程跃华
- 作品数：11 被引量：29H指数：2
- 供职机构：焦作大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：河南省教育厅自然科学基金河南省教育科学“十一五”规划课题更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于MAS的道路管理系统研究
- 2009年
- 以城市道路管理系统为研究对象,采用多Agent技术作为系统的实现形式,在普遍应用的道路交通流检测设备的系统中加入移动Agent,多Agent的使用,从而构建开放的异构的道路管理系统。在JADE平台上对多Agent的组织结构部署、系统中多Agent间的通信和协作机制进行了研究。
- 程跃华姜桦
- 关键词：移动AGENTJADEMAS
- Linux服务器并发性的实现
- 2003年
- 服务器有多种实现方法来达到可靠性、灵活性和有效性 ,并发是其中非常重要的方法之一。Linux提供了两种形式的并发性———进程和线程 ,所以Linux服务器的并发性就有两种常见的主—从模式实现。文章详细介绍了Linux服务器并发性的两种实现 ,并讨论了它们的优缺点 ,最后给出了一个实例。
- 周超程跃华
- 关键词：LINUX服务器并发性线程计算机系统
- 基于Internet软件工程方法的学生信息发布系统的实现被引量：1
- 2005年
- 本文用Internet软件工程的方法讨论在Internet上建立学生信息发布系统的过程,说明以数据库为中心的开发模式.探讨了各类型用户通过浏览器访问数据的过程。
- 程跃华
- 关键词：对象模型软件工程B/S
- 基于Tropos和JADE的测试系统的研究及设计
- 2008年
- 测试系统是教学系统很重要的组成。应用Tropos方法对测试系统进行设计,引入Agent技术实现了对试卷的自动生成和自动阅卷,并对测试成绩进行记录和成绩分析。利用Agent的自治性、反应性、社会性和能动性对学生成绩进行分析,为教学策略的制订和调整进行决策支持。
- 林邓伟程跃华
- 关键词：JADE执行者
- 对计算机教师继续教育的探讨被引量：6
- 2005年
- 知识经济时代,计算机教师继续教育的观念要更新,教育内容、教育方式都要有所改变,以适应社会发展的要求。计算机教师继续教育要实现内容多样化、层次化、个性化、时代化,教育模式要灵活多样。同时,要建立适当的教育质量评估和激励体系以保证继续教育的教育效果。
- 马世霞程跃华王瑞
- 关键词：层次化个性化
- 高职院校软件专业程序语言类课程教学研究被引量：1
- 2011年
- 分析高职院校软件专业现有的计算机语言类课程的教学现状,结合现实社会对高职院校软件人才的用人要求,针对高职院校在计算机语言类教学中存在的问题,提出依托工作过程培养动手能力,构建一体化教学环节改进方法。
- 程跃华马世霞
- 关键词：高职院校教学实训
- 基于MAS的个性化JAVA智能教学系统建模
- 2008年
- 大多数智能化教学系统以呈现教学材料为主,对学生提供被动式的教学,忽略了学生的个性特征以及个性化需求,群体协作学习要求,而人工智能领域的Agent理论为建立智能化的教学提供了可能。文中利用Agent理论改进传统的基于Web的远程教学网站,尝试建立满足学生个性化需求的智能教学系统。介绍了通过多Agent建立JAVA智能教学系统的模型。该模型根据学生的认知水平和协作学习要求建立教学策略,实现教学环节和测试环节的交互,争取实现针对不同程度的学生实施个性化的教学。
- 程跃华姜桦
- 关键词：多AGENT智能教学系统
- 校园智能办公系统中电子公文数字签名的实现
- 2009年
- 随着Internet/Intranet技术的发展,基于B/S结构的校园智能办公自动化信息系统改变了传统的学校管理模式,为了防止非法用户侵入以及保证电子公文传递过程中的真实性和不可否认性,引入数字签名技术并用JAVA语言实现,从而保证公文处理的真实性和系统的安全性。
- 姜桦程跃华
- 关键词：电子公文数字签名身份认证JAVA
- 小波支持向量机在交通流量预测中的应用被引量：17
- 2011年
- 交通流量预测是智能交通管理系统的基础,预测某段单位时间内交通流量,难以准确刻画交通流量的时变性、突发性和非线性等变化规律,传统方法使交通流量预测精度低。为了提高交通流量的预测精度,提出小波分析的支持向量机预测模型,并应用于交通流量预测中。模型首先对交通流量进行小波分解,使交通流量平稳化,得到交通流量信号的高频和低频部分,采用支持向量机进行预测,最后将高频和低频部分的预测结果采用小波重构,获得最终预测值。仿真结果表明,小波支持向量机模型提高了交通流量预测精度和预测速度,为交通流量准确预测研究提供了依据。
- 崔艳程跃华
- 关键词：小波分析交通流量支持向量机
- 基于蚁群优化云计算的小区车辆监控系统研究被引量：2
- 2013年
- 提出一种基于蚁群算法和云计算的小区车辆监控系统设计方法。系统采用模块化的设计方案,在车辆图像检测模块中,运用了蚁群优化算法对车辆特征进行分割,能够有效地排除多车重叠状态下的特征干扰问题。在数据调度模块设计中,采用云调度平台,对海量特征图像实现有序调度,消除了系统中数据冲突的现象。给出了系统详细的硬件和软件模块设计方案。测试表明,系统能够完成监控图像内的有效定位,系统反应时间从3秒提高到不超过0.9秒,延迟符合应用要求,定位的准确性从原来的3.7米缩短到0.5米以内,大幅提高了系统的定位精度。
- 刘丹程跃华马世霞
- 关键词：蚁群算法云计算车辆监控
