基于语义特征的模糊聚类算法研究

对海量数据进行聚类,从中获取有价值的隐含知识,已经成为一项迫切的需求。传统的基于词频或距离的文本聚类技术在准确度方面存在较大差距。引入文本语义信息的聚类方法,提高了聚类的准确度。实验结果表明,基于语义特征的模糊聚类算法具有较好的聚类效果。     

SURF算法在通用GPU和OpenCL的优化与实现

Speeded Up Robust Feature（SURF）算法是在计算机视觉领域得到广泛应用的一种图像兴趣点检测和匹配方法。开放计算语言（OpenCL）提供了一个在异构体系结构上,包括GPU,CPU及其他类型处理器,编写并行程序的框架。本文介绍了如何在通用GPU和OpenCL平台上,对SURF算法进行优化与实现。本文对其中一些优化方法,例如kernel线程的配置,局部内存的使用方法等,进行了详细的对比和讨论。最终实现的OpenCL版本的算法在NVidiaGTX260平台上获得了比原始的CPU版本在IntelDual—CoreE54002．7G处理器上至少21倍的加速。     

求解一元高次方程数值解的并行计算方法

如何快速高效求解一元高次方程是数值计算领域一个重要的问题。传统的牛顿迭代法及基于其的改进算法等,在求解过程中存在需要初始值,求解不完全等不足之处。针对这些问题,研究了求解一元高次方程的并行计算方法,将黄金分割法与并行计算结合,充分利用二者优点,在不需要初始值的情况下,高效准确的求得一元高次方程的全部实数根。该方法与传统方法的比较以及对该方法的性能分析,表明该方法具有较好的并行度,数值实验结果证明了新方法具有全局搜索能力。该方法在求解高次方程的问题上具有良好的适用性。     

Multisim在计算机组成原理实验中的应用

提出了基于Multisim10的计算机组成原理仿真实验的方法,该方法对计算机的各组成部分用虚拟元器件组成并在虚拟环境下进行仿真实验,通过存储器仿真实验实例给出了仿真实现的技术方案。结论是,计算机组成原理的虚拟仿真实验是一种先进的实验模式,学生可把重点放在计算机各组成部分的设计和仿真验证上,弥补了真实实验在计算机组成、功能实现等方面直观性较差的不足,使实践环节更好地达到教学目的,即丰富了实验内容、方法和手段,又有效地提高了实验的直观性及效果。     

电子商务企业声誉评估方法

企业声誉评估是企业声誉管理的基础工作,是体现声誉价值的有力手段,是获得竞争优势的最终决定因素。针对电子商务迅速发展的现状,文中对电子商务企业声誉评估方法展开综合研究。首先阐明了电子商务企业声誉评估指标体系及权重;其次研究单个指标评估,包括归纳评估方式和设计评估表两个方面;然后研究综合评估,包括定性评估采用的模糊综合评估法和定量评估采用的线性加权综合评估法;最后通过具体实例来说明评估方法的应用。文中研究的电子商务企业声誉评估方法具有一定的科学性,实际应用时还需要结合不同种类电子商务企业的特点以及电子商务的发展进行深入研究。     

SSH框架实现MVC架构的电子商务软件平台

软件是电子商务应用的基础.文中研究运用SSH框架实现MVC架构的电子商务软件开发平台,来解决电子商务软件开发存在的问题.首先研究电子商务软件的功能;其次研究MVC架构技术;然后研究由Struts、Spring、Hibernate集成的SSH框架技术;最后研究SSH框架实现MVC架构,通过电子商务系统实例,分别研究Struts实现表现层、Spring整合业务层、Hibernate实现数据层.运用文中研究的开发平台,不仅实现了视图、控制器与模型的彻底分离,而且实现了业务逻辑层与持久层的分离,无论前端如何变化,模型层只需很少的改动,提高了软件的可复用性.     

基于贝叶斯网络的网络品牌认知度评价方法

随着电子商务和网络经济的快速发展,网络品牌的不确定信息越来越多,给消费者的选择造成了很大的困扰。考虑到网购消费者普遍存在的重复购买属性以及网络品牌对消费期望的重要性,有必要考虑网络品牌对消费者购物期望的动态影响,探究一种科学有效的评价体系,完成对网络品牌认知度的评价。贝叶斯网络是获取不确定知识的有效方法。介绍贝叶斯网络的优势与特征,论证基于贝叶斯网络进行网络品牌分类的可行性。实验证明通过贝叶斯网络可以有效地对网络品牌进行分类,获取电子商务系统的所需信息,帮助用户进行网络品牌的选择和购买行为的决策。