蔡虹
- 作品数：17 被引量：64H指数：4
- 供职机构：淮海工学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金连云港市科技发展计划项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 浅析大学生科技创新能力的培养
- 2013年
- 大学本科生科技创新能力的培养是近几年来大学生教育的一个重点内容,是提高本科生培养质量的一个重要标志。培养大学生科技创新能力,必须从创新思维和创新意识这两个方面入手,把大学生的科技创新能力的培养贯穿于大学生培养工作的全过程。通过对本科生的科技创新观念和科技创新思维两方面培养的论述,探讨了培养大学生的创新能力的具体途径。
- 蔡虹
- 关键词：大学生创新思维
- 一种基于聚类算法的缺陷语句定位技术
- 由于数据集的不一致,已有的基于频谱覆盖的缺陷定位方法之间的比较并不全面.本研究实现了现有的28种基于频谱覆盖的缺陷定位方法,并在同一数据集上加以比较.提出一种新的基于k-means聚类算法的缺陷定位技术,利用现有的多种方...
- 蔡虹黄霞
- 关键词：聚类算法
- 文献传递
- 一种基于聚类算法的缺陷语句定位技术被引量：1
- 2012年
- 由于数据集的不一致,已有的基于频谱覆盖的缺陷定位方法之间的比较并不全面。本研究实现了现有的28种基于频谱覆盖的缺陷定位方法,并在同一数据集上加以比较。提出一种新的基于k-means聚类算法的缺陷定位技术,利用现有的多种方法计算出特征值,对数据集进行聚类并排序,给出一个新的语句的可疑度序列。实验结果表明:该方法可以取得比较好的结果,能够捕获到个别算法的优越性,较为有效地对程序中的缺陷进行定位。
- 蔡虹黄霞
- 关键词：聚类
- 一种基于A*算法的Web Services动态组合策略被引量：2
- 2011年
- 随着Web Services应用的发展,服务的动态组合技术为解决信息共享和应用协作的问题带来了新的方案,然而生成适应符合客户Qos需求的组合方案是耗时的优化问题.文中通过构建Qos驱动的服务组合依赖图模型,提出了基于A*算法的启发式的最佳路径组合方法.该算法适用于存在多输入的Web Services动态组合情况并能够生成具有最小代价的简单调用序列.实验表明,该算法适用于多输入的Web Services动态组合情况,并且具有较好的运行效率.
- 蔡虹胡云李存华
- 关键词：WEB服务组合依赖图
- 基于SOAP扩展的Web Service应用研究被引量：7
- 2006年
- 利用SOAP扩展机制,可以实现更改往返于Web Service的SOAP消息来增加Web Service的功能,弥补SOAP消息传输中的不足。在此基础上本文分别实现了SOAP消息的压缩和加密,达到扩充Web Service功能,改善传输效率和安全性的目的。
- 杨瑞蔡虹
- 关键词：SOAP扩展WEBSERVICE加密
- 连接池技术及其Java实现被引量：2
- 2003年
- 本文以实例应用的方式说明了连接池在Java下的开发方法,经过实践得出了最终结论:恰当的使用连接池技术将重用消耗的内存资源,节省机器内存,大大提高程序的效率。
- 杨瑞蔡虹
- 关键词：数据库连接池技术JAVA语言面向对象INTERNET
- 提高基于Web Service的分布式系统性能的方法被引量：6
- 2005年
- 从开发角度讨论了.NET平台下基于WebService的分布式应用系统中改善性能和提高效率的方法。
- 杨瑞蔡虹
- 关键词：WEBSERVICE分布式系统
- 基于SmartPhone的短信平台设计与实现被引量：4
- 2010年
- 本文介绍短信平台的设计与实现,给出了基于SmartPhone的系统解决方案,系统利用PC与Smartphone间TCP/IP交互通信的全新的方法实现SMS的远程收发和管理,还实现了其他附加功能。系统完成后经测试运行良好。与传统的短信平台方案相比具有兼容性好、可扩展性强和系统成本低等特点,在SmartPhone平台中具有广泛的应用前景。
- 蔡虹胡云
- 关键词：短信TCP/IPWINDOWSMOBILE
- 基于属性约简和相对熵的离群点检测算法被引量：1
- 2011年
- 本研究结合信息熵与粗糙集理论中的属性约简技术,提出了一种新颖的离群点检测算法。这种方法通过在更小的属性子空间去获得相同或相近的离群数据集,使对离群数据的分析更加集中于较小的目标域。该算法对原属性空间进行划分,通过分析计算将具有最大相对熵与负相对势的对象集合判定为离群点集合。为了验证算法的有效性,还在通用数据集上进行了测试,理论分析和实验结果表明该离群点检测算法是有效可行的。
- 胡云李慧施珺蔡虹
- 关键词：相对熵离群点检测
- 复杂网络环境下基于信任传递的推荐模型研究被引量：21
- 2018年
- 针对推荐系统中普遍存在的数据稀疏和冷启动等问题,本文结合用户自身评分与用户的社会信任关系构建推荐模型,提出了一种基于信任关系传递的社会网络推荐算法(Trust transition recommendation model,TTRM).该方法首先通过计算信任网络中节点的声望值与偏见值来发现信任网络中的不可信节点,并通过对其评分权重进行弱化来减轻其对信任网络产生的负面影响.其次,算法又利用朋友的信任矩阵对用户自身的特征向量进行修正,解决了用户特征向量的精准构建及信任传递问题.同时为了实现修正误差的最小化,算法利用推荐特性进行用户相似度计算并通过带有社会正则化约束的矩阵分解技术实现社会网络推荐.实验结果表明,TTRM算法较传统的社会网络推荐算法在性能上具有显著提高.
- 李慧马小平施珺李存华仲兆满蔡虹
- 关键词：社会网络信任度矩阵分解正则化
