摘要：针对传统蚱蜢优化算法收敛速度慢、寻优精度低的不足,提出融合学习自动机和折射对立学习的混沌蚱蜢优化算法LRGOA。算法利用完全随机混沌Tent映射进行种群初始化,提高种群遍历性和多样性;利用学习自动机对决定搜索方向的调整系数更新,以均衡全局搜索与局部开发;引入折射对立学习位置更新机制,避免算法陷入局部最优。将LRGOA应用于数据集特征选择问题,设计基于LRGOA的特征选择算法LRGOAFS。选取UCI库数据集对算法的有效性进行验证,证实改进算法可以同步降低特征选择维度和提升数据分类准确率。

摘要：本文分析了数据挖掘的常用技术和分析方法,详细探讨了数据挖掘过程,在此基础上,设计了一个由多模型构成的数据挖掘管理系统的一般框架,其能支持数据挖掘分析的全过程。

摘要：Struts框架的关键技术例如JSP以及EJB等在网站建设当中的应用非常普遍。过去使用JSP开发Web应用,业务逻辑的处理以及动态显示过程中使用Java代码同HTML代码相混合,导致系统的调试以及维护都比较困难。因此开发设计人员力求寻找新的Web设计框架,从而进一步规范软件开发。Struts发展成为了Web开发当中应用最普遍的框架之一。

摘要：通过研究Σ-Δ小数分频PLL输出的杂散特性,提出使用不断变化的时钟参考频率可以实现宽频带频率合成器的低杂散性能。还使用了DDS作为可变参考源,克服了DDS输出频带受到限制且宽带SFDR差的缺点,且避开了小数分频因其固有鉴相频率谐波以及次谐波边带杂散性能较差的区域。实现了1.5-3GHz全频带杂散优于-80d Bc的频率合成器设计。