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101.
1 引言移动代理技术在1994年一经提出,因其开放性、灵活性、健壮性、扩缩性、经济性和支持移动客户等特点,作为一个提供网络服务开发和个性化的统一框架,作为一种分布计算和移动计算的支撑技术.得到广泛的研究。移动代理在远程实时控制、移动客户支持、信息查询、电子商务、网络管理和控制、远程信息处理、个性化网络服务、分布科学计算等方面都有很好的应用背景。学术界和工业界对移动代理都呈现出浓厚的兴趣,纷纷进行研究。国际上至今已涌现出70多个移动代理系统。但是我们也要看到,移动代理作为一种非常灵活的新型计算模型,存在一些亟待解决的问题,如:移动代理安全问题、强迁移问题、移动代理的exact-ly once容错问题,等。 相似文献
102.
SDT算法及其在过程数据压缩中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
首先阐述了过程数据压缩的重要性及特点,然后介绍了SDT(Swinging Door Trending)算法的基本原理,给出了离线压缩、在线压缩及信号重建的软件框图,最后介绍了SDT算法的应用,并得出了一些结论。希望对过程数据压缩的研究和应用提供一定的帮助。 相似文献
103.
支持向量机和最小二乘支持向量机的比较及应用研究 总被引:56,自引:3,他引:56
介绍和比较了支持向量机分类器和量小二乘支持向量机分类器的算法。并将支持向量机分类器和量小二乘支持向量机分类器应用于心脏病诊断,取得了较高的准确率。所用数据来自UCI bench—mark数据集。实验结果表明,支持向量机和量小二乘支持向量机在医疗诊断中有很大的应用潜力。 相似文献
104.
核主元分析及其在人脸识别中的应用 总被引:10,自引:0,他引:10
传统的基于数据二阶统计矩的特征脸法(Eigenface)或主元分析法(PCA)是一种有效的数据特征提取方法,是基于原始特征的一种线性变换。但是,当原始数据中存在非线性属性时,用主元分析法后留下的显著成分就可能不再反映这种非线性属性。而核主元分析则是基于原始数据的高阶统计量,是一种非线性变换,在图像识别中它可以描述多个像素之间的相关性。该文采用KPCA法提取人脸特征,利用线性支持向量机设计分类器,实验结果表明,基于核主元分析方法的识别正确率明显优于基于主元分析法。 相似文献
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106.
107.
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