GSM中的Um接口

该文介绍了GSM中Um接口的组成、各层的定义和所执行的功能,通过该文,使大家对空中接口有了一个较为全面的了解。     

电液伺服纠偏系统在输送带生产中的应用

介绍电液伺服纠偏系统在输送带生产中的应用，详细说明该系统的组成、工作过程及相关参数设计。该系统由光电传感器、位移传感器、电液伺服阀、液压缸和纠偏辊等装置组成。当涂胶过程帆布出现跑偏时，跑偏信号通过电液伺服控制器放大后驱动电液伺服阀，控制纠偏辊移位，从而对跑偏帆布实施纠偏。     

基于重复热点数据的CF广播结构改进算法*

针对现有广播结构构建中对数据访问概率倾斜度考虑不足的问题,在CF索引树的基础上提出了一种基于数据倾斜度的广播构建算法。该算法充分考虑热点数据的请求,根据数据在CF索引树中所处位置的不同,在一个广播周期内重复广播热点数据及其对应的索引节点,尽量减少移动用户的访问时间。最后通过实验验证了改进后广播结构的有效性。     

一种分布式序列模式挖掘算法

针对分布式环境下的序列模式挖掘问题,提出了一种分布式序列模式挖掘(DSPM)算法。DSPM以PrefixSpan算法为基础,使用抽样检测技术平衡了任务负载,将挖掘任务分解后分配到多台计算机上以多进程、多线程并行执行。另外采用了伪投影技术来降低生成投影数据库的开销。实验结果表明,DSPM算法能够快速有效地挖掘分布式环境下的全局序列模式。     

项目导向的计算机审计教学方法的创新与探索

针对目前计算机审计课程教学过程中存在课堂教学与计算机审计实践脱节问题,笔者根据自身教学经验,并结合参与国家审计署项目审计的经历,提出以项目为导向、整体模块化、模块多样化的计算机审计教学方法,实现教学理论与审计实践的较好结合,充分调动教学中两个主体的主观能动性,提高了教学质量。     

面向大规模数据集的近邻传播聚类

近邻传播聚类在计算过程中需构建相似度矩阵,该矩阵的规模随样本数急剧增长,限制了算法在大规模数据集上的直接应用。为此,提出一种改进的近邻传播聚类算法,利用数据点的局部分布,借鉴半监督聚类的思想构造稀疏化的相似度矩阵,并对聚类结果中的簇代表点再次或多次聚类,直至得到合适的簇划分。实验结果表明,该算法在处理能力和运算速度上优于原算法。     

一种基于多核函数SVM的图像标注方法

针对多项式核或RBF核SVM不能很好地处理图像标注中的数据不平衡问题,提出了一种基于多核函数SVM的图像标注方法,该方法采用多核函数训练过的SVM将基于区域的图像标注问题转化为对非平衡数据分类的问题,进而对图像标签进行分类以获取更符合图像真实含义的标注.实验结果表明,多核函数SVM图像标注性能优于单独使用局部或全局核函数.     

基于聚类的数据敏感属性匿名保护算法*

为了防止数据敏感属性的泄露,需要对数据敏感属性进行匿名保护。针对l-多样性模型当前已提出的算法大多是建立在概念层次结构的基础上,该方法会导致不必要的信息损失。为此,将基于属性泛化层次距离KACA算法中的距离度量方法与聚类结合,提出了一种基于聚类的数据敏感属性匿名保护算法。该算法按照l-多样性模型的要求对数据集进行聚类。实验结果表明,该算法既能对数据中的敏感属性值进行匿名保护,又能降低信息的损失程度。     

一种新的多标签数据集转换方法RAPC-W

针对现有多标签数据集转换方法无法有效利用标签间的语义相关性和共现性知识, 以及转换得到的数据集相对于问题规模偏小等问题, 提出了一种新的多标签数据集转换方法RAPC-W(ranking by all pairwise comparision based WordNet)。该方法将标签对从原来的两对扩展到四对, 增加了划分后数据集的规模。另外, 引入了外部数据源WordNet, 较好地考虑了标签语义相关性和共现性知识, 一定程度上过滤掉了语义不相关的标签组合, 更好地保留了原始数据集的信息, 降低了噪声数据集对基分类器训练的不良影响。在UCI知识库提供的Yeast和Letter数据集以及KEEL提供的Emotion、Genbase数据集上的一系列实验结果表明, 该方法是有效可行的。     

关联规则挖掘中增量式更新算法的研究

关联规则的更新是数据挖掘技术中的一个重要内容,能否有效地挖掘出动态事务数据库中的频繁项目集或关联规则是衡量一个算法好坏的关键因素。该文系统地介绍了关联规则的增量式更新问题,给出或提出了相应的算法,并举例说明了算法的执行过程。