使用完成端口编写高性能服务器程序的研究

介绍了用完成端口编写高性能服务器程序。为了提高系统性能,采用完成端口和Windows Socket2.0结合可以开发出支持大量连接的网络服务程序,并结合实际应用阐述了在完成端口上处理数据的方法。     

BP神经网络改进算法研究

通过分析标准BP算法的原理发现,BP标准算法所形成的误差曲面存在着饱和区域,并且在饱和区域,误差梯度变化缓慢,使得训练次数多、学习效率低、收敛速度慢。通过在标准BP算法中调整激活函数,可以缩小饱和区域,进而减少训练次数。实验结果表明,该方法有效地减少了BP算法的迭代次数。     

神经网络在智能公交实时调度中的设计与实现

神经网络是一种新兴的数学建模方法,它具有识别复杂非线性系统的特性,比较适合实时调度。在智能公交实时调度中加入误差反向传播算法,利用误差反向传播算法超强的学习能力和泛化能力,通过对海量公交历史调度数据的学习,可以建立公交车到达目的站点的预测模型;通过实时GPS数据,就可以预测车辆到达目的地的大概时间,为建立智能公交调度提供极大方便。     

VMware虚拟机技术在Windows2003路由实验中的应用

虚拟机软件VMware可以在单机上模拟网络环境,搭建网络实验平台,满足WindowsServer2003的教学需求。     

神经网络在智能公交实时调度中的设计与实现

神经网络是一种新兴的数学建模方法，它具有识别复杂非线性系统的特性，比较适合实时调度。在智能公交实时调度中加入误差反向传播算法，利用误差反向传播算法超强的学习能力和泛化能力，通过对海量公交历史调度数据的学习，可以建立公交车到达目的站点的预测模型；通过实时GPS数据，就可以预测车辆到达目的地的大概时间，为建立智能公交调度提供极大方便。     

K-Means聚类算法在MapReduce框架下的实现

MapReduce是一种编程模型,这种编程模型编程简单,不必关心底层实现细节,可用于大规模数据集的并行计算。K-Means是一种简单、基本的数据挖掘聚类方法,它将对象组织成多个互斥的组或簇。针对K Means的特点,给出了MapReduce编程模型下K Means的实现方法。实验结果表明,MapReduce编程模型下的K Means算法部署在Hadoop集群上运行具有较好的性能。     

使用完成端口编写高性能服务器程序的研究

介绍了用完成端口编写高性能服务器程序。为了提高系统性能,采用完成端口和Windows Socket2.0结合可以开发出支持大量连接的网络服务程序,并结合实际应用阐述了在完成端口上处理数据的方法。     

BP神经网络改进算法研究

通过分析标准BP算法的原理发现,BP标准算法所形成的误差曲面存在着饱和区域,并且在饱和区域,误差梯度变化缓慢,使得训练次数多、学习效率低、收敛速度慢。通过在标准BP算法中调整激活函数,可以缩小饱和区域,进而减少训练次数。实验结果表明,该方法有效地减少了BP算法的迭代次数。