ORACLE与SQL SERVER语言的比较

在不同的关系型数据库管理系统 (RDBMS)之间 ,存在很多差异 ,ORACLE和SQLSERVER都符合SQL 92标准的属性扩展 .从应用程序的开发人员的角度来看 ,ORACLE和SQLSERVER对数据进行管理方式没有太大的区别 ,ORACLE和SQLSERVER之间的内部差异却是十分明显 .本文研究了ORACLE和SQLSERVER的区别是为了实现ORACLE向SQLSERVER转换 .     

虚假财务报表的FCM算法识别

财会人员借助财务惯例和财务准则等财务技术手段篡改财务报表,与常规财务数据对照会发现,所篡改的财务数据在财务数据指标方面往往缺少相互关联性,甚至是自相矛盾。同时在报表模式上与常规财会数据也呈现内在差别,但是这些差别人工检验较难。本文采用模糊C均值聚类方法将这些差异放大,从而识别出虚假财务报表。该方法具有识别准确率高和快速的特点,具有理论方法创新意义。     

遗传算法及其应用

遗传算法是模拟生物进化机制新发展起来的一种搜索和优化方法，它是基于自然进化机制并且在寻找目标函数或在目标函数附近解决优化问题，遗传算法已在许多领域得到应用。并显示出良好的发展前景．本文介绍了一些优化方向的基本问题，包括理论、方法、实现技术以及应用中的普遍性问题，对其应用前景进行了展望．     

ORACLE与SQL SERVER语言的比较

在不同的关系型数据库管理系统(RDBMS)之间,存在很多差异,ORACLE和SQL SERVER都符合SQL-92标准的属性扩展.从应用程序的开发人员的角度来看,ORACLE和SQL SERVER对数据进行管理方式没有太大的区别,ORACLE和SQL SERVER之间的内部差异却是十分明显.本文研究了ORACLE和SQL SERVER的区别是为了实现ORACLE向SQL SERVER转换.     

基于增量式模糊聚类算法的文本挖掘

针对传统模糊聚类算法需要预先确定初始隶属度矩阵的问题,该文提出了基于增量式模糊聚类算法(Incremental fuzzy clustering algorithm, FCLDA)的文本挖掘方法。首先根据文本集中关键词出现次数进行排序,优先选择出现次数多的关键词作为文本集的主题,然后利用隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation, LDA)主题模型构建文档-主题概率分布组成矩阵,将该矩阵作模糊C均值聚类(FCM)算法的隶属度矩阵,并对隶属度矩阵的隶属度值增加一个权值,在FCLDA算法迭代过程中,采用模糊信息熵作为聚类数确定的标准,增加主题词,当模糊信息熵达到最小值时,聚类数确定下来,最后将FCLDA算法应用到网页的文本挖掘中,结果试验表明,相对于FCM算法和K最近邻(K-nearest neighbor)算法,FCLDA算法的运行聚类结果准确率更高,运行速度加快,更适合处理具有模糊性的文本。     

基于群智感知的交通违章举报系统设计方法

基于群智感知技术设计了一个交通违章举报系统,并对现有的数据选择机制进行了分析。针对这些机制在评价感知数据质量和用户可信程度方面存在的不足,提出一种新的基于信誉模型的数据选择方法,用户的信誉值可以根据其历史感知数据的质量动态计算得出,并将该方法应用于违章举报系统设计之中,有效地限制了恶意举报行为,提高了举报数据的质量和系统运行效率。根据实际性能测试,系统运行稳定可靠,是对现有交通监控系统的一个很好的补充。     

遗传算法及其应用

遗传算法是模拟生物进化机制新发展起来的一种搜索和优化方法,它是基于自然进化机制并且在寻找目标函数或在目标函数附近解决优化问题.遗传算法已在许多领域得到应用,并显示出良好的发展前景.本文介绍了一些优化方向的基本问题, 包括理论、方法、实现技术以及应用中的普遍性问题,对其应用前景进行了展望.