Edition(J2ME)规范的手机上研制了教师个人信息助理软件。该软件功能系结合高校实际情况而设计,解决了手机数据导入和更新的问题。经过在多种手机上使用,证明该软件可以正常使用,并有助于提高教师的工作效率。     

一种基于重复博弈的可容错的 ad hoc 网络节点合作策略

针对无线ad hoc网络中节点在数据转发阶段可能的自私行为,利用博弈理论从静态进行分析,以相邻节点对为研究对象,在重复博弈的情况下分析了针锋相对策略的脆弱性,提出了一种改进的针锋相对策略,在理论上证明了改进策略的激励性.改进策略可以容忍一定程度的网络故障,并在故障发生后使节点重新回到合作状态.仿真结果证明,改进策略对网络故障的容忍度较好,有效地促使节点合作,得到较高的网络收益,同时也降低了自私节点的收益.     

一种地理信息检索的定性模型

提出一种定性地理信息检索方法, 用于地理信息的定性表达、语义匹配、推理和结果排序, 可以避免目前定量地理信息检索中语义信息丢失问题。采用命题逻辑方法综合表达查询和文档中的主题信息和地理语义信息, 将文档与查询的相关性度量分为主题相似度和地理相似度。前者通过命题关键词间加权本体距离获得。后者可进一步分为概念相似度和位置相似度, 分别基于地理本体和空间语义度量。由于信息的表达形式为命题和信息单元, 采用证据理论和模糊逻辑对上述子相关性度量进行统一建模。所提方法可以基于语义检索网页中的定性地理信息, 并对相关文档进行排序。这种检索和排序方法符合人类空间认知, 因此可以有效提高地理信息检索的效率。     

大数据背景下的图书馆信息咨询服务探究

分析了大数据对图书馆信息咨询服务带来的影响,探讨了大数据背景下对图书馆信息咨询服务的有效变革和创新.     

信息不对称理论的工程项目主体行为博弈分析

将信息不对称理论引入到工程项目风险管理中,对工程项目主体行为博弈进行了分析.首先,就业主与承包商在项目招投标阶段和合同履行阶段的博弈进行了分析,通过分析发现应当建立激励与约束机制避免逆向选择和道德风险,从而降低项目风险.随后,就业主与监理单位之间的博弈和承包商与监理单位之间的博弈进行了分析,分析表明可以通过奖励和惩罚两种方法来提高监理方的工作积极性;应当不断提高对监理单位的约束程度,促使监理系统成为一个自适应系统.     

基于Web的高校学生信息管理系统的设计与实现

实施高校学生信息管理系统,是目前校园信息化建设的重要内容。在对高校学生信息进行详细的分析,对系统的体系结构、主要功能进行详细设计的基础上,设计了以校园网为基础,运用.Net技术和SQL数据库技术,采用B/S的多层结构的基于W eb的高校学生信息管理系统。该系统具有界面友好,操作简单,安全性和扩展性强的特点,同时提供了与EXCEL办公软件进行交互的接口,极大地提高了高校学生管理工作的效率。     

基于互信息的语言模型回退平滑算法

针对二元模型,提出了一种基于互信息的回退（MI Back-off）平滑算法．从互信息的角度,分析词之间的搭配关系,根据模型中每个二元对的互信息对其概率进行不同程度的折扣,并利用低阶模型对零概率事件进行补偿,通过极小化困惑度的原则体现新算法的合理性．在不同类别测试集下,该平滑算法与传统Katz平滑算法相比,模型困惑度下降均超过20％。