检索结果-内蒙古大学图书馆

随着计算机网络技术的发展，利用互联网发布空间信息已成为网络地理信息系统的重要应用领域。Internet的出现很大程度上改变了传统的数据访问、数据发布方式，利用Internet的优势在Web上发布空间数据，为用户提供空间数据访问、查询和分析的服务，已经成为GIS发展的必然趋势。GIS技术与Internet技术的有机结合，使得GIS的应用从专业系统普及成为大众化的信息工具。政府网站是电子政务的一部分。使用地理空间数据作为政府网站的空间定位框架，加载其他政务信息和专题信息，能够为公众、企业和其他组织提供更加优质和便捷的服务，同时也可帮助政府部门进行直观快速的决策，提高工作效率，并在公众中树立良好的形象。因此，研究政府网站中地理信息的发布技术不仅具有重要的学术价值，对丰富政府网站的内容、提高网站可视化水平也具有重要的推进作用。本文通过分析和对比现有的网络地理信息的发布技术，针对政府网站特点，分析了政府网站中运用的地理信息发布技术，研究了政府网站地理信息发布中系统体系架构，空间数据建库及管理，使用java多线程优化数据调度，以及采用AJAX技术异步传输空间数据等关键技术。最后，结合河南省人民政府网站电子地图发布系统的建设，完成了上述技术的应用。

关键词：政府网站 java多线程 AJAX技术网络地理信息发布技术多层体系架构

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基于USSD的移动梦网业务的实现

基于USSD的移动梦网业务的实现

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作者：让思婧大连理工大学

学位级别：硕士

伴随着移动通信的日益普及以及传统语音类业务的饱和，移动增值业务逐渐成为移动运营商收入中新的增长点，中国移动的移动梦网以其优势在市场占有主导地位。与传统短信方式的移动梦网相比，本文通过有限状态自动机理论和java多线程技术... 详细信息

伴随着移动通信的日益普及以及传统语音类业务的饱和，移动增值业务逐渐成为移动运营商收入中新的增长点，中国移动的移动梦网以其优势在市场占有主导地位。与传统短信方式的移动梦网相比，本文通过有限状态自动机理论和java多线程技术，设计开发的USSD移动梦网业务更具优势，该系统能涵盖绝大部分移动梦网文字交互类服务。本文首先对移动增值业务和移动梦网的发展做了介绍，通过对SMS技术面向存储转发特点的分析，结合移动梦网文字类服务在交互性上的要求，阐述了选用USSD开发本系统的原因。然后介绍了USSD应用系统的体系结构，USSDC的结构以及USSDC与应用服务器通信使用到的SMPP协议内容。接着，对本系统进行了系统分析与概要设计。根据用户需求，归纳出系统应具备的功能，并将其按模块设计，同时还从业务流程上也进行了设计。鉴于USSD移动梦网系统不仅在单个用户处理上具有多级菜单的复杂状态跳转，还同时并行多个用户请求。为保证程序的稳定执行，兼考虑到程序在执行速度以及效率上的要求，因此使用有限状态自动机理论和java多线程技术来解决该问题。并根据两者，归纳出对系统并行过程的具体设计思想。接着，分别从通信模块，有限状态自动机，java多线程以及数据库处理四个方面阐述了系统具体实现的过程。并采用软件测试方法中的白盒加黑盒测试，按照基本的测试步骤，对系统进行了测试。最后，列举了操作本系统的部分实例图。通过这些图，直观地展示了本系统实现的效果。经过半年的投入使用表明，USSD移动梦网业务系统能够满足用户对文字交互类服务的需求，运行稳定可靠，并具有操作简单，可扩展性强，维护方便等优点。

关键词：移动梦网 USSD 有限状态自动机 java多线程

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两种解决生产者—消费者问题的java实现模型

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现代计算机 2006年第6期12卷 100-103页

作者：范容胡则辉杭州师范学院信息工程学院杭州310018

本文以java的多线程机制为技术手段,模拟了经典的生产者消费者问题,解决了此问题中的同步问题。

关键词： java多线程生产者—消费者问题

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插值算法应用在图像缩放中的研究

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烟台职业学院学报 2005年第1期11卷 31-33页

作者：王艳莉烟台教育学院山东烟台264001

给出了图像缩放的原理 ,考虑到几种算法的计算量问题 ,引入java多线程方法 ,并实现了并行计算及在多个CPU上运行。

关键词：最近邻插值双曲线插值双三次插值 java多线程

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粒子群优化算法研究

粒子群优化算法研究

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作者：李建勇浙江大学

学位级别：硕士

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO算法）源于鸟群和鱼群群体运动行为的研究，是一种基于群智能方法的演化计算技术，是演化计算领域中的一个新的分支。本论文系统的论述了PSO算法及其各种的研究成果，并且针对基本粒... 详细信息

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO算法）源于鸟群和鱼群群体运动行为的研究，是一种基于群智能方法的演化计算技术，是演化计算领域中的一个新的分支。本论文系统的论述了PSO算法及其各种的研究成果，并且针对基本粒子群算法的易陷入局部极小点，搜索精度不高等缺点，在算法改进方面提出了异步模式的PSO算法，并用java多线程技术予以仿真并行实现；而且针对基本PSO中的三个启动参数的确定问题上，提到了使用复合粒子群算法的方法。同时，用一些标准函数测试这些方法，取得了较好的效果；也将这些方法运用到实际化工优化问题中，同样取得了很好的效果。本论文的重点在于对PSO算法的改进上，主要内容包括： 1．加入了惯性权重因子w的改进基本PSO算法，用Schaffer's f6函数测试并分析了参数Vmax与w对粒子群优化算法的影响。 2．研究粒子群优化算法生物特征的基础上，充分考虑了群体中粒子的个体独立性和个体之间的信息共享性，提出了粒子群优化算法的异步模式。在异步模式的程序实现上，采用java多线程技术，使每个粒子的行为成为一个独立的线程，进化中的粒子个体充分表现出独立性，种群表现出异步性。利用一些经典的标准测试函数，与经典PSO算法（为同步模式）进行了比较分析，结果表明：异步模式的收敛速度较同步模式有显著的提高；同时，在一个较小时间段之后，异步模式在寻优效果上也明显优于同步模式。 3．在粒子群算法中主要的三个启发式参数w、c1和c2选取上，采用3个实数编码的常规遗传算法对其进行优化，形成复合粒子群优化算法。用标准函数进行测试，并且应用于化工模型的参数估计上，效果良好。

关键词：粒子群优化算法群智能演化计算异步模式复合粒子群优化算法 java多线程

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