基于KNN的Web文本分类方法的研究

为了更有效地组织Internet 上丰富的信息资源, 通过分析Web 文本的特点,提出了基于KNN 的Web文本分类方法,并结合具体实验在对数据进行预处理的基础上实现了KNN分类算法.实验表明,该方法训练数据规模大大减少,训练效率较高,同时具有较好的精确率和召回率.     

IPv6组播的轻量级视频会议系统设计与实现

IPv6及其组播技术在实际网络中的工程化应用和流媒体技术的快速发展,为视频会议系统提供了一个新的发展途径。从轻量级JMF原理开始,结合Java2平台,在分析传统多点处理单元MCU劣势的基础上,提出了IPv6组播的轻量级视频会议系统的结构——会议客户端和控制中心服务器OCS结构,并从音频视频的实时采集和IPv6组播传输,基于IPv6组播的白板系统,基于IPv6单播的远程桌面控制,基于IPv6单播和组播的文字聊天等主要功能上,介绍了IPv6组播的轻量级视频会议系统的实现方法。试用结果表明OCS是一个低负载,控制性强,管理作用明显的中心服务器。     

基于信号强度差的RFID室内定位研究

针对RFID室内定位中使用异种标签以及标签电量差异引起的信号强度差异的问题,提出一种新的基于SSD(Signal Strength Difference)的RFID指纹定位模型。该模型引入虚拟参考点,在离线阶段根据信号传播模型计算虚拟参考点的RSSI,建立SSD指纹地图,利用SSD消除异构定位读写器及电子标签的差异并解决由时间的变化引起的标签RSSI衰减问题;在在线定位阶段,采用位置匹配求交集的方法消除噪声点,然后利用K-NN算法估计目标位置。实验表明该模型具有较好的健壮性和较高的定位精度。     

基于.NET技术的Web工作流模型研究

为了提高工作效率,便于企事业单位通过网络协同办公,文中基于.NET技术和工作流原理,通过分析企事业单位日常办公流程,提出了工作流的共享模型与传递模型,并讨论了这两种模型的优缺点,指出在实际系统中要综合考虑这两种模型;接着探讨并实现了基于.NET技术的Web工作流模型,模型主要有四部分组成。此模型的实现主要为异地办公及跨企业的合作办公提供了良好工作基础。     

基于.NET技术的Web工作流模型研究

为了提高工作效率,便于企事业单位通过网络协同办公,文中基于.NET技术和工作流原理,通过分析企事业单位日常办公流程,提出了工作流的共享模型与传递模型,并讨论了这两种模型的优缺点,指出在实际系统中要综合考虑这两种模型;接着探讨并实现了基于.NET技术的Web工作流模型,模型主要有四部分组成.此模型的实现主要为异地办公及跨企业的合作办公提供了良好工作基础.     

融合节点覆盖范围和结构洞的影响力最大化算法

影响力最大化是社交网络分析中的一个重要问题,旨在挖掘可以使得信息在网络中传播范围最大化的一小组节点（通常称为种子节点）。基于网络拓扑结构的启发式影响力最大化算法通常仅考虑某单一的网络中心性,没有综合考虑节点特性和网络拓扑结构,导致其效果受网络结构的影响较大。为了解决上述问题,提出了一种融合覆盖范围和结构洞的影响力最大化算法NCSH。该算法首先计算所有节点的覆盖范围和网格约束系数;然后通过覆盖范围增益最大原则选择种子节点;其次,若存在多个节点增益相同,则按照网格约束系数最小原则选取;最后,重复上述步骤直至选出所有种子节点。NCSH在不同种子数量和不同传播概率条件下,在六个真实网络数据集上均保持着优异的效果,在影响力传播范围方面,比同类的基于节点覆盖范围的算法（NCA）平均提高了3.8%;在时间消耗方面,比同类的基于结构洞和度折扣的最大化算法（SHDD）减少了43%。实验结果表明,NCSH能有效解决影响力最大化问题。     

异构环境下语义Web服务发现算法研究

随着网络上越来越多种类各异的Web服务,如何对其进行有效发现是实现动态Web服务组合的关键.本文研究了异构环境下服务发现语义信息的匹配问题,利用领域本体解决了异构数据的综合利用与共享,并通过实验表明了本文提出方法的有效性.     

基于稀疏表示的快速l2范数人脸识别方法

多数稀疏表示方法需要原子数目远远大于原子维数的大规模冗余字典,并采用l1-范数最小化方法来计算稀疏系数。为了降低算法复杂度,本文提出一种基于稀疏表示的快速l2-范数人脸识别方法。通过提取融合特征和缩小字典规模来改善字典结构,增强l2-范数的稀疏性,从而在保证识别性能的前提下大幅提高算法运行速度。实验表明,与其他稀疏表示方法相比,本文方法可以显著降低算法复杂度,同时可以保持良好的人脸识别率和排除干扰人脸的能力。     

基于CHMMs的自适应行为识别方法

针对基于传感器的行为识别系统中通道数据缺失问题,采用耦合隐马尔可夫模型提出了一个多传感器数据融合的自适应行为识别方法,该方法充分挖掘了不同传感器之间数据的关联性和人体行为中身体不同部位之间的协作性.实验分析了站立、行走、坐、躺四种行为,结果表明该方法的识别率在84％以上,并且与其他相关方法相比,具有较高的识别率和自适应能力.