摘要:针对现有SO₂浓度预测方法中存在的污染物来源和影响因素认识不统一、小样本数据敏感、易于陷入局部最优等问题，文中提出了基于模糊时序和支持向量机的高速公路SO₂浓度预测算法，为搭建高速公路环境健康监测系统提供了可靠的理论支持.该方法依据SO₂浓度的季节变动规律，以季节作为时间序列，以24h为粒化窗宽，通过高斯核函数提取原始样本数据的特征值，输入支持向量机训练模型，并利用k重交叉验证法结合网格划分优化模型参数.文中应用该方法建立了SO₂浓度预测模型，并以2014年4月至2015年3月山西省太旧高速公路某监测点SO₂小时浓度监测值为样本数据，在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现了计算过程.结果表明，基于模糊时序和支持向量机的高速公路SO₂浓度预测算法不受机理性理论研究的限制，支持小样本学习，非线性拟合效果好，泛化能力强.

摘要:提出了一种基于自适应搜索的改进免疫粒子群算法.算法在传统免疫粒子群算法的基础上，对子种群进行分组，以并联形式对算法进行融合，动态调整各组子种群规模，根据粒子最大浓度值自适应调整搜索范围.首先，算法融合了浓度调节机制，结合粒子最大浓度值来调节子种群数目以充分利用粒子群资源；与此同时，针对次优子种群进行疫苗接种，利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围，在避免了种群退化现象的同时，提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.文中建立了露天矿山矿车调度模型并进行了仿真实验，仿真结果表明，所提算法充分利用了矿车资源，具有一定优越性和较好的工程应用价值.

摘要:针对企业财务数据复杂、非线性等特点，提出了一种基于混沌变步长果蝇算法（LVFOA）优化广义回归神经网络（GRNN）的财务预警模型.首先引入Logistic混沌映射修正FOA的初始值，然后在最优初始值的基础上修正FOA步长为动态步长，寻找最优Spread值，最后对预测数据进行分析，选取有代表性的指标.改进后的果蝇算法显示了更好的全局优化和快速收敛能力，提高了GRNN的预测精度.仿真结果表明，相对于GRNN模型和FOA-GRNN模型， LVFOA-GRNN模型提高了预警准确率，与财务数据的拟合度更高.

摘要:网络流量异常检测及分析作为一种重要的网络监管控制手段，是网络及安全管理领域的重要研究内容.本文探讨了网络异常流量的种类，简述了基于传统的异常检测方法在网络异常流量检测中的应用以及存在的问题.针对基于信息熵、相对熵、活跃熵等熵值理论在网络异常流量检测中的研究，阐述了基于熵值理论的异常检测在国内外的研究进展情况.总结了当前基于熵值理论的异常检测研究工作中存在的问题及改进方向.

摘要:近年来，内河干线航道超载、超吃水现象较为严重，船舶搁浅、碰撞等水上交通事故时有发生.而目前相应的治理手段单一，尽管相关部门投入了巨大的人力、物力、财力，但效果也并不理想.设计并实现了一套基于激光扫描和视频分析的船舶超载超吃水自动监测系统，并在镇江市地方海事局辖区水域实现了应用.结果表明，实际应用中系统在测量精度、实时性等方面表现优异，能够满足海事部门的日常监管需求.

摘要:相对于主机集中式架构，以X86和云计算为基础的分布式架构在扩展性、低成本方面的优势明显，随着技术的进步，其可用性也在逐步提升，已经成为主流的架构方案.针对在数据库层应用分布式架构，本文从分库分表、读写分离、数据共享和访问性能优化、高效运维等方面，提出了一套适用于银行核心业务系统的分布式架构解决方案，并已取得应用实践的成功.

摘要:使用多个单片机结合PC机组成分布式系统，采用射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）技术代替传统条码技术，实现了基于RFID的校园快递物品管理系统，提高了数据采集效率.该物品管理系统响应速度快、实时性强、操作简单，为快递点的包裹出入库、盘点、包裹位置引导提供了一种高效的解决方案.实验结果表明， RFID技术能够提高包裹出入库效率，实现快递点的快速盘点、包裹位置引导，解决货位变换频繁带来的问题，简化工作流程，降低人工成本.

摘要:目前分布式业务应用的日志多存储在各分布式服务器节点本地日志文件中，没有集中存储和管理，导致业务系统问题定位速度慢，解决问题效率低.本文提供一种基于OSGi的分布式日志收集与分析技术方案.该方案单独设计了集中的日志存储服务器用于存储日志，并提供一套通用日志模型，业务应用分布式节点向该设备发送基于该模型的日志数据，日志存储服务器接收到各节点的日志数据后进行统一存储和界面化分析展示，帮助开发人员快速定位和分析问题.该方案以OSGi插件形式部署到应用系统，应用卸载该插件后则以原有方式存储日志.应用结果表明，采用该日志管理方案对1000并发下记录日志的业务应用访问性能平均提升2秒，并且没有日志数据丢失.开发人员反馈，错误日志更加一目了然，定位问题的时间明显短于普通的日志存储方式.

摘要:基于三星公司生产的ARM11内核的S3C6410，在移植后的Linux系统下开发设计了环境智能监测模块，具体开发了基于Qt的底层应用程序界面，完成模块与现场传感器的串口通信，获得农作物大棚的温度、CO₂、湿度和光照度等参数.利用双缓冲技术，以像素映射的方式编写了具有缩放功能的曲线显示控件，实时反映各类参数的整体和局部变化趋势.通过开发字符设备驱动程序，控制现场继电器设备使环境指标到达适宜标准.利用ASP.NET技术和异步刷新方式在服务器上编写并发布监测网页，以socket的通信方式完成与智能模块的数据交互，供用户远程登录访问，确保农作物生长环境的适宜性和设备运行的安全性.

摘要:针对如何将大量数据以可视化的形式呈现在用户面前，从而能够更加清晰的传达信息的问题，采用了ECharts可视化技术实现数据体系监控系统.详细描述了该数据体系监控系统的系统设计，并讲述了该系统的具体实现，从而说明了使用ECharts可视化技术以图形化的方式对数据信息进行展示的起着十分重要的作用.

摘要:为了满足安全关键性实时嵌入式系统对实时行为正确性和确定性的要求，本文应用ETSEC网络控制器的硬件时间戳特性， ReWorks嵌入式实时操作系统的实时特性，结合IEEE 1588精密度时钟同步协议，设计并实现了一个面向安全关键性领域的时钟同步系统原型.其同步精度达到100纳秒以内，并通过软件插桩测试和验证了该时钟同步系统的正确性和精度.

摘要:针对企业信息系统中的内部威胁行为，特别是内部用户的资源滥用行为，提出了一种基于Agent的实时检测框架，通过比较用户身份权限和异常操作行为发现恶意内部威胁行为.该框架有数据采集模块、检测模块、审计模块和响应模块构成.从身份认证、访问控制、操作审计和漏洞检测四个方面对检测系统进行功能说明，并就关键技术给出了详细介绍.应用实例证明该检测框架实现了用户实名登录、行为检测与事后审计，从根本上防止了恶意内部人员获取非法数据并提供响应和干预能力，提高了信息系统的安全性.最后，总结了内部威胁检测技术发展趋势.

摘要:针对传统机械产品在线装配控制系统的自动化程度差，信息集成程度低等问题，提出了基于机器视觉的机械产品在线装配质量控制系统（Online Quality Control System Base On Machine Vision，V-OQCS）.首先建立V-OQCS整体概念模型并说明，然后介绍了机器视觉组成结构并建立了在线装配质量控制系统的视觉因子库，最后以某汽车变速箱装配系统为研究对象，开发V-OQCS应用实例，验证本文所述方法的可行性和有效性.

摘要:现有纺织行业自动化水平较低、劳动力成本高，机器人代替人工必将成为必然.本文研制了基于Kinect的机器人织物抓取系统.利用Kinect传感器获得织物图像，应用CamShift算法找出目标织物，获得该目标织物的质心，应用机器人运动学将此质心坐标转换为机器人运动参数，实现机器人对织物的抓取.实验结果表明，该方法能够快速准确获得目标织物质心的三维坐标，较双目视觉机器人系统具有优势.

摘要:设计了一种基于FPGA的运动目标的检测系统，采用模块化设计和流水线的处理方式，充分利用了FPGA高速并行处理特点以及DDR2 SDRAM大容量特性.系统采用了单高斯背景建模的背景差分法同时结合帧间差分法的方式实现对运动目标的检测.实践测试结果表明，该目标检测系统能够有效的实现运动目标的检测，且检测效果良好，满足实时性需求.

摘要:不同于传统汽车工作逻辑，设计满足新能源汽车特征的数据采集与传输系统是一种新趋势.设计了一种基于S3C6410主控芯片的多功能通用车载数据收集模块，并给出了相应的无线数据采集、传输及状态监控系统的实现.在数据中心端，服务器程序通过对采集数据的解析和存储，以Web方式显示实现对运行车辆的实时监控.通过对采集到的大规模车辆数据进行挖掘和分析，可以服务于车辆参数优化、故障诊断等潜在应用.

摘要:针对基于云南财经大学现有的网络条件，着力探索改善网络选课过程中大并发量处理的策略，主张利用F5_BIG_IP LTM设备搭建网络和服务器负载均衡，以解决在实时选课过程中处理大量学生并发访问选课平台可能引起的服务器过载不能响应学生的请求问题.该架构能够在实际使用过程中很好的解决大并发量的拥堵问题，并且负载均衡技术为对日益增涨的Web应用服务提供了一种可靠稳定的架构，为网上实时处理大并发量访问拥堵问题提供了一种参考方案.

摘要:互联网应用的广泛普及导致了互联网流量的高速增长，这给网络运营商运营带来了巨大挑战，传统的流量监测系统的性能和可扩展性已经无法满足运营商的需求.本文尝试将众核技术与Spark相结合，基于校园网流量，提出了众核与Spark结合的高速流量监测系统.其中，众核处理器负责高速的流量采集、处理以及流量日志生成；Spark平台负责存储流量日志数据，并对其进行高速并行分析；Web Server负责数据的可视化.本文以校园网DNS流量为监测对象充分验证了该方案的可行性与扩展性.

摘要:针对直推式支持向量机中标记速度与标注精度之间的矛盾，提出一种信息反馈的半监督支持向量机算法，该算法利用上轮标注数量、重置次数、未标注边界样本数量等信息，动态调整标记样本数量，对区域标注和成对标注进行折衷，在继承渐进赋值和动态调整的同时，可以平衡标记速度与标记精度之间的矛盾，减少错误的传递和积累.在人工数据集和UCI数据集上的实验结果表明该算法在保证标注准确度的前提下提高算法速度.

摘要:推荐系统中普遍存在的数据稀疏性问题使得协同过滤算法所要求的近邻搜索准确性降低，以及搜索到的最近邻用户过少，这对整个推荐系统的推荐质量和推荐的准确性产生重要影响，而这个问题对于传统的协同过滤推荐是难以解决的.针对这个问题，通过将用户之间的信任关系与对项目的评分相似性相融合，提出一种融合信任用户的协同过滤推荐算法，利用有向网络图构建的用户之间的信任关系，弥补了仅仅依靠计算用户间相似性不能准确衡量用户之间关系的缺陷.实验结果证明，该算法能够提高系统的推荐质量和准确性.

摘要:视频帧率上转是视频时域篡改的一种常见篡改手段，它通过周期性地在两个视频帧中间插入中间帧的方式，实现将视频由低帧率转换到高帧率的目标.本文提出了一种基于光流周期特性的视频帧率上转篡改检测算法，首先将视频转为帧图像序列，然后采用Horn-Schunck光流法计算每帧图像每个像素点的光流矢量，并计算相邻帧图像光流的变化率.最后利用快速傅里叶变换对光流变化率数据进行频谱分析，根据最高谱线的幅值与平均幅值的比值阈值来判别视频是否经过篡改.实验表明，算法不仅能够准确识别待测视频是否经过帧率上转篡改，并且提高了视频压缩的鲁棒性能，具有一定的实际应用价值.

摘要:传统社区发现算法大多考虑因素单一，联系密切的友人间关注点可能差异较大，而关注点相同的用户却又可能不在一个朋友圈内.为此，提出了一种混合社区发现算法HCDA，它既考虑社区网络中的节点关注点，又考虑了社区网络拓扑结构，以社区用户间的公共邻居比、关注度及发布微博相似度为依据，度量相邻节点间的社区关联紧密度.并以此为基础，依据相邻节点间的社区增益值，迭代地扩展社区，发现朋友圈中真正的兴趣小组.实验表明，相较于其他方法，本算法能够更准确的发现社区.

摘要:针对正则化极限学习机（RELM）中隐节点数影响分类准确性问题，提出一种灵敏度正则化极限学习机（SRELM）算法.首先根据隐含层激活函数的输出及其相对应的输出层权重系数，推导实际值与隐节点输出值残差相对于隐节点的灵敏度计算公式，然后根据不同隐节点的灵敏度进行排序，利用优化样本的分类准确率删减次要隐节点，从而有效提高SRELM的分类准确率.MNIST手写体数字库实验结果表明，相比于传统的SVM和RELM， SRELM方法的耗时与RELM相差不大，均明显低于SVM， SRELM对手写数字的识别准确率最高.

摘要:不同的出租车司机在寻找乘客选取载客点时会有不同倾向，利用三种推荐算法对上海出租车司机载客点选取行为进行分析，根据司机对载客点的喜好程度进行个性化推荐.首先，利用基于用户和基于项目的协同过滤的算法来对出租车司机的载客点进行推荐，利用正确率指标来验证算法，实验证实了这两种算法的可行性；之后，考虑到出租车的载客行为受到时间的影响，在上述两种算法基础上增加了时间因子；最后，利用隐含因子模型（LFM），将出租车与载客点的共现矩阵进行分解，根据分解所得矩阵进行兴趣度的分析.实验结果证明，三种方法可有效形成推荐，且LFM算法推荐准确率较高.

摘要:传统的分类算法大都默认所有类别的分类代价一致，导致样本数据非均衡时产生分类性能急剧下降的问题.对于非均衡数据分类问题，结合神经网络与降噪自编码器，提出一种改进的神经网络实现非均衡数据分类算法，在神经网络模型输入层与隐层之间加入一层特征受损层，致使部分冗余特征值丢失，降低数据集的不平衡度，训练模型得到最优参数后进行特征分类得到结果.选取UCI标准数据集的3组非均衡数据集进行实验，结果表明采用该算法对小数据集的分类精度有明显改善，但是数据集较大时，分类效果低于某些分类器.该算法的整体分类效果要优于其他分类器.

摘要:针对常规分割算法难以将磁环缺陷从纹理复杂的磁环表面提取出来，本文提出了一种基于小波变换及边缘检测的缺陷提取算法.基于小波变换对磁环纹理的弱化作用，对小波分解低频部分采用自适应Canny边缘检测算法分割出含缺陷的边缘；基于阈值分割的轮廓查找算法，提取出磁环内外轮廓并作一定的处理；对含缺陷边缘和处理后内外轮廓做形态学处理和逻辑运算提取出磁环所有缺陷；对缺陷排序并提取出磁环主缺陷轮廓，判断轮廓闭合情况并填充轮廓得到主缺陷区域.实验表明本文算法正检率达94.7%.

摘要:MC/DC是一套航电A级软件的测试覆盖性准则，可以有效减少测试用例量.针对如何快速获取尽可能小的测试用例集这一难点展开研究，重点关注于具有耦合条件的逻辑表达式，提出了两套解决方案，分别用于解决零耦合/弱耦合条件和强耦合条件问题，并给出了示例证明.结果表明，灵活使用两套算法，可以全面解决一般逻辑表达式的MC/DC测试用例集的快速生成问题.

摘要:随着人工智能的发展，自然语言检索已逐步成为信息检索领域中的研究热点，而文本相似度计算算法直接决定着检索效果.在分析已有研究工作的基础之上，分别在统计信息层面和语义信息层面上提出了对应的相似度计算算法，最后提出了一种综合相似度计算算法，并通过相关实验验证了综合相似度计算算法对自然语言智能检索的有效性.

摘要:随着科技的发展，图像应用技术日趋重要，许多图像应用技术对照片图像和图形图像的要求和效果是不同的.针对照片图像和图形图像分类的问题，本文提出了一种新的基于二分法的图像分类方法，这种方法混合了颜色、边缘和纹理三种图像特征，通过对图像特征值的K-means聚类分析，实现了照片图像和图形图像的分类.经实验验证，该方法在照片图像和图形图像的分类上取得较好的结果.

摘要:传统的K-means算法虽然具有很多优点，但聚类准则函数对簇密度不均的数据集分类效果较差.文中在加权标准差准则函数的基础之上，增加了收敛性判定，并在Hadoop平台上提出了一种基于MapReduce编程思想设计与优化的K-means并行算法.与传统的K-means算法相比，设计的并行算法在聚类结果的准确性、加速比、扩展性、收敛性等方面都有显著的提高，降低了因簇密度不均引起误分的概率，提高了算法的聚类精度，并且数据规模越大、节点越多，优化的效果就越明显.

摘要:针对云计算资源分配中存在分配不均、分配效果不好的问题，利用改进后的蚁群算法和粒子群算法进行资源分配.首先针对粒子群算法的惯性权值进行改进，设定适应度函数并选择最佳位置的粒子，然后将该粒子的位置转变为蚁群算法的初始信息素的值，通过狼群算法改进蚁群算法的信息素的选择.仿真实验表明，本文算法与蚁群算法、粒子群算法相比在任务完成时间、能量消耗方面都有了明显的改善.

摘要:猴群算法是一种新的群体智能优化算法，该算法可以有效地求解线性、非线性、非凸和复杂高维函数的优化问题，目前已得到了许多学者的研究和关注.为了进一步提高猴群算法的求解精度，给出了一种改进的猴群算法.首先，采用均匀分布的Kent混沌映射产生猴群算法的初始可行解.然后，在该算法的爬过程中采用递减的因子作为爬步长.最后，在仿真实验中，与已有方法进行比较，结果显示了所给改进猴群算法的求解精度明显得到改善，即所提算法是可行的.

摘要:针对蚁群算法在云计算任务调度问题求解过程存在的不足，以找到最佳的云计算任务调度方案为目标，提出了一种基于改进蚁群算法的云计算任务调度方法.首先对当前云计算任务调度研究现状进行分析，并对问题进行了具体描述，然后采用蚁群算法对云计算任务调度问题进行求解，并针对标准蚁群算法缺陷进行改进，最后在CloudSim平台对该方法的性能进行测试.结果表明，改进蚁群算法可以找到较好的云计算任务问题调度方案，加快云计算任务完成速度，具有一定的实际应用价值.

摘要:多目标的跟踪的主要目的是通过一个存在关联不确定性、检测不确定性以及噪声和虚警的观测序列集，联合估计目标数目和目标状态.传统的多目标跟踪算法中的数据关联算法计算量大不易实现，而基于随机集的PHD滤波算法可避免数据数据关联问题，直接估计目标状态.本文针对目前PHD递推算法难以获得闭和解的问题，阐明了在目标运动模型和新生强度都是线性高斯模型的情况下，每一时刻的后验强度都是高斯混合的.进而推导出表示后验强度的高斯成分的均值，方差和权值的递推方程.由仿真结果可以看出在非线性高斯情况下，本算法对多目标有良好的跟踪性能.

摘要:宽带电力线MIMO通信中，由于存在多用户干扰和共信道干扰，需要应用波束成形算法消除，由于信道状态信息不能准确获得，需要对信道进行量化反馈，故反馈误差会导致系统性能下降；针对此问题，本文提出了一种考虑量化误差影响的波束成形算法，此算法在保证用户服务质量的前提下，以最大化系统能源利用效率为优化目标，仿真验证了此波束成形算法的有效性和鲁棒性.

摘要:针对Android应用开发中应用内部及应用之间的交互非常频繁的问题，对应用交互的模式、返回路径、传输媒介与任务栈等进行研究，旨在提高应用的系统效率.Intent组件是应用之间交互的媒介，对Intent组件的主要属性、显式Intent与隐式Intent两种启动目标组件方式进行了详细的说明，并提供了具体的实现代码.在不同应用之间的交互情境下选择不同的Intent启动方式有利于提高交互的效率.在Activity的返回路径上，提出任务栈返回与TaskStackBuilder对象管理返回两种模式及解决方案，解决了顺序路径的返回及指定路径的返回等问题，并在多个型号的设备上进行了测试验证.

摘要:为了保障电网远程调度通道的可靠性，同时提高光缆网络资源的利用效率，基于共享备份通道保护方法耗费资源量大、阻塞率高等问题，提出一种基于故障链路组分离的资源配置方法，在构建保护通道时，根据所形成的资源链路组进行保护资源的配置管理，将主路由、备用路由的资源进行标记，采用分组配置方式提升备用通道的利用效率，从而实现主用工作路由资源的节省.最后，针对不同的网络仿真场景对所提出的方法进行验证，并对性能指标进行了理论分析.

摘要:近年来，随着计算机技术与无线传感器网络的发展，轨迹大数据越来越得到人们的关注.针对海量轨迹数据在存储与查询中出现的效率问题，文章基于文档型非关系型数据库MongoDB提出了一套基于四叉树的道路网时空索引，实现海量轨迹数据的高效查询.通过对太原市1915辆出租车的50万条轨迹数据进行时空查询，在不同数据量与不同并发数下测试道路网时空索引与MongoDB复合时空索引的效率表现.实验结果显示道路网时空索引在数据量大于10万时有较好表现，并能够适应不同并发数下的时空查询，验证了道路网时空索引构建方法的可行性和高效性.

摘要:基于现有的数据挖掘技术，采用优化初始聚类中心的方法来改进k-means聚类算法，对新疆农业大学学生一卡通消费数据进行研究和分析，为相关部门提供决策支持.首先，根据需求分析，选取部分学生于2014-2015学年在一卡通系统中产生的真实数据作为分析数据，并进行数据预处理，同时选择食堂消费次数和金额、超市消费次数和金额、就餐场所为特征属性；其次，使用改进的聚类算法进行分析，并且对比分析了基于三种距离度量方式下的k-means聚类算法；然后，得出分析结论，学生的食堂消费行为和超市消费行为；最后，探讨了如何根据分析所得结论为学校提供决策支持.

摘要:为了实现利用视频车辆检测器数据计算和预测路段行程时间，将排队长度数据应用到路段行程时间的计算中，采用改进粒子群的BP神经网络算法和时间序列分析对路段进行实证研究.将排队长度加入计算得到的决定系数为93.36%，比只有流量数据的BP神经网络算法改善了41.03%，比BPR（bureau of public roads）路阻函数算法改善了23.37%.利用实时的路段行程时间对后续行程时间预测通过时间序列分析得到相对误差为0.06，预测下个时段和下个周期的路段行程时间平均相对误差分别为0.14、0.15.结果表明排队长度对于路段行程时间的计算具有较高的准确性，可以用于城市道路交通时间的预测，并能有效为智能交通算法的其他指数计算提供思路，为改善交通状况提供决策支持.

摘要:随着软件技术和网络的飞速发展，互联网技术越来越多地被应用到了教育领域，互联网教育以其日益丰富的形式和内容被越来越多的人接受和采纳.在线学习已经成为一种新型而且有效的学习方式.在线学习以其独有的时空无关性、及时性、可重复性等特点，使得每一个互联网用户都可以进行在线学习.同时也对在线学习系统提出了一项挑战——如何使学习系统在高并发访问下稳定运行?本文主要介绍以Dubbo分布式架构为后台服务的学习系统的设计与实现.该系统通过教育游戏吸引儿童注意力，提高学习积极性，引导儿童通过网络进行有效的学习；通过Dubbo分布式集群架构，缓解高并发访问时服务器的压力.

摘要:高校对贫困学生的认定存在认定成本高、可信度不强以及标准不一致等问题.本文通过分析高校一卡通的消费行为，刻画贫困学生的消费特征，应用马尔科夫模型对贫困学生消费行为进行建模，并提出了相似指标的概念和计算方法.通过对学生消费行为与贫困学生消费行为模型进行相似指标计算，对贫困学生进行认定.该方法具有计算效率高，速度快，计算成本低廉以及数据获取容易，在同一所学校中评价标准一致，对贫困学生的平均识别率达到90%以上等特点，可以作为高校在复评贫困学生的一个有力的辅助工具.

摘要:脑电信号分类问题是脑-机接口应用中的重点，而脑电信号分类的关键问题是如何寻找合适的特征.目前虽然有支持向量机、浅层神经网络等方法可以对脑电信号有效的分类，但是这些方法大都需要大量先验知识寻找数据的特征.由于脑电信号容易受到噪声干扰，尤其是在烟瘾渴求这种高级认知过程中，不同被试个体间具有很大差异，很难找到具有代表性的有效特征，脑电分类的准确率很难提高.为解决以上问题，本文采用一种基于卷积神经网络的方法对烟瘾患者在不同烟瘾渴求状态下的脑电信号的进行分类，与传统分类方法比，卷积神经网络不需要手动提取特征，能够直接训练原始的脑电信号数据，可以满足在实时反馈的烟瘾治疗过程对获取分类结果的快速需求.

摘要:相对于传统单块架构，微服务框架具有技术选型灵活，独立部署，按需独立扩展等优点，更适合当前互联网时代需求.但微服务架构的使用引入了新的问题，如服务注册发现、服务容错等.对微服务框架引入的问题进行分析，并给出了微服务框架的一种实现方案，在框架层面解决服务注册发现、服务容错等共性问题，使业务系统开发人员专注于业务逻辑实现，简化系统开发的难度，提高开发效率.

摘要:设计并实现了一个基于CURL的网络学习资源聚合系统.利用CURL多线程函数将数据使用GET或POST方式同时发送给所有资源网站，对资源网站返回的HTML代码进行统一编码，使用正则表达式提取返回代码的搜索结果区域，使用PHP DOM操作类修正代码中的图像和链接的URL地址，再将所有返回代码载入到同一个页面中，并使用瀑布流模型实现逐段加载.

摘要:为了方便科研工作者了解本领域SCI（Science Citation Index）期刊的影响因子，编程实现了针对每年公布的11000余种SCI期刊某一领域数据的筛选，以得到与本学科相关期刊的影响因子情况.SCI收录的期刊涉及近百个研究领域，而每个研究者只关心其中的一个或两个研究领域.目前，科研工作者多利用Excel工具，人工手动处理这些期刊数据，其工作量巨大且准确性不能得到保障.用VB 6.0（Visual Basic6.0）编程实现对SCI期刊数据库工作簿的批量数据处理，其过程快速、便捷、准确率高且适用范围广.

摘要:提出了一种车辆数据采集与上传方案，通过安卓平台的蓝牙模块与车辆上OBD模块进行信息交互，从而实现对车辆数据的实时监测，并通过互联网把采集到的数据上传到基于JEE搭建的web服务端，在服务端通过对数据的分析和统计，最终在web端实现图表展示.该方案具有低成本、操作性强、效率高、维护简易等特点.

摘要:针对人们日益提升的健康管理需求，介绍了一款基于Android智能手机的体检参数管理APP.该软件以Android Studio作为开发平台，包括注册登录模块、体检参数（体重、心率、血压等）录入和查询模块、体检常识等模块.系统主要结构包括SQLite数据库、无线网络、Bmob后端服务平台等，主要技术包括利用Bmob平台存储用户注册信息， SQLite数据库保存与查询个人体检数据，文件存储方式读取体检知识.实验结果表明，该系统实现了对个人健康数据的管理，帮助用户记录自身健康状况和学习基本体检常识.