司福明
- 作品数：17 被引量：19H指数：3
- 供职机构：安徽机电职业技术学院更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于SOA架构与IOCP控管机制的智慧社区系统设计与实现被引量：1
- 2016年
- 国内外实践经验证明,社区管理服务无法单纯依靠投入大量的人力和物力来完善,信息化的控制和管理方法是当前社区智慧管理非常重要的手段.为此,提出了基于SOA架构与IOCP控管机制的智慧社区管理系统设计与实现方法,为实现高效的社区管理、灵活的社区事务协调,以及便利的社区系统提供整体设计与实现方案.
- 司福明
- 关键词：SOA技术
- 猫群与k-means算法在储层含油性识别问题中比较分析被引量：2
- 2016年
- 在储层含油性识别问题中分别应用了k-means算法、猫群算法对储层含油性问题进行聚类分析,比较两种算法的聚类效果.结果显示,传统的k-means算法常容易陷入局部最优,而猫群算法在样本数目较小时是一种快速、高效的识别算法.当样本数目翻倍时,识别的正确率将会下降,这也充分说明了猫群算法的运算效果受代码和样本大小的影响,有较大的不确定性.
- 司福明
- 关键词：K-MEANS聚类分析
- 计算机应用专业模块化课程体系的构建被引量：3
- 2009年
- 本文通过对高职计算机应用专业的课程体系现状的分析,深入地探讨了课程模块、能力模块和职业岗位之间的关系,从而探索出基于岗位和能力本位的计算机应用技术专业模块化课程体系建设的方法和途径,进一步培养计算机应用专业学生的专业技能和就业竞争力。
- 司福明
- 关键词：计算机应用模块化课程体系
- 一种具有防尘和防磕碰功能的英语教学设备
- 本实用新型涉及英语教学领域，具体是涉及一种具有防尘和防磕碰功能的英语教学设备，包括有安装架、黑板、多媒体屏幕、铰接板和外壳，黑板竖直固定安装在安装架的侧壁上，铰接板竖直铰接设置在安装架侧壁的一端，外壳能够竖直升降的设置在...
- 李健孙云司福明王先好许姗姗
- 文献传递
- 一种基于密度的增量k-means聚类算法研究被引量：1
- 2016年
- 针对传统聚类算法无法有效处理高维混合属性数据集的问题,对原有的数据归一化方法进行改进。在kmeans和DBSCAN聚类算法的基础之上,结合增量聚类的思想和数据之间相异度的计算方法,提出了一种基于密度的增量k-means聚类算法。该算法能有效处理具有高维混合属性的数据集,在准确度和效率方面都得到提高。
- 司福明
- 关键词：基于密度
- 新形势下高职院校学生素质拓展工作及评价体系的研究和实施
- 构建大学生素质拓展评价体系是实施素质拓展计划以及更好地进行人才培养的需要。本文遵循科学性、发展性、实践性等原则，注重准确处理好指标量化等问题，旨在构建一个合理、科学的评价体系。文章还对高职院校学生综合素质拓展工作的实施过...
- 司福明刘艺
- 关键词：高职院校
- 多功能键盘
- 本实用新型公开了一种多功能键盘，包括键盘本体(1)和与电脑主机相连接的连接线；其中，所述键盘本体(1)上间隔排列设置有多排按键(2)，所述按键(2)的顶表面上印刷有字母或数字；所述键盘本体(1)上靠近顶端面的下边缘设置有...
- 张国政司福明
- 文献传递
- 垂直搜索在图书馆电子资源系统中的应用研究
- 2016年
- 电子资源作为现代图书馆的重要馆藏资源,不仅是高校以及其它科研机构从事教学、科研的重要参考资料,其建设水平也成为了图书馆馆藏的主要衡量标准之一.随着图书馆信息化程度的不断提高,如何科学、有效地使用电子资源,已经成为现代图书馆关注的重要课题.而垂直搜索是针对某一特定领域,服务于某一特定人群的搜索,垂直搜索在技术上与传统的搜索并无根本差异,但搜索的策略却发生了变化,即由传统的"大而全"变为"专而精".垂直搜索能有效整合图书馆现有电子资源,提高电子资源的利用率,节省用户时间.在图书馆电子资源系统中发展垂直搜索已经成为水到渠成的事情.
- 谢振宝刘迎春司福明
- 关键词：图书馆电子资源垂直搜索
- 一种玉米剥粒装置
- 本实用新型公开了一种玉米剥粒装置，包括机架，旋转气缸、旋转轴、剥粒筒、进料口、剥粒电机、剥粒轴、第一剥粒柱、第二剥粒柱，该装置结构巧妙功能强大，由上下分布的剥粒电机形成双动力分离，再由第一剥粒柱和第二剥粒柱结合形成动静结...
- 夏云周司福明崔强
- 文献传递
- 一种基于Hadoop云计算平台大数据聚类算法设计被引量：6
- 2016年
- 传统的数据挖掘技术由于受到编程模型等的约束,产生了不同瓶颈,聚类算法的研究面临着海量的大数据处理与分析的挑战,新兴计算模型Hadoop作为一种可并行处理的云计算平台得到了广泛应用。文章对传统聚类挖掘算法进行改进和优化,在Hadoop云计算平台上进行K-means算法的并行化实现,降低算法的时间复杂度,提高了计算效率。实践证明,改进的K-means算法适合大规模数据集的聚类挖掘,具有高效、准确、稳定、安全等特性,适合于海量数据的分析和处理。
- 司福明卜天然
- 关键词：HADOOP云计算平台大数据并行化
