基于粗糙集的高维空间离群点发现算法研究

该文提出在高维空间下离群点发现技术的新方法,即利用粗糙集的属性约简技术减少高维空间的维数,并在各个关联规则子空间下对数据集进行基于密度的离群点挖掘,使高维空间下的离群点挖掘更具有实用性。数据分析表明,该算法能有效地发现高维空间数据集中的离群点。     

数据仓库技术在物流控制上的应用

文章以快运公司的托运业务分析系统为背景,介绍了数据仓库的设计与实现技术,并给出基于数据仓库环境的数据挖掘的应用实例。     

基于多线程的RADIUS服务器性能测试方法研究

探讨了当前RADIUS服务器性能测试软件存在的测试数据不准确的原因，提出了基于多线程测试的解决方案。该方案设计为动态调整发包频率和发包时间，自动调整测试控制参数，能对RADIUS的工作情况进行合理正确的统计。同时采用多线程方法及时记录请求包的发送时间和应答包的接收时间以及准确的原始信息数据，使用无类型文件作为数据库，可以测试出RADIUS服务器在稳定状态下的性能参数，改善了测试结果数据的准确性和稳定性。     

高维空间下基于密度的离群点探测算法实现

离群点是数据仓库中表现行为异常的数据。对高维空间下离群点的性质进行了研究,采用高维空间数据在低维空间投影再进行探测的策略,解决了高维空间数据稀疏难以用数据点距离判断离群的问题。算法实现中选取彼此关联紧密的维,数据点之间的距离采用最近邻定义,用基于密度的离群点探测方法,能在局部空间内更有效地探测到离群点。     

基于Apusic Studio平台的JSF开发研究

JavaServer Faoes(JSF)是一种新兴的Web表现层框架,它超越了JavaServer Pages (JSP),在页面内提供了真正的服务器端事件处理,并提供了基于组件的、可以跨多个服务器请求生存的页面.Aimsic Studio作为J2EE的集成开发平台,对JSF实现了全面支持,包括界面导航、拖放式设计、事件管理机制,以及部署文件的自动生成等,另配以语法加亮、代码导航、断点调试、可视化的设计等辅助功能.     

基于 Apusic Studio平台的JSF开发研究

JavaServer Faoes(JSF)是一种新兴的Web表现层框架,它超越了JavaServer Pages (JSP),在页面内提供了真正的服务器端事件处理,并提供了基于组件的、可以跨多个服务器请求生存的页面.Aimsic Studio作为J2EE的集成开发平台,对JSF实现了全面支持,包括界面导航、拖放式设计、事件管理机制,以及部署文件的自动生成等,另配以语法加亮、代码导航、断点调试、可视化的设计等辅助功能.     

融合改进蚁群和DWA的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优且动态规划能力弱等缺陷,提出一种融合改进蚁群和动态窗口算法（DWA,Dynamic Window Approach）的路径规划方法,解决移动机器人全局路径优化以及局部动态避障路径规划问题。在分析传统蚁群算法路径规划原理及优缺点的基础上,通过引入初始栅格转移规则、改变信息素更新方式、删除冗余节点、圆切障碍顶点等方法,提高蚁群算法的收敛速度、规划路径的平滑度以及安全可靠度;进一步在改进蚁群算法中引入DWA进行局部路径规划,实现机器人的动态避障。对比仿真结果表明,所提改进算法在路径长度、迭代次数、收敛时间以及路径平滑度、安全可靠度等性能指标上较传统算法均有所提高。