Agent技术的研究起源于人工智能领域。由于Agent具有自治性、智能性、反应性、主动性等优点，因此越来越受到人们的重视，并被广泛应用于网络技术和分布式计算。Agent技术很好的解决了网络间任务分配及合作的问题，但Agent系统实际应用时的安全问题一直没有得到很好的解决。本文设计了一个可实际应用的Mobile Agent系统安全问题解决方案，该方案可以有效解决实际运行中Agent系统的安全认证及安全通信问题。最后介绍了该方案在个性化E-learning系统中的实际应用情况。
上传时间： 2014-01-26
上传用户：ztj182002
手机游戏开发明天的计算将进入普及计算时代。各种消费电子产品，包括智能手机，PDA，Web-TV，将来的信息家电等等将实现随时随地的计算。这是一个异常广阔和丰富多彩的领域，其设备极度多样化而且都将在网络中，Java技术的跨平台性和网络功能在这里大有用武之地。这就是J2ME，这一丰富多彩的领域中生机勃勃的技术。
上传时间： 2013-12-17
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粒子群优化算法！！！ 系统地介绍了粒子群优化算法,归纳了其发展过程中的各种改进如惯性权重!收敛因子!跟踪并 优化动态目标等模型"阐述了算法在目标函数优化!神经网络训练!模糊控制系统等基本领域的应用并 给出其在工程领域的应用进展,最后,对粒子群优化算法的研究和应用进行了总结和展望,指出其在计算 机辅助工艺规划领域的应用前景"
上传时间： 2015-06-10
上传用户：zsjinju
基于目标规格化与Zernike矩相结合的目标识别算法研究。。。平面形状的识别是计算机视觉研究的一个重要领域，它也是许多二维或三维视觉处理任务的基本步 骤。文章提出了一种基于图像规格化与Zernike矩相结合的目标识别方法，该方法通过把图像进行紧凑化，再结 合紧凑化后图像边缘轮廓Zernike矩的计算，使得由于人眼或摄像机的观察视角的不同而引起的物体的各种形 变，校正到一个紧凑图像，再通过各高阶Zernike矩的不同特征，进行不同模式的目标识别。实验表明该方法原 理简单明了，计算量小，对于特征相差较明显的目标，具有很好的识别效果。
上传时间： 2013-12-26
上传用户：wangzhen1990
DFT(Discrete Fourier Transformation)是数字信号分析与处理如图形、语音及图像等领域的重要变换工具，直接计算DFT的计算量与变换区间长度N的平方成正比。当N较大时，因计算量太大，直接用DFT算法进行谱分析和信号的实时处理是不切实际的。快速傅立叶变换(Fast Fourier Transformation，简称FFT)使DFT运算效率提高1～2个数量级。其原因是当N较大时，对DFT进行了基4和基2分解运算。FFT算法除了必需的数据存储器ram和旋转因子rom外，仍需较复杂的运算和控制电路单元，即使现在,实现长点数的FFT仍然是很困难。本文提出的FFT实现算法是基于FPGA之上的，算法完成对一个序列的FFT计算，完全由脉冲触发，外部只输入一脉冲头和输入数据，便可以得到该脉冲头作为起始标志的N点FFT输出结果。由于使用了双ram，该算法是流型(Pipelined)的，可以连续计算N点复数输入FFT，即输入可以是分段N点连续复数数据流。采用DIF(Decimation In Frequency)-FFT和DIT(Decimation In Time)-FFT对于算法本身来说是无关紧要的，因为两种情况下只是存储器的读写地址有所变动而已，不影响算法的结构和流程，也不会对算法复杂度有何影响。
标签： Transformation Discrete Fourier DFT
上传时间： 2016-04-12
上传用户：lx9076
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域
标签： evolutionary computation PSO 粒子群
上传时间： 2016-04-26
上传用户：zhuimenghuadie
本章将首先介绍怎样在算法设计领域应用这一古老的策略，然后将利用这一策略解决如下问题：最小最大问题、矩阵乘法、残缺棋盘、排序、选择和一个计算几何问题——找出二维空间中距离最近的两个点。
上传时间： 2016-05-13
上传用户：colinal
本章将首先介绍怎样在算法设计领域应用这一古老的策略，然后将利用这一策略解决如下问题：最小最大问题、矩阵乘法、残缺棋盘、排序、选择和一个计算几何问题——找出二维空间中距离最近的两个点。
上传时间： 2016-05-13
上传用户：sz_hjbf
本章将首先介绍怎样在算法设计领域应用这一古老的策略，然后将利用这一策略解决如下问题：最小最大问题、矩阵乘法、残缺棋盘、排序、选择和一个计算几何问题——找出二维空间中距离最近的两个点。
上传时间： 2016-05-13
上传用户：chens000
本章将首先介绍怎样在算法设计领域应用这一古老的策略，然后将利用这一策略解决如下问题：最小最大问题、矩阵乘法、残缺棋盘、排序、选择和一个计算几何问题——找出二维空间中距离最近的两个点。
上传时间： 2013-12-19
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