毕业设计过程涉及选题、开题、过程管理、答辩等多个环节,依赖人工管理存在工作量大和工作程序繁琐等问题。本文基于ASP.NET平台,采用最新的MVC4(Model-View-Control)框架,实现了三层架构的毕业设计管理系统。系统表示层采用JQuery、Aja...毕业设计过程涉及选题、开题、过程管理、答辩等多个环节,依赖人工管理存在工作量大和工作程序繁琐等问题。本文基于ASP.NET平台,采用最新的MVC4(Model-View-Control)框架,实现了三层架构的毕业设计管理系统。系统表示层采用JQuery、Ajax等技术实现页面显示,业务层采用BLL模板类实现对业务逻辑的封装,数据层采用LINQ to SQL实现与关系数据库的O/RM(Object/Relation Mapping)。系统架构灵活,具有较好的可扩展性,并在南京理工大学泰州科技学院得到应用,提高了学院毕业设计管理的质量和效率。展开更多
文摘毕业设计过程涉及选题、开题、过程管理、答辩等多个环节,依赖人工管理存在工作量大和工作程序繁琐等问题。本文基于ASP.NET平台,采用最新的MVC4(Model-View-Control)框架,实现了三层架构的毕业设计管理系统。系统表示层采用JQuery、Ajax等技术实现页面显示,业务层采用BLL模板类实现对业务逻辑的封装,数据层采用LINQ to SQL实现与关系数据库的O/RM(Object/Relation Mapping)。系统架构灵活,具有较好的可扩展性,并在南京理工大学泰州科技学院得到应用,提高了学院毕业设计管理的质量和效率。
文摘针对核模糊C-均值算法(kernel fuzzy C-means,KFCM)随机选择初始聚类中心而不能获得全局最优且在聚类中心较近或重合时易产生一致性聚类等问题,提出一种改进算法。改进算法在原目标函数中引入中心极大化约束项来调控簇间分离度,从而避免算法出现一致性聚类结果。利用磷虾群算法对基于新目标函数的KFCM算法进行优化,使算法不再依赖初始聚类中心,提高算法的稳定性。基于距离最大最小原则产生多组较优的聚类中心作为初始磷虾群体并在算法迭代过程中融合一种新的精英保留策略,从而确保算法收敛到全局极值;通过对个体随机扩散活动进行分段式Logistic混沌扰动,提高算法全局寻优能力。使用KDD Cup 99入侵检测数据进行仿真实验表明,改进算法具有更好的检测性能,解决了传统的聚类算法在入侵检测中稳定性差、检测准确率低的问题。
