基于构件技术的嵌入式系统复用软件设计

提高软件生产率成为软件产业的当务之急;基于构件的软件复用是当前复用研究的焦点,被视为实现成功复用的关键因素之一。本文主要讨论基于构件的嵌入式系统软件复用技术,提出工业嵌入式系统的系统级软件设计方法,以软件构件形式对其进行封装,以标准接口形式暴露给用户级应用软件对其进行操作,方便了系统的集成和维护。     

Novell Netware网上实现Foxpro数据库完整性操作的方法

ＮｏｖｅｌｌＮｅｔｗａｒｅ网上实现Ｆｏｘｐｒｏ数据库完整性操作的方法曲朝阳，张睿华，魏晓明［东北电力学院信息工程系，科研产业处，信息工程系，吉林１３２０１２］０引言网络环境下进行数据库文件共享时，可能多个用户同时对一个文件进行操作，这种情况下若不加以...     

基于SQL的电网海量数据属性约简方法

针对电网数据量激增造成的数据冗余,提出一种基于SQL(结构化查询语言)的电网海量数据属性约简方法。该法将粗糙集理论与数据库技术相结合,使用经典的粗糙集理论确定待处理的电网数据的粗糙集集合,利用SQL中的GUOUPBY子句和COUNT(*)函数将粗糙集集合操作转化为SQL的统计操作,通过基于SQL的求属性核方法得到电网信息数据表的最小属性约简。实验结果表     

基于多预测树组合算法的电力信息系统数据库缓存模型

为解决电力大数据时代背景下信息系统数据库体积大、并发量高导致的运行效率瓶颈,分析了当前几种缓存模型的基本架构和原理,综合电力内网中各业务系统的主要特点,构建了一个电力信息系统数据库缓存模型,在模型中设计了一种多预测树组合算法(预测树森林)。通过在应用层使用boosting方式对队列进行抽样得到具有时序性和业务逻辑特点的SQL语句构建预测树森林,智能预测可能发生的数据库操作并将结果集提前缓存到内存中,模型还可以根据系统的运行情况动态调整预测树森林的投票阈值,从而达到提高缓存效率和命中率的目的。并基于Oracle数据库对模型的可行性进行了讨论,在云平台下运行结果表明模型不仅算法收敛速度快而且能够实现同等内存容量下缓存效率的提高。     

数据库课程教学改革与创新

针对数据库课程的特点,本文从"精彩第一节课"的兴趣培养和激发入手,提出多种教学方法结合的数据库课程教学改革新思路。     

基于传递函数自我优化的BP网络算法改进

目前使用比较普遍的优化方法对BP算法改进之后,改进的BP神经网络预测过程都存在复杂程度变大、更加消耗人力资源等缺陷。针对这些缺陷,本文提出一种传递函数自我优化算法来改进神经网络。然后将改进的网络应用到风电功率预测中,以东北某风电场一段时间的风电运行数据作为实验样本,分别采用传统BP神经网络和改进的BP神经网络进行预测分析。仿真结果证明,改进之后的BP神经网络不仅有更快的收敛速度,还有更加精确的预测结果,并且不需要认为干预整个预测过程。极大提高了网络的预测能力和效率。     

基于 Struts +Hibernate架构的应用系统设计与实现

分析了Struts框架和H ibernate技术的功能及优势,提出基于MVC模式将Struts和H ibernate相结合的架构作为大型J2EE应用程序的解决方案,并以某企业纪检监察系统为例,用Struts构建整体框架,H ibernate技术实现持久层,完成业务层和数据库层之间的交互,给出了具体设计过程和实现细节。这两种架构相结合很好地解决了系统的开发效率低、不易于维护、低耦合及可移植性差等问题。     

基于J2EE构建医药电子商务平台

结合医药行业的特点，给出了实施医药电子商务应采用的基本体系结构；介绍了搭建电子商务平台所采用的关键技术；以一个订单子系统为例详细说明了其设计和实现过程；最后讨论了整个系统的集成等问题。     

基于Spark的电力设备在线监测数据可视化方法

大数据可视化可以实现海量电力设备在线监测数据中各种属性、运行状态等电力特征信息的图形、图像化直观呈现,为设备运行状态的及时有效监控分析提供有力保障。因此,本文提出一种基于Spark的电力设备在线监测数据可视化方法,为实现大数据环境下的电力设备在线监测数据的状态信息快速提取,在Spark大数据计算平台上,建立了基于设备状态评估指标体系与模糊C均值聚类(FCM)的电力设备状态信息提取算法。针对数据的多维、时序特性,构建三维平行散点图的数据可视化展现形式,实现电力设备在线监测数据信息全貌的可视化展现。将该方法运用于吉林省某风电场的风电机组在线监测数据集,实验结果证明了该方法的有效性。