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中文分詞中的正向增字最大匹配算法研究[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)正向最大匹配算法的長(zhǎng)詞丟失、匹配次數(shù)較多、歧義字段處理的準(zhǔn)確率較低等問(wèn)題，基于Trie樹(shù)詞典提出了3種正向增字最大匹配算法，分別使用逐詞掃描、尾部折半掃描和尾部減一掃描這3種掃描方式采集歧義字段，并建立了一套歧義處理方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該3種算法在分詞速度和準(zhǔn)確率上均有顯著提高,錯(cuò)誤率降低到了原算法的三分之一以下。當(dāng)文本規(guī)模大于200 MB時(shí)，3種正向增字最大匹配算法的分詞速度均比原最大匹配算法提高30%以上。

發(fā)表于：8/31/2015

基于GQM的軟件過(guò)程改進(jìn)度量模型的研究[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

提出一種基于GQM的目標(biāo)、信息及屬性共同驅(qū)動(dòng)的GQ（I）M的軟件過(guò)程改進(jìn)度量模型，并且通過(guò)統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制方法SPC來(lái)進(jìn)行分析驗(yàn)證，能夠得到軟件組織過(guò)程的一組基線(xiàn)模型，為企業(yè)決策者在實(shí)施軟件過(guò)程改進(jìn)中提供有效的支持和指導(dǎo)，以降低缺陷率、控制風(fēng)險(xiǎn)以及提高產(chǎn)品質(zhì)量等，滿(mǎn)足企業(yè)希望以較低成本取得良好改進(jìn)效果的需求，尤其是對(duì)中小企業(yè)更具有現(xiàn)實(shí)意義。

發(fā)表于：8/31/2015

基于C/S架構(gòu)的學(xué)生調(diào)查問(wèn)卷系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

為能更好地掌握學(xué)生的思想動(dòng)態(tài)、心理狀態(tài)、生活需要及行為習(xí)慣等，同時(shí)，學(xué)校都具有數(shù)量較多的機(jī)房使網(wǎng)上問(wèn)卷調(diào)查具有可行性，因此開(kāi)發(fā)了本小型學(xué)生調(diào)查問(wèn)卷系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用Visual Basic 6.0和SQL Server 2005實(shí)現(xiàn)，可以動(dòng)態(tài)完成問(wèn)卷的初始化，客戶(hù)端試卷的生成和最終的問(wèn)卷數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，為調(diào)查問(wèn)卷的活動(dòng)開(kāi)展提供了便利。

發(fā)表于：8/31/2015

基于遺傳算法的高校多媒體教室排課問(wèn)題探索[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

遺傳算法是當(dāng)前計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的熱門(mén)課題，將這一熱門(mén)課題引入到教育技術(shù)學(xué)領(lǐng)域中來(lái)加以研究應(yīng)用。排課問(wèn)題本身是一個(gè)資源分配問(wèn)題，隨著多媒體教室的功能日益增加，需要引入一種將教室設(shè)備作為影響授課因素之一的排課算法。分析了多媒體教室排課算法的數(shù)學(xué)模型、約束條件以及算法設(shè)計(jì)。

發(fā)表于：8/31/2015

軍用軟件過(guò)程質(zhì)量度量實(shí)施方法研究[嵌入式技術(shù)][航空航天]

針對(duì)我軍軟件裝備研制過(guò)程質(zhì)量量化管理的需要，對(duì)軍用軟件過(guò)程質(zhì)量度量與評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了研究，提供了度量構(gòu)造、度量數(shù)據(jù)采集、度量結(jié)果分析與評(píng)價(jià)活動(dòng)準(zhǔn)則，建立了軍用軟件過(guò)程質(zhì)量度量與評(píng)價(jià)體系，并指導(dǎo)其實(shí)施。

發(fā)表于：8/31/2015

高階調(diào)制下極化碼的構(gòu)造研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了避免利用傳統(tǒng)方法在高階調(diào)制時(shí)無(wú)法確定極化碼的碼元噪聲功率的問(wèn)題，提出一種將高階調(diào)制信道分解成多個(gè)平行的并具有固定噪聲功率的二進(jìn)制輸入子信道的方法，將高階調(diào)制下極化碼構(gòu)造問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一般的二進(jìn)制輸入信道的極化碼構(gòu)造問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)了高階調(diào)制時(shí)的極化碼構(gòu)造，并針對(duì)格雷映射8-PSK調(diào)制和PAM/QAM調(diào)制等常用的高階調(diào)制進(jìn)行特定設(shè)計(jì)。仿真結(jié)果表明，采用推薦方法可以帶來(lái)明顯的性能提升。

發(fā)表于：8/31/2015

一種基于BICM-ID的物理層網(wǎng)絡(luò)編碼聯(lián)合設(shè)計(jì)方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

基于迭代比特交織編碼調(diào)制(BICM-ID)提出了一種物理層網(wǎng)絡(luò)編碼與編碼調(diào)制技術(shù)聯(lián)合設(shè)計(jì)方案。該方案將編碼調(diào)制技術(shù)和物理層網(wǎng)絡(luò)編碼聯(lián)合設(shè)計(jì)，提高了網(wǎng)絡(luò)吞吐量，通過(guò)設(shè)計(jì)一種星座映射方案，增大歐氏距離，降低誤碼率。此外，由于譯碼器部分只采用了一個(gè)SISO譯碼模塊，編碼譯碼方式采用卷積碼，使得譯碼復(fù)雜度大大降低。

發(fā)表于：8/31/2015

轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)人體模塊撞擊試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)開(kāi)發(fā)[嵌入式技術(shù)][汽車(chē)電子]

防止轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)對(duì)駕駛員傷害是駕駛員保護(hù)的一項(xiàng)重要指標(biāo)，是國(guó)家強(qiáng)制性檢驗(yàn)和CCC認(rèn)證項(xiàng)目。人體模塊撞擊轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確可靠關(guān)系到汽車(chē)生產(chǎn)商和廣大消費(fèi)者的切身利益，具有重要的意義。根據(jù)相關(guān)防止轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)對(duì)駕駛員傷害的標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)研究人體模塊試驗(yàn)數(shù)據(jù)測(cè)量?jī)x器的技術(shù)要求，并開(kāi)發(fā)出適合人體模塊試驗(yàn)的觸發(fā)準(zhǔn)確、多通道同步高速采集、準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)采集處理系統(tǒng)，對(duì)提高汽車(chē)檢測(cè)水平和檢測(cè)效率具有重要意義。

發(fā)表于：8/30/2015

基于Raspberry Pi的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

為解決普通計(jì)算機(jī)愛(ài)好者及在校學(xué)生難以入門(mén)物聯(lián)網(wǎng)和嵌入式技術(shù)的問(wèn)題，介紹了一種基于ARM的簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的微型計(jì)算機(jī)，并利用該計(jì)算機(jī)平臺(tái)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了智能監(jiān)控、火警預(yù)警和溫濕度監(jiān)測(cè)。

發(fā)表于：8/30/2015

基于ADO數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)技術(shù)的塔吊安全監(jiān)控應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

提出了一種數(shù)據(jù)庫(kù)管理方法來(lái)對(duì)使用的塔吊進(jìn)行管理監(jiān)控，包括塔吊的使用人員、使用時(shí)間以及塔吊使用中的實(shí)時(shí)參數(shù)狀態(tài)等信息，結(jié)合遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)通信來(lái)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控塔吊的安全使用情況。采用MFC編程，使用SQL Server 2005作為數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)后臺(tái)，通過(guò)基于C++的控件數(shù)據(jù)對(duì)象（ADO）數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫(xiě)等操作，最終實(shí)現(xiàn)塔吊的遠(yuǎn)程安全監(jiān)控管理功能。

發(fā)表于：8/30/2015

基于ITIL構(gòu)建企業(yè)IT運(yùn)維服務(wù)管理體系[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

結(jié)合運(yùn)維工作具體實(shí)踐，首先介紹了企業(yè)的背景和存在的問(wèn)題，對(duì)基于ITIL構(gòu)建IT運(yùn)維服務(wù)管理體系的可行性及必要性做了分析，并對(duì)以“梳理并固化服務(wù)流程，優(yōu)化服務(wù)模式，通過(guò)系統(tǒng)實(shí)施和推廣優(yōu)化逐步提升IT服務(wù)管理能力，防范IT運(yùn)維管理的風(fēng)險(xiǎn)”為目標(biāo)的基于ITIL構(gòu)建IT服務(wù)管理體系的幾個(gè)步驟一一做了介紹，對(duì)事件管理、自助服務(wù)管理、變更管理、配置及資產(chǎn)管理、報(bào)表等要點(diǎn)問(wèn)題進(jìn)行了初步探索，最后總結(jié)了項(xiàng)目實(shí)施的成果，給出了基于ITIL構(gòu)建IT運(yùn)維服務(wù)管理體系的建議。

發(fā)表于：8/30/2015

基于STM32的智能家居之熱水器控制系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對(duì)熱水器在智能家居中的實(shí)際應(yīng)用，設(shè)計(jì)了一種基于STM32的熱水器控制系統(tǒng)，用戶(hù)可以遠(yuǎn)程實(shí)現(xiàn)熱水器的水溫控制。本設(shè)計(jì)以STM32F130處理器作為控制器件，在減少外圍器件的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了恒溫和水位的自動(dòng)調(diào)節(jié)控制，還可實(shí)施遠(yuǎn)程監(jiān)控，根據(jù)不同的需要實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程開(kāi)啟和控制熱水器的功能，從而更加方便地使用熱水，也可以遠(yuǎn)程設(shè)定時(shí)間監(jiān)控，設(shè)定后不需要人工干預(yù)，同時(shí)可實(shí)現(xiàn)錯(cuò)峰加熱，節(jié)約電能。

發(fā)表于：8/30/2015

基于遺傳算法的實(shí)訓(xùn)室多重優(yōu)先排課方法研究[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

排課是學(xué)校教學(xué)管理中非常重要的工作。排課問(wèn)題是一個(gè)有約束、多目標(biāo)的優(yōu)化組合問(wèn)題，并且已經(jīng)被證明是一個(gè)NP完全問(wèn)題。高職院校與一般中小學(xué)校相比，課程的編排需考慮的因素更多，極為復(fù)雜。以廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)系實(shí)訓(xùn)室排課系統(tǒng)的算法作為研究對(duì)象，根據(jù)我院的一校多區(qū)等實(shí)際情況和計(jì)算機(jī)實(shí)訓(xùn)課程的特點(diǎn)進(jìn)行排課算法的研究，采用多重優(yōu)先法則與遺傳算法相結(jié)合的方法有效解決了排課問(wèn)題，不但排課效率高，而且容易得到優(yōu)質(zhì)課表。

發(fā)表于：8/29/2015

基于云平臺(tái)的多機(jī)器人遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

目前由于機(jī)載設(shè)備的容量和處理能力有限，機(jī)器人完成復(fù)雜任務(wù)的能力受到限制。隨著無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,遠(yuǎn)程控制機(jī)器人成為了可能。以云平臺(tái)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了一種具有海量處理能力的多機(jī)器人遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)，通過(guò)機(jī)載攝像頭實(shí)時(shí)捕獲畫(huà)面并通過(guò)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)傳給搭建在云平臺(tái)上的后臺(tái)處理系統(tǒng)，后臺(tái)處理系統(tǒng)按照設(shè)定的規(guī)則對(duì)畫(huà)面做出判斷，并將控制指令返回給機(jī)器人執(zhí)行相應(yīng)動(dòng)作。

發(fā)表于：8/29/2015

用于擴(kuò)頻碼型估計(jì)的改進(jìn)自相關(guān)矩陣構(gòu)造算法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

子空間理論中被用于奇異值分解或特征值分解的自相關(guān)矩陣,通?？杀硎緸榻邮障蛄颗c其自身轉(zhuǎn)置的乘積。提出了自相關(guān)矩陣的新型構(gòu)造算法。該算法構(gòu)造的自相關(guān)矩陣，特征值分解后其對(duì)噪聲不敏感，克服了常規(guī)子空間方法的弱點(diǎn)。仿真試驗(yàn)表明，該方法應(yīng)用在高噪聲、低信噪比的實(shí)際通信環(huán)境下，特征值不會(huì)被噪聲湮沒(méi)，從根本上解決了傳統(tǒng)子空間分辨率不足的問(wèn)題。同時(shí)，仿真表明，該方法對(duì)于多用戶(hù)擴(kuò)頻信號(hào)同樣適用，可解決多用戶(hù)擴(kuò)頻信號(hào)的碼元分離問(wèn)題，其計(jì)算結(jié)果與理論計(jì)算一致，驗(yàn)證了算法的正確性。

發(fā)表于：8/29/2015