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1. 基于属性组合的集成学习算法

付忠良赵向辉苗青姚宇

计算机应用 2010, 30 (2): 465-468.

摘要（1435）

PDF （803KB）（1505）

针对样本由数字属性构成的分类问题，在AdaBoost算法流程基础上，改传统的基于单属性分类器构造方法为基于组合属性分类器构造方法，提出了一种基于样本属性线性组合的集成学习算法。对属性组合系数的构造，提出了一般性的构造思路，按照该思路，提出了几种具体的组合系数构造方法，并对构造方法的科学合理性进行了分析。利用UCI机器学习数据集中的数据对提出的方法进行了实验与分析，结果表明，基于属性组合的集成学习算法不仅有是有效的，而且比传统AdaBoost算法好

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2. 基于能量最小的拉普拉斯流域分割算法

冯慧军陈斌赵向辉夏凡

计算机应用

摘要（1463）

PDF （462KB）（775）

针对拉普拉斯流域分割边界处分割效果不好的缺点，根据能量区域集中性原理,定义了一个差异度函数。当两个区域间的差异度大于它们其中任何一个,则认为它们之间有边缘存在,否则它们属于同一个区域,应进行合并。通过在vs2008环境进行仿真，对蝴蝶图像进行分割,最终分割成蝴蝶和三个背景区域,不同的区域用不同的颜色表示。实验表明该算法分割效果较好,速度也比较快。

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3. SOAP在实时Web服务中的性能评估与改进

邓铁山王晓东赵向辉简小朋卢彦如

计算机应用 2009, 29 (09): 2439-2441.

摘要（1467）

PDF （616KB）（1158）

简单对象访问协议(SOAP)具有可扩展性、灵活性及可描述性的特点，但是具备这些特点都是以牺牲性能为代价的。因此，通过实验，将SOAP与其他当前广泛应用的协议进行对比，得出SOAP的性能存在的不足以及应用在实时响应能力较高的Web服务中可能存在性能瓶颈。为了使SOAP在实时Web服务中使用，从XML文件的压缩方式、数据的编解码方式及数据的封装格式等方面进行了改进，实验得出改进后的SOAP更适合在实时Web服务中使用。