简介：在手机游戏的研发中．我们常常会遇到手机色彩失真的问题。“手机色彩失真”是指原本美工在电脑显示器上能正确显示的色彩在某些牌子和型号的手机屏幕上却出现了变化。例如在电脑显示器上显示出的紫色，在手机上看来却与黑色更为接近．如图1。

简介：如今,移动互联网遍布我们生活的各个角落,人们在日常工作、学习、生活中,越来越离不开移动互联网,学校的校园网建设也由有线网建设向无线网建设转变。由于学校无线网安全性要求高的特点,研究高学校无线网络安全架构成为校园网络建设的重要方面。

简介：问题描述见2003年第4期程序员杂志。算法分析我们对问题中的飞机可以抽象为一个点,这样,本问题的求解就变成了:找出给定平面上n个点中哪一对点的距离最小。我们很容易理解该问题,似乎也不难解决它。因为我们可以用穷举法将每一点与其它n-1个点的距离算出,找出达

简介：(一)问题在直角坐标平面中有N个正方形，其边与坐标轴平行，顶点坐标均为正整数，所有正方形互不相接或重叠。

简介：笔者有一台联想电脑配置的是DVD刻录机，每次刻录CD光盘时总是提示错误信息。经过一番研究，原来Linux系统只能识别SCSI刻录机，IDE的刻录机在Linux系统下识别不了，难道在Linux下就不能刻录了吗？其实只要把IDE的刻录机模拟成SCSI刻录机就可以了。下面是笔者在FedoraCore系统下刻录光盘的过程。

简介：借鉴成本敏感模型,综合考虑攻击和响应以及攻击目标等各方面的因素,提出基于最小代价响应决策算法,并对攻击和响应相关的因素进行了量化,与基于分类的响应决策算法相比,该算法具有更高的有效性、成功率和扩展性。

简介：前几天单位的两台计算机,98和XP不能互访,处理过程中积累了一些有用的方法和技巧,这里拿出来与大家共享。局域网最大的优势在于资源共享,但在实际使用中经常会遇到这样的问题:对方明明已经共享了各种资源,可在局域网中却无法访问它们。由于导致这种故障的可能性很多,一般新手很难在短时间之内查找出故障所在,因而在此以实例形式对局域网故障进行一个较为全面的分析。

简介：不同平台的生态圈、技术障碍等壁垒阻碍了开发者快速发展，而HTML5虽被寄予厚望，但目前还缺乏有说服力的产品，HTML5的潜能仍需在探索中被继续挖掘。

简介：在软件行业中，五年就像是一个地质时代。五年前，Microsoft宣布了自己的Micorsoft．NETFramework计划。从那以后，DataSet（数据集）才开始作为关键对象出现在基于．NET的应用程序中，执行多种数据相关的任务。也是五年前，DataSet被誉为ADO记录集（Recordset）的威力增强版。那么在．NETFramework出现之前，您是如何设计数据访问层（DAL，DataAccessLayer）的呢？我想您一定是以ADO和它全能的Recordset对象——断开的、且可进行XML序列化的——为中心构建数据访问层。

简介：管理资讯系统(ManagementInformationSys-tem)是信息技术、信息化日益发展中而产生的现代企业经营管理技术。它由贯通企业内外和网络企业各个阶层作业的管理系统(ManagementSystem)、沟通系统(CommunicationSystem)和电脑系统(ComputerSystem)复合组成。管理资讯系统的主要功能是:

简介：本文作者从实际应用出发，对现存数据挖掘决策树分类方法进行了研究，并应用到系统当中，实现了决策支持模块。关键词数掘挖掘；决策树算法；改进；实现中图分类号TP301.6文献标识码A文章编号1007-9599(2010)04-0000-02DataMiningDecisionTreeImprovement&ImplementationXiaYan,ZhouXiaohong,WangDong（ChangchunTechnologyCollege,Changchun130033,China）AbstractTheauthorstudiedonexistingDataMiningdecisiontreeclassificationmethodbasedonthepracticalapplication,andappliedtothesystem,achievedadecisionsupportmodule.KeywordsDataMining;Decisiontreealgorithm;Improve;Achieve随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧增大，在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息，如果能把这些信息从数据库中抽取出来，将会产生重要的作用。因此，数据挖掘涉及的学科领域逐渐扩大，数据挖掘的方法也在不断地改进和提高。分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，分类算法可以分为决策树分类算法、遗传算法、神经网络方法、K-最近邻分类算法等。这里，以疾病防控与儿童免疫管理系统中决策支持子系统的开发过程为例，对决策树分类算法的改进及在实际中的应用进行阐述。一、数据选取和数据预处理在本系统中，以预防接种中遇到异常反应后记录的“异常反应调查表”中的数据为例进行说明。具体实现过程详细说明首先输入训练集，由于在真实的SQLServer数据库当中，为了降低存储要求和减少存储时间，并非真正存储每个数据项的属性值，而是用存储数字来对应相应的意义，如在数据库的数据表中，“性别”字段中“1”代表“男”、“2”代表“女”，反应到程序页面时再映射回原来的值，为了说理清晰又限于篇幅，这里只将所有数据集中有代表性的十几组数据作为分类模型创建的输入训练集。表1判断是否需要计划外加强免疫的属性表儿童编号月龄出生状态常住地上次注射后反应是否需要计划外加强免疫0405102<=2正常产城市无不良反应否0405495<=2正常产农村无不良反应否0401342>5正常产城市无不良反应是04054352…5正常产城市轻度反应是04065342…5非正常产城市重度反应是04072342…5非正常产农村重度反应否0401544>5非正常产农村重度反应是0408519<=2正常产城市轻度反应否0404566<=2非正常产城市重度反应是04035472…5非正常产城市轻度反应是0401534<=2非正常产农村轻度反应是0405856>5正常产农村轻度反应是0409533>5非正常产城市无不良反应是04053442…5正常产农村轻度反应否二、生成决策树对训练集的每一个属性，计算其信息增益。以“月龄”属性为例，每个结点中的正反例的个数分别为［2，3］、3，2、4，0，分别计算如下info2，3==0.971；info3，2==0.971；info4，0=0；计算信息熵E(月龄)＝＝0.693；计算该属性的信息增益量，选取信息增益最大的属性为节点，按该属性的值划分数据集合Gain(月龄)=Info(9，5)-E(月龄)=0.940-0.693=0.247；同理，对“注射反应”属性、“出生状态”属性、“常住地”属性都可计算每个结点的正反例的个数（由于篇幅有限，不作计算）。通过对各属性信息增益的计算结果，选择“月龄”属性作为根节点，然后划分“月龄<=2”的所有可能性。计算当“月龄<=2”时，“注射反应”、“出生状态”、“常住地”的信息增益值Gain(注射反应)=Info(2，3)-E(注射反应)=0.971-0.4=0.571；Gain(出生状态)=Info(2，3)-E(出生状态)=0.971-0=0.971；Gain(常住地)=Info(2，3)-E(常住地)=0.972-0.951=0.020；同理考虑“月龄>5”的情况，由于“月龄>5”时，各个节点都是纯节点，所以不再划分。三、产生决策规则遍历决策树，输出叶结点类属性值，用IF—THEN形式表达为IF(月龄2…5AND注射反应=无)THEN(类别＝是)IF(月龄2…5AND注射反应=轻)THEN(类别＝是)IF(月龄2…5AND注射反应=重AND出生状态＝正常产)THEN(类别＝是)IF(月龄2…5AND注射反应=重AND出生状态＝非正常产AND常住地=城市)THEN(类别＝否)IF(月龄2…5AND注射反应=重AND出生状态＝非正常产AND常住地=农村)THEN(类别＝是)……依此类推，共可产生十三条规则。四、决策支持子系统的分析用上述基于决策树的分类算法所得到的模型生成的规则来预测测试集中的未知数据属于哪一类，并通过该模型的测试结果与实际情况相吻合的准确率来判断该决策树是否有效。首先，用整个数据集中2/3的数据作为训练集按照基于决策树的分类算法来建立模型，生成一棵决策树。然后，用余下的1/3的数据作为测试集，通过创建的模型进行预测，并将预测结果和实际值进行比较。如果准确率达到或超过事先确定的阈值，则可以认定该模型对于数据分类是有效的，能够在实际中应用；反之，则认定该模型的分类效果不好，需要按以上步骤来重新判断，直到分类准确率达到预定的阈值为止。在本系统中，经过测试预测准确率已达到87%，在可以接受的范围内，所以算法是有效、可行的。参考文献1陈文伟,黄金才.数据仓库与数据挖掘.人民邮电出版社,20042王万森.人工智能原理及应用.电子工业出版社,20003范明,孟小峰.数据挖掘——概念与技术.机械工业出版社,2001作者简介夏琰（1980-），女，吉林长春人。长春职业技术学院信息技术分院，教师，讲师，硕士，研究方向为计算机应用。

简介：上海集装箱码头有限公司(简称SCT，网址)是由上海港集装箱股份有限公司与香港和记黄埔上海港口投资有限公司共同投资组建的，是全国交通系统第一家合资企业。现拥有宝山、张华浜、军工路3个国际集装箱专用码头，其集装箱吞吐量在2000年即已达295万标准箱，比上年增长13．7％。为了适应不断扩大的业务需求，

简介：不动产登记过程中,作为常见登记业务申请资料之一的税费缴纳凭证是需要归档并永久保存的资料,税费缴纳凭证通常以票据形式出现,但票据因本身材质问题,票据字迹保存期有限。文章探讨此问题产生的原因和应对措施,为不动产登记档案管理工作提供参考借鉴。

简介：在现代民主的政治范畴中，群众参与公共决策的制定已经成为群众的一项基本权力，同时也是实现政治民主，决策科学的重要体现。随着网络信息的不断发展信息通信技术正在电子政务迅速发展的前提下不断对自身的发展进行改革，传统的电子政务参与方式已经不能满足人民日益增长的需求。信息现代化与传统的公共决策方式进行比较，使群众在参与公共决策上打破了原有条件在时间以及空间等方面的束缚，大大提升了群众参与的积极性，同时也提升了参与的效果，并且极大的满足了群众参与公共决策的希望。在电子政务环境不断完善下，群众利用电子平台参与到政府的决策中，并且与制定者进行互动交流。充分的表达自身的意见与诉求，逐渐发展成为一种政治现象。分析电子政务环境下群众参与公共决策的方式，对于实现决策民主化，提升公共决策质量，提高政府信誉有着重要的现实意义。

简介：本文首先讨论了数据挖掘技术，给出了一种企业决策系统。并就决策系统的构成、流程和采用的数据挖掘技术进行了探讨。关键词数据挖掘；数据仓库；企业决策系统中图分类号N37文献标识码A文章编号1007-9599(2010)04-0000-01ResearchofDataMiningTechnologyinBusinessDecision-makingSystemShiDongsheng(InnerMongoliaUniversity,Information&EngineeringTechnologyCollege,InnerMongolia,Baotou014010,China)AbstractThispaperdiscussesdataminingtechnology,presentsabusinessdecisionsystem.Decision-makingsystemoncomposition,processanduseofdataminingtechniquesarediscussed.KeywordsDatamining;Datawarehouse;Businessdecision-makingsystem随着计算机管理信息系统的飞速发展和广泛应用，企业生产经营的自动化水平不断提高，大大提高了工作效率。但企业业务系统运行所产生的大量原始数据是企业生产经营活动的真实记录，不能为本企业加以有效的统计、分析及评估，无法将这些数据转换成企业有用的信息、为企业战略决策提供参考和支持。数据挖掘正是在这样的应用需求环境下产生并迅速发展起来的，它的出现为智能地把海量数据转化为有用的信息和知识提供了新的思路和手段，设计开发基于数据挖掘的企业决策系统是合理解决这一问题，提升企业综合竞争力的最佳对策。一、数据挖掘技术数据挖掘，是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是数据库研究中的一个新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术，把人们对数据的应用从低层次的查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持的层级。数据挖掘一般由数据准备、挖掘操作、结果表达和解释三个主要阶段组成。在数据准备阶段应集成多个运作数据源中的数据，解决语义模糊性、处理遗漏数据、清洗脏数据。挖掘阶段是一个假设产生、合成、修正和验证传播的过程，也是上述三个阶段的核心。结果表达和解释阶段根据最终用户的决策目的把提取的有用信息正确地表达出来。数据挖掘的方法和技术可大致划分为三类统计分析、知识发现、可视化技术等。统计分析用于检查异常形式的数据，然后利用统计模型和数学模型来解释这些数据，统计分析方法是目前最成熟的数据挖掘工具。而知识发现则着眼于发现大量数据记录中潜在的有用信息或新的知识，属于所谓“发现驱动”的数据挖掘技术途经。知识发现常用的方法有人工神经网络、决策树、遗传算法、模糊计算或模糊推理等。数据质量、可视化数据的能力、极大数据库尺寸、数据挖掘者的技能、数据的粒度都是影响知识发现方法的重要因素。可视化技术则采用直观的图形方式将信息模式、数据的关联或趋势呈现给决策者，决策者可以通过可视化技术交互式地分析数据关系。二、基于数据挖掘的企业决策系统数据挖掘面对的是经初步加工的数据，使得数据挖掘更专注于知识的发现；而数据仓库用于完成数据的收集、集成、存储、管理等工作，两者必须有机结合起来使用。基于数据挖掘的企业决策系统主要由数据库、数据仓库、数据仓库管理模块、知识库、知识发现模块、数据挖掘工具、人机交互模块构成（如下图所示）。系统的输入主要源于经过初步处理的数据库数据以及存储在知识库中的历史知识和经验；数据仓库管理模块用于数据仓库的建立以及数据的筛选操作；知识发现模块控制并管理知识发现过程，它将数据的输入和知识库中的信息用于驱动数据选择过程、知识发现引擎过程和发现的评价过程；人机交互模块通过自然语言处理和语义查询在用户和系统之间提供相互联系的集成界面。数据挖掘工具用于完成实际决策问题所需的各种查询检索工具、多维数据的联机分析分析工具等，以实现决策支持系统的各种要求。数据挖掘主要提供了以下几种模式（一）分类模式根据数据的值从树根开始搜索，沿着数据满足的分支往上走，直到树叶确定类别。（二）回归模式回归模式与分类模式相似，区别在于分类模式的预测值是离散的，而回归模式的预测值是连续的。（三）时间序列模式根据数据随时间变化的趋势预测将来的值。只有充分考虑时间因素，利用现有数据随时间变化的一系列的值，才能更好地预测将来的值。（四）聚类模式把数据划分到不同的组，组之间的差别尽可能大，组内的差别尽可能小，进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组。（五）关联模式利用数据项之间的关联规则。（刘）和概念描述和比较操作把具有共同性的数据做汇总操作，从而得到一个具有一般性的规则描述。在实际应用中，可以根据具体情况采用不同模式组合，达到最优化的数据挖掘方式。在用户使用该系统时，首先需要通过分析决策需求，描述和表示决策的问题，确定数据来源，即可建立数据仓库；其次针对所要发现的任务的所属类别，设计或选择上述有效的数据挖掘算法并加以实现，从平凡的历史数据中提出综合数据，独立存储为库文件，作为更高一层数据挖掘对象；同时测试以评价所发现的知识，对知识进行一致性、效用性处理。最后根据最终用户的要求，建立适用于决策支持的数据仓库的集成界面和应用程序，使用户能在决策支持中运用所发现的知识。对于该系统的执行，每个步骤包含了循环和反复，可以对发现的知识不断求精、深化，并使其易于理解。三、结论总之，数据挖掘技术可以使其应用者由原来通过定期的、固定的报表进行定性的分析而上升到实时的、动态的各种形式的图表进行定量的分析，从而可以敏感地发现市场的微小变化并迅速做出反应，为企业在激烈的市场竞争中立于不败之地提供了强有力的工具。参考文献1范明,孟小峰.anjiawei，etal.数据挖掘概念与技术M.北京机械工业出版社,20072李捷.基于数据仓库和数据挖掘的企业决策支持系统研究J.科技经济市场,2006,73范丽霞,张雪兰.利用数据仓库和数据挖掘实现电信决策支持系统J.计算机与现代化,2005,8

简介：浪潮集团是国内最早涉足信息产业的大型企业之一，20世纪80年代曾经参与缔造了中国的IT产业。从1983年浪潮研制出第一台微机起，浪潮就开始了将高新技术产业化的不断努力。经过多年的艰苦创业和技术创，新浪潮集团已经发展成为拥有两家上市公司的专注于发展嵌入式软件和综合应用软件的IT高端产业集团，是因特网时代设备与方案的领先供应商。

简介：

简介：Linux中默认安装完Java后，Java程序并不能够正确显示中文，例如运行“Java控制面板”和一些Java程序时，中文都会显示为方框，如图1和图2。

简介：作业的重要性不言而喻，但一直以来，作业给学生带来的不是学有所进的欣喜，而是苦不堪言的负担。而计算机课程实践性比较强，作业是课堂教学中最重要的一部分。因此，如何设计计算机作业值得我们教师关注和思考。计算机教师应以“提高学生学习兴趣、信心，养成好的学习策略和学习习惯”为出发点，设计真正有效的作业，让学生收获实在，体验学习的快乐。

简介：近期，日立制作所宣布为加强在有望大幅增长的中国IT市场的业务，将于2002年1月在华设立系统集成公司——日立信息系统(上海)有限公司。新公司预计从2002年2月开始运营，真正推动日立在华的系统集成业务。新公司主要向日资企业以及台资、欧美、中国的国际化企业提供ERP、SCM、CRM等IT解决方案。