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1.
基于中间件的负载平衡服务是为J2EE服务器集群提供高可用性和高伸缩性的一种有效方法,针对目前的J2EE服务器集群负载平衡服务还存在客户端和服务器端透明性差、负载平衡策略简单和无自适应能力等缺陷,设计了一种基于J2EE服务器集群的中间件负载平衡系统-JCLBS,较好地解决了上述问题。 相似文献
2.
提出一种基于动态模糊Kohonen神经网络聚类模型,针对传统的Kohonen神经网络(KNN)聚类需要预先确定聚类数的问题,提出采用树形动态自组织映射网络算法(TGSOM)来确定聚类数,并且利用模糊Kohonen神经网络(FKNN)聚类结果与输入顺序无关的优势进行网络优化,得到更优的聚类结果.该模型应用于用户兴趣模式挖掘,通过数据测试分析,证明其有效性. 相似文献
3.
该算法结合项集的有序特性有效压缩了频繁项集的数量,提高了算法效率,但是频繁2_项集的产生仍需要占用大量的存储空间,本文利用散列函数对候选频繁2_项集进行剪枝,这样频繁集的数目大大减少,不仅节省了存储空间、减少了计算开销,而且又保持了频繁项集的完整性. 相似文献
4.
支持向量机在解决非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,被广泛应用在文本分类领域。但是其核函数及其参数的选择对分类效果具有很大的影响,单一核函数难以很好地解决文本分类问题。因此,本文选取了三个常用的核函数进行两两组合,利用加权组合核的形式来弥补单核自身特点可能带来的缺点,然后利用人工免疫算法(Immune algorithm,IA)对组合核进行参数寻优,以提高文本分类效果。实验分析证明,此方法有效。 相似文献
5.
在经典计算环境下,粗糙集的核属性求解只能逐个验证属性,而量子计算则提供了一种并行计算的可能。经分析,量子计算中的Grover算法适用于粗糙集的核属性求解,但经典Grover算法及Grover算法的一些变体都不能总以100%的概率获得目标分量。该研究首先提出一种将固定相位角度改为由目标分量占比决定的自适应匹配相位角度的改进策略;然后将改进策略应用于粗糙集的核属性求解,提出了一种基于自适应相位匹配量子计算的求核算法。通过理论证明和仿真实验,该算法总能以100%的概率得到粗糙集的核属性,其效率相较于传统求核算法有着平方根的加速。 相似文献
6.
针对当前采用的的宽度优先证书构造算法在处理复杂的CA拓扑图时非常消耗内存空间和计算时间的问题。提出了一种优化的基于A*算法的证书路径构造方案,并给出了几种A*算法中估价函数h(x)的取值方法以提高算法的处理效率。 相似文献
7.
根据Kohonen自组织特征映射神经网络中学习阶段的性质,对标准Kohonen神经网络进行了改进,通过选取不同的学习率和邻域函数,将学习阶段分为粗调整学习和微调整学习二个阶段,使Kohonen神经网络的训练速度和收敛效果有一定程度的提高,改善了聚类效果.同时在Kohonen神经网络的输出层添加一模糊聚类层,为挖掘用户的多种兴趣提供了一种可行的方法. 相似文献
8.
在Sandhu等提出的RBAC96模型中RBAC3的基础上,针对其在机构自身组织结构的管理功能和动态授权方面的不足进行了改进,提出了一种扩展的模型RBAC-GDTRBAC,通过在该模型中引入组、用户授权、有状态任务等概念,增强了RBAC机构管理的能力,增加了对动态授权的支持并能够支持工作的时序要求。 相似文献
9.
一种描述RBAC角色层次关系和互斥关系的模型及实现 总被引:1,自引:1,他引:0
RBAC角色访问控制逐渐被软件业所认同,在概述了目前的RBAC模型的特点后,对其角色的继承关系和互斥关系进行了讨论,并提出了一种逻辑模型和实现方法,最后给出了一个实例。 相似文献
10.
针对当前采用的的宽度优先证书构造算法在处理复杂的CA拓扑图时非常消耗内存空间和计算时间的问题.提出了一种优化的基于A*算法的证书路径构造方案,并给出了几种A*算法中估价函数h(x)的取值方法以提高算法的处理效率. 相似文献