【摘 要】
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随着计算机技术的日益发展,信息网络已经成为人们日常生活的一个不可缺少的部分,为了提高临床教学医院的管理水平和教学质量,保持高水平的医护服务质量和维持良好的运营成本
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随着计算机技术的日益发展,信息网络已经成为人们日常生活的一个不可缺少的部分,为了提高临床教学医院的管理水平和教学质量,保持高水平的医护服务质量和维持良好的运营成本控制,借助计算机信息管理系统将传统的以核算为中心、以临床管理为辅助的现有管理模式转变为数字化医院的先进管理模式,是目前医院信息管理系统(HI9发展的目标.
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在研究LMS自适应算法的基础上,提出一种基于声门脉冲的变步长LMS自适应时延估计新方法,并在相关噪声和混响的环境下与互功率谱相位广义互相关法(GCC-CSP)、变步长LMS自适应算法进行性能比较。实验结果表明,新方法具有很好的鲁棒性,即使在低信噪比强混响的环境下也能获得有效的时延估计。
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由于城市交通网络中路径行程时间是随着时间的变化而变化的,求解最小时间路径比较困难,为此提出把交通网络抽象为时间依赖的网络模型的解决方法。对时间依赖网络模型和理论基础进行分析,指出文献[1]描述的最小时间路径算法存在的不足,即不能正确记录路径;通过引入一个记录路径的数组来对此算法进行改进,改进后的算法不仅解决了原算法存在的问题,而且可以满足n∶1的最短路径搜索,扩展了原算法的应用范围。最后用实验验证
针对软件系统中进程间控制、调用及数据访问的关系,分析了进程间的耦合程度,给出了判定进程间重启相关度方法和系统重启树的构建规则,并结合DNA计算的原理和特性,给出了判定进程间重启相关度DNA计算模型,并初步制定了重启实施策略,为实现智能化细粒度软件抗衰提供支持。
遗传算法是一种结合全局搜索和局部搜索两种特性的自适应搜集随机算法,但存在早熟性收敛和收敛速度慢两方面问题。由于遗传算法运行过程中最小诱导模式普遍存在于个体中,同时在遗传算法运行后期,个体中存在很多属于收敛优化解或全局最优解的基因块。通过分析和论证,建立了保护属于最小诱导模式或优化解的有效基因块的控制策略。该策略可与其他杂交算子和变异算子结合,为遗传操作中父代个体包含的非有效基因块基因座上的基因提供
在笔迹鉴别中为了便于获取特征字符的细微特征,基于线性矩和小波变换提出了提取特征字符纹理特征的方法。小波变换能有效地提取字符的结构特征,而矩能够很好地对其进行描述。在该方法中,一幅特征字图像可以用一个含有52个元素的特征矢量表示,然后通过训练多个神经网络,并应用神经网络集成的方法将其结果合成,对特征空间进行正确分类。分别在特征字和候选人数变化的情况下进行实验,实验结果显示识别准确率较同类算法平均提高
提出了一种基于自适应备份的网格容错任务调度算法:最高百分之k备份算法。该算法对任务的安全需求和资源的信任等级进行匹配,在系统安全等级较低并且网络和主机可能失效的网格环境中进行容错任务调度。调度时,该算法根据整个网格系统的安全状况,对具有最高安全需求的百分之k的任务进行动态备份,任务备份数根据系统安全状况自适应变化,并对失败的任务重新调度。仿真结果表明,该算法可以有效提高不安全网格环境下的任务调度成
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提出了一种基于半结构化P2P系统的资源发现模型——IndexPeer模型。该模型采用三层索引结构,由下至上分别为virtual organization层、service peer层和indexpeer层。IndexPeer充分利用P2P系统中的节点性能差异,具有高效的查找功能,且对网络的高度动态性有良好的适应性。针对Index Peer模型的体系结构,对该模型的结构化层DHT算法进行了研究和设计
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