检索结果-南通市图书馆

作者：闫宏印

来源：南通市图书馆图书评论

学校读者我要写书评

暂无评论

J2EE平台下社保综合系统的设计与实现

计算机工程 2007年第23期33卷 276-278页

作者：闫宏印冯浩太原理工大学计算机与软件学院太原030024

根据社保行业的特点和实际需求,提出一种基于J2EE平台的C/S/S结构社保系统模型。系统设计过程中引入组件化和工作流的思想,使用Business Delegate,Session Facade等多种J2EE设计模式。为了规范系统调用层次和搭建系统服务,构建了企业级... 详细信息

根据社保行业的特点和实际需求,提出一种基于J2EE平台的C/S/S结构社保系统模型。系统设计过程中引入组件化和工作流的思想,使用Business Delegate,Session Facade等多种J2EE设计模式。为了规范系统调用层次和搭建系统服务,构建了企业级框架。应用解决EJB调用瓶颈的优化策略,提供安全服务和日志服务。

关键词： J2EE MVC Facade Hibernate

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于聚类分析的动态自适应入侵检测模式研究

计算机工程与设计 2013年第3期34卷 814-820页

作者：梁飞闫宏印太原理工大学计算机与软件学院山西太原030024

针对传统的基于聚类分析入侵检测的研究大都通过改进算法增强入侵检测的效果,算法往往具有较高的空间和时间复杂度,算法参数大多通过人工尝试得到,参数的最优化和动态改变无法得到保证的问题,提出一种新的入侵检测模式,采用针对K-means... 详细信息

针对传统的基于聚类分析入侵检测的研究大都通过改进算法增强入侵检测的效果,算法往往具有较高的空间和时间复杂度,算法参数大多通过人工尝试得到,参数的最优化和动态改变无法得到保证的问题,提出一种新的入侵检测模式,采用针对K-means算法的特点的预处理过程,充分利用K-means算法应用的具体环境,将可得到入侵信息指导K-means算法的执行。加快了算法的收敛速度,解决了K-means算法本身存在的问题。通过动态确定初始中心向量和半径阈值参数建立了一种动态自适应入侵检测模式。通过实验验证了这种检测模式是有效的,能有效检测某一种具体的入侵类型。

关键词：入侵检测 K-means算法聚类自适应动态检测

应用Struts和Hibernate的物流配送系统

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

微计算机信息 2007年第18期23卷 147-148,135页

作者：冯浩闫宏印太原理工大学计算机与软件学院

在J2EE的B/S应用架构下,以Struts作为表示层框架,Hibernate作为数据持久层框架,设计了一个MVC模式的连锁企业配送中心物流信息系统。该系统运行效率高,具有良好的可扩展性、实用性和可维护性。文中对系统的体系结构、功能和实现机制作... 详细信息

在J2EE的B/S应用架构下,以Struts作为表示层框架,Hibernate作为数据持久层框架,设计了一个MVC模式的连锁企业配送中心物流信息系统。该系统运行效率高,具有良好的可扩展性、实用性和可维护性。文中对系统的体系结构、功能和实现机制作了详细阐述。

关键词： MVC Struts Facade Hibernate

Linux用户空间加/解密API的设计与实现

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机应用与软件 2013年第2期30卷 184-188页

作者：李石磊闫宏印太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原030024

开发标准的用户空间Crypto API接口是Linux内核开发者未来开发目标之一。以IPsec VPN网关代理系统为应用模型,使用动态模块加载机制和系统调用劫持技术,对基于系统调用的用户空间加/解密API的开发流程和设计方法进行研究。通过与基于Net... 详细信息

开发标准的用户空间Crypto API接口是Linux内核开发者未来开发目标之一。以IPsec VPN网关代理系统为应用模型,使用动态模块加载机制和系统调用劫持技术,对基于系统调用的用户空间加/解密API的开发流程和设计方法进行研究。通过与基于Netlink用户空间加/解密API进行对比,展示了该API接口的设计灵活性和可定制性。并以应用模型为背景,对该API接口的实际使用性能进行测试。结果表明,使用该API接口,可以提高系统的整体运行效率,也可以提高系统的稳定性。

关键词：加解密API 系统调用内核

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进蚁群算法的阈值医学图像分割

北京交通大学学报 2016年第5期40卷 40-44页

作者：张小莉闫宏印徐秋菊山西轻工职业技术学院信息工程系太原030013 太原理工大学计算机科学与技术学院太原030024

为了提高医学图像分割的精确度,提出了一种基于改进蚁群算法的阈值医学图像分割.对蚁群算法中的初始聚类中心、动态更新信息素浓度和参数变量进行了改进.实验结果证明:改进算法可以提高医学图像的分割精确度,同时克服蚁群算法搜索时间较... 详细信息

为了提高医学图像分割的精确度,提出了一种基于改进蚁群算法的阈值医学图像分割.对蚁群算法中的初始聚类中心、动态更新信息素浓度和参数变量进行了改进.实验结果证明:改进算法可以提高医学图像的分割精确度,同时克服蚁群算法搜索时间较长,求解速度较慢的缺陷,缩短运算时间.

关键词：图像分割医学图像蚁群算法改进

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进RM算法的云环境任务调度研究

计算机测量与控制 2013年第6期21卷 1612-1614页

作者：王祺元闫宏印太原理工大学计算机科学与技术学院太原030024

云计算中存在大规模的用户群和海量数据处理,如何高效地进行作业调度是云计算下需要解决的重要问题;通过对云计算下的Map-Reduce编程模型进行研究,着重分析了Map-Reduce作业调度算法,改进了一种单调速率计算能力调度算法;该算法结合作... 详细信息

云计算中存在大规模的用户群和海量数据处理,如何高效地进行作业调度是云计算下需要解决的重要问题;通过对云计算下的Map-Reduce编程模型进行研究,着重分析了Map-Reduce作业调度算法,改进了一种单调速率计算能力调度算法;该算法结合作业周期和重要程度两个参数Ii和Ti来计算作业的优先级,并按照优先级分类作业调度;实验结果表明,此算法提高了作业调度的效率,是云计算中一种有效的作业调度算法。

关键词：云计算单调速率作业调度优先级

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于价格激励机制的网格调度算法模拟

微计算机信息 2007年第27期23卷 3-4,18页

作者：马少静闫宏印太原理工大学计算机与软件学院太原030024

基于网格计算市场模型的网格任务调度借鉴人类社会竞争的市场调节机制,根据用户的经济需求进行资源管理与任务调度,使资源提供者和资源消费者都能实现各自的经济利益。采用基于离散事件的网格模拟器GridSim模拟一个具体的网格环境,并模... 详细信息

基于网格计算市场模型的网格任务调度借鉴人类社会竞争的市场调节机制,根据用户的经济需求进行资源管理与任务调度,使资源提供者和资源消费者都能实现各自的经济利益。采用基于离散事件的网格模拟器GridSim模拟一个具体的网格环境,并模拟实现了基于网格资源价格激励机制的任务调度算法,最后通过程序运行结果验证该调度算法的有效性以及不足之处。

关键词：网格 GridSim 任务调度模拟

改进K-means加权自适应多视图数据聚类算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机仿真 2021年第8期38卷 314-317,429页

作者：李丽亚闫宏印太原工业学院山西太原030008 太原理工大学山西太原030024

在如今的大数据时代,视图数据越来越多,由于这些数据表现出明显的多样性和差异性,使得多视图数据聚类成为了大数据的研究重点问题之一。针对多视图数据聚类问题,提出了一种基于改进K-means加权自适应多视图聚类算法。首先,提出加权自适... 详细信息

在如今的大数据时代,视图数据越来越多,由于这些数据表现出明显的多样性和差异性,使得多视图数据聚类成为了大数据的研究重点问题之一。针对多视图数据聚类问题,提出了一种基于改进K-means加权自适应多视图聚类算法。首先,提出加权自适应多视图聚类算法,降低视图同维度变换的复杂性。然后考虑到数据的误差性和离群点问题,对数据条件进行优化处理,把Frobenius范数作为条件进行改进,起到对多视图数据加权的作用。再结合自由度问题,找到多视图数据的最优解,降低目标函数自由度。最后根据K-means优化理论,通过权重系数减少数据对多视图聚类的影响,确定多视图不同簇的聚类中心,从而完成对所有视图数据的优化。基于MATLAB仿真平台,分别对5个数据集采用4种性能评价指标进行仿真验证。实验结果表明,所提出的算法大大减少了运行时间,而且具有较好的聚类性能。

关键词：多视图数据聚类加权自适应优化理论性能指标数据集

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

融合递归求逆滤波的机器人混合语音识别方法

计算机仿真 2020年第8期37卷 277-280,290页

作者：李丽亚闫宏印太原工业学院山西太原030008 太原理工大学山西太原030024

机器人语音识别需要满足混合噪声与非特定人等复杂场景的使用需求,现有方法难以达到全场景的准确识别。为此提出了融合递归求逆滤波的混合语音识别方法。方法根据机器人语音识别模型,分别对语音信号的预处理,特征提取,以及匹配识别三个... 详细信息

机器人语音识别需要满足混合噪声与非特定人等复杂场景的使用需求,现有方法难以达到全场景的准确识别。为此提出了融合递归求逆滤波的混合语音识别方法。方法根据机器人语音识别模型,分别对语音信号的预处理,特征提取,以及匹配识别三个阶段做了相应优化。在预处理阶段,设计了递归求逆算法,用于补偿原始语音中的小特征信号,同时采用加权向量,在递推过程中增强原始语音信号。在特征提取阶段,针对卷积噪声,边缘效应,以及基音干扰,设计了多次滤波器,用以避免语音特征提取时的各种干扰。最后的匹配识别阶段,利用提取的特征训练得到模板库,通过欧氏距离递推得到相似度,并根据阈值约束完成匹配识别。仿真结果表明,融合递归求逆滤波方法显著提高了混合语音信号的识别率与抗噪性能,能够更好的满足机器人复杂场景下的应用需求。

关键词：机器人场景递归求逆多次滤波欧氏距离混合语音识别