面向网络营销的IIS日志分析系统

web日志分析对电子商务的网站推广和客户服务方面起到了非常重要的作用,文章主要阐述了一个面向网络营销的IIS日志分析系统的实现原理,提出了将文本文件形式的日志数据自动导入和批量导入数据库的方法,描述了日志分析系统采用的统计、聚类等分析方法的模型和实现.     

加速推进信息化建设世界一流高等航海学府

21世纪是信息化、数字化、网络化、智能化蓬勃发展的新世纪。世界范围内的新技术革命和知识经济的浪潮 ,推动发展中国家和发达国家在计算机与电子信息技术的创新和应用领域 ,重新站在同一起跑线上 ,共同面对新的发展机遇和挑战。党和国家领导人十分重视信息化建设 ,早在 1 984年 ,邓小平同志就明确指出开发信息资源 ,服务四化建设。 90年代初 ,江泽民同志多次强调信息化建设的重要性 ,指出四个现代化 ,哪一化也离不开信息化。 2 0 0 0年1 0月 ,中国共产党第十五届中央委员会第五次全体会议通过中共中央关于制定国民经济和社会发展第十个五年…     

面向21世纪航海类热工课程改革研究

为培养高质量的轮机工程管理人才,满足21世纪我国海运事业发展的需要,围绕提高轮机工程管理人才的素质这一中心,论述了对该专业的主要专业基础课程热工学进行教学改革的实践与探索。     

航海英语教学的现状与改进策略

针对中国现阶段船员队伍中远洋船员英语能力的现状,分析航海英语的特点和教学要求,指出现阶段航海类专业英语教学中存在的问题,说明传统英语教学模式已经不能适应现代航海的需要,并对如何改进中国高等学校航海类专业英语教学工作提出可行的方法与措施,以期培养出高素质的、适应现代航海需要的高级船员。     

整车线束布置接口平台化定义与应用

本文详细介绍线束布置接口平台化的定义过程及结果,涉及卡扣、钣金开孔、橡胶件等线束用子零件布置接口的平台化定义,以达到提高线束所用子零件的通用率,周边件精准匹配线束布置需求的目的。     

PA66-GF30透光率对激光透射焊接性能的影响

通过对不同及相同厚度的本色和黑色激光透射PA66-GF30材料进行透光率测试,对焊接后的试样进行拉拔测试。文章分析了厚度对透光率的影响,相同厚度材料颜色、透光率对焊接强度的影响。结果表明,随着厚度的升高材料透光率下降;相同厚度材料的透光率升高,其焊接强度也依次升高,且本色与黑色的PA66-GF30焊接强度要高于黑色与黑色材料间的焊接。     

多分类转导支持向量机

为了完成分类学习,传统的支持向量机基于带标记信息的经验数据归纳出一个通用的决策函数。而转导支持向量机则不同,它考虑包含测试集在内的所有数据信息并致力于最小化测试样本的分类错误数。在已有的2类分类方法的基础上构造了直接求解多类分类问题的的转导支持向量机。     

粘连蚕卵图像分离算法研究

针对蚕卵图像中存在的粘连或者部分重叠现象,本文提出了一种新的分离方法。该方法先采用模糊C均值聚类算法将蚕卵图像从背景中分割,然后采用模糊距离变换得到模糊距离图像,最后使用分水岭算法将粘连或者部分重叠蚕卵分离。实验证明,此法能够将粘连颗粒物图像有效分离。     

多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法

轨迹聚类在船舶行为分析与海事监管等领域发挥着重要作用。船舶轨迹存在长度与采样率不一致、结构差异明显等特点,在大范围水域难以实现大量船舶轨迹的高精度与快速聚类。针对该问题,在利用船舶自动识别系统获取海量船舶历史航行数据的基础上,提取与船舶航行行为、船舶交通密度相关的位置特征点,进而提出了多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法。针对船舶航行时在大多数情形下具有保向、保速的特点,采用数据压缩的方法捕获船舶航行状态以及船舶航向发生显著变化的轨迹点,作为船舶轨迹结构特征点;针对目标水域中某些特定区域常存在船舶交叉会遇的情形,利用概率密度估计法分析船舶交通流的空间分布特点,并提取船舶会遇局面下的轨迹点,作为船舶交通流特征点;为剔除2类特征点中的异常值,采用密度聚类算法对特征点进行聚类,进一步提高特征点提取的可靠性,并将聚类结果中每类特征点的中心作为代表性特征点;统计途经代表性特征点的船舶轨迹分布情况,将具有相似分布的船舶轨迹视为同一类。实验结果表明：相比于常用的K-medoids聚类、层次聚类、谱聚类和DBSCAN等方法,提出的轨迹聚类方法在成山头水域、长江口南槽水域及舟山水域等典型区域均可获得优异的聚类...     

基于ADASYN-XGBoost的交通事故自动检测方法

基于数据驱动的交通事故自动检测对道路事故的及时救援与降低事故影响具有重要作用。为解决道路交通事故自动检测中的样本不均衡问题,研究了混合自适应过采样技术与极限梯度提升树算法的交通事故自动检测方法（ADASYN-XGBoost）。其中,为从不均衡的交通事故样本中有效挖掘数据的时空特征与事故发生之间的内在关联规律,构建了初始特征变量组合,引入自适应合成过采样方法（adaptive synthetic oversampling method,ADASYN）来平衡事故类与非事故类的样本数量,以增强训练数据的质量;其次,为提高检测效果,构建了基于XGBoost的交通事故检测模型,利用该模型对增强后的数据样本进行特征筛选;最后,为获取最佳参数组合,采用了贝叶斯优化算法对XGBoost进行参数的快速标定。本文使用波特兰高速公路数据集对ADASYN-XGBoost方法进行模型验证与实证研究。结果表明：与先进的基准模型相比,ADASYN-XGBoost的各项检测指标均最优,其F1分数达到94.47%且误检率低至8.95%。在模型训练样本数为2800,500(18%的初始样本量),150(5%的初始样本量)...