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SIP ALG穿透NAT的实现

电子技术应用 2006年第7期32卷 22-24页

作者：沈军周淑华张思发中国地质大学计算机学院湖北武汉430074 清华大学电子工程系北京100084

为解决SIP应用穿透NAT的问题,剖析了NAT的工作原理,并针对SIP协议信令过程的特点,提出了采用ALG设备解决NAT的穿透问题,具体设计了ALG的结构和相关实现算法,并给出了详细的实现方案。

关键词：会话发起协议(SIP) 网络地址(NAT) 会话描述协议(SDP) 信令

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面向地学信息领域垂直搜索引擎设计与实现

计算机工程与应用 2012年第33期48卷 85-88,95页

作者：张思发马永格中国地质大学计算机学院武汉430074

垂直搜索引擎是搜索引擎领域的行业化分工,根据地学信息领域的行业特征、整体需求及其工作流程,在Nutch开源搜索引擎平台上添加了"庖丁解牛"中文分词算法、主题相关度评分算法、"主题词管理"选项等技术,建立了基于网络蜘蛛模型的面向地... 详细信息

垂直搜索引擎是搜索引擎领域的行业化分工,根据地学信息领域的行业特征、整体需求及其工作流程,在Nutch开源搜索引擎平台上添加了"庖丁解牛"中文分词算法、主题相关度评分算法、"主题词管理"选项等技术,建立了基于网络蜘蛛模型的面向地学信息领域的垂直搜索引擎。经过测试及结果比较,该系统相对于通用搜索引擎有明显的优势,使地学信息的定位和查找更加准确。该系统具有良好的扩展性和通用性,对垂直搜索引擎的研究和开发具有一定的借鉴作用。

关键词：地学信息领域垂直搜索引擎 Nutch 中文分词页面排序主题词管理

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一种应用分治策略改进的FCM聚类算法

计算机工程与应用 2013年第22期49卷 194-196页

作者：张思发刘汭祥中国地质大学(武汉)计算机学院武汉430074

传统的快速聚类算法大多基于模糊C均值算法(Fuzzy C-means,FCM),而FCM对初始聚类中心敏感,对噪音数据敏感并且容易收敛到局部极小值,因而聚类准确率不高。建立使用分治策略解决聚类问题的算法架构,充分考虑数据本身特性并对传统的FCM算... 详细信息

传统的快速聚类算法大多基于模糊C均值算法(Fuzzy C-means,FCM),而FCM对初始聚类中心敏感,对噪音数据敏感并且容易收敛到局部极小值,因而聚类准确率不高。建立使用分治策略解决聚类问题的算法架构,充分考虑数据本身特性并对传统的FCM算法进行改进,标准数据集的实验结果表明这种基于分治策略的FCM聚类算法较好地提高了算法的聚类准确率,加快了收敛速度。

关键词：模糊C均值聚类分治策略无监督聚类微阵列数据

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矿产资源补偿费征收管理信息系统的实现

人文与管理论丛 1998年第7期 69-71页

作者：张思发中国地质大学武汉管理干部学院

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不断提升税务部门代收工会经费水平

中国工会财会 2012年第10期 15-16页

作者：张思发青海省西宁市地税局

明确工会经费委托地税部门代收，有《工会法》和《国家税务总局关于进一步加强工会经费税前扣除管理问题的通知》等相关法律政策支持，是充分利用地税部门征管优势，实现部门优势资源互补的一项重要举措。收好工会经费，增强工会经济实... 详细信息

明确工会经费委托地税部门代收，有《工会法》和《国家税务总局关于进一步加强工会经费税前扣除管理问题的通知》等相关法律政策支持，是充分利用地税部门征管优势，实现部门优势资源互补的一项重要举措。收好工会经费，增强工会经济实力，工会组织职能作用才能得以充分发挥，做到更多更好地为群众办实事，党的阶级基础才能更加牢固。全市地税系统广大干部职工更需要统一思想、明确目标，进一步做好工会经费代收工作。

关键词：工会经费税务部门国家税务总局党的阶级基础地税部门《工会法》政策支持管理问题

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基于网格分簇的WSN能量感知路由协议

计算机工程 2010年第10期36卷 108-109,112页

作者：樊俊青赵丽花姜腊林张思发中国地质大学计算机学院武汉430074 南京铁道职业技术学院通信工程系南京210015 长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410004

针对现有无线传感器网络中各节点能量消耗不均的缺陷,提出基于网格的二层分簇方案设计能量感知路由协议,在分簇过程中,利用节点位置信息确定簇的大小,通过簇头节点来实现均匀的网络划分。经过理论分析和仿真实验,对该协议的性能进行验证... 详细信息

针对现有无线传感器网络中各节点能量消耗不均的缺陷,提出基于网格的二层分簇方案设计能量感知路由协议,在分簇过程中,利用节点位置信息确定簇的大小,通过簇头节点来实现均匀的网络划分。经过理论分析和仿真实验,对该协议的性能进行验证,并与LEACH协议进行比较。结果表明,该协议能够使网络中各节点较均衡地消耗能量,从而延长整个网络的生命周期。

关键词：无线传感器网络能量感知分簇