三明高等专科学校计算机科学系

作品数：57被引量：70H指数：4
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发文作者：王红雨邱锦明陈淑珍陈少强林克明更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学理学电子电信更多>>
发文主题：VB计算机人工智能图像计算机辅助教学更多>>
发文期刊：《山东大学学报（工学版）》《绍兴文理学院学报（自然科学版）》《计算机与现代化》《三明学院学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金福建省教育厅科技项目更多>>
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知识过滤和它的依赖推理发现被引量：5
《厦门大学学报（自然科学版）》2005年第5期634-639,共6页卢昌荆 史开泉 薛永生 
国家自然科学基金(70271048);福建省自然科学基金(A0310008)资助
知识具有颗粒,知识具有粒度;颗粒,粒度是知识的两个基本特征;知识的颗粒特征,知识的粒度特征与知识的属性保持着紧密联系,属性的变化引起知识颗粒特征,知识粒度特征的变化.本文将物理学中物质具有颗粒的概念和过渡的概念引入到粗集(roug...
关键词：知识筛子原理 依赖推理 知识发现 应用 
一种电压有效值的低温漂、高精度测量方案被引量：5
《电测与仪表》2004年第9期11-13,共3页杨志远 谢秋华 郭松林 
电力参数电压有效值的测量一般都是采用真有效值来测量,测量中人们关心的是测量准确度和测量稳定性,即温度漂移特性。本文利用专用高性能真有效值(RMS)测量芯片AD736,并结合单片机技术给出了一种高精度、高稳定度、低温度漂移的交流电...
关键词：电压有效值 真有效值 有效值测量 电力参数 交流电压 温漂 测量准确度 温度漂移 芯片 单片机技术 
VB.NET中的异常处理技术被引量：2
《三明高等专科学校学报》2004年第2期99-103,共5页陈少强 
异常处理技术是程序设计语言中实现软件健壮性的主要方法。着重介绍VB.NET语言中异常处理有关概念及实现方法,分析比较异常处理技术在VB.NET和VB6中的差异。
关键词：VB.NET 程序设计语言 异常处理技术 异常对象 
C语言中指针与数组结合的分析与讨论
《三明高等专科学校学报》2004年第2期66-69,共4页黄建茂 
首先阐述了地址、数组与指针的概念,随后通过分析推理的方法使指针与数组结合应用这一复杂难以掌握的问题得以轻松解决。
关键词：C语言 程序设计语言 指针 数组 地址 
利用VB实现远程监视
《三明高等专科学校学报》2004年第2期70-73,共4页余晃晶 
介绍了COP8AME单片机演示板的RS-232通信协议,利用VB中的ActiveX控件MSComm和Winsock,在Windows98下建立PC机与单片机演示板之间的分布式监视系统,并对采集的数据进行多种处理。
关键词：远程监视 VB 单片机 通信协议 MSCOMM控件 WINSOCK控件 数据采集 传感器 
恶意邮件跟踪系统(MET)设计
《三明高等专科学校学报》2004年第2期74-79,共6页李年攸 
介绍了MaliciousEmailTrackingsystem(MET)的结构和功能。MET由服务器和客户机组成,能自动报告网上传播的恶意邮件行为的统计信息,帮助系统管理员检测恶意邮件的网络入口,抑制恶意软件(特别是自我复制病毒)的传播,把损失减少到最低限度。
关键词：恶意邮件跟踪系统 MET 计算机病毒 客户机 服务器 数据库 
无纸化考试系统的安全问题被引量：4
《三明高等专科学校学报》2004年第2期88-94,共7页田民格 
主要介绍了在开发无纸化考试系统过程中要解决的数据库安全和系统安全问题。
关键词：考试系统 计算机应用 数据库安全 DAO 数据访问对象 ACCESS2000 ADO 
荧光PCR基因分析仪的快速并行温度控制被引量：1
《三明高等专科学校学报》2004年第2期16-22,共7页杨志远 谢秋华 
提出一种模仿人工经验的智能升降温控制系统,成功地应用于荧光PCR基因分析仪,同时也给出DS18B20温度传感器的详细用法及程序。
关键词：荧光基因分析仪 PCR检测 聚合酶链反应 温度控制 人工智能 温度传感器 DS18B20 
基于贝叶斯网络的数据挖掘技术被引量：3
《三明高等专科学校学报》2004年第2期47-52,共6页陈秀琼 
从海量数据中挖掘有用的信息为高层的决策支持和分析预测服务,已成为网络时代人们对信息系统提出的新的需求,但我们发现数据处理和数据的提炼技术是匮乏的。起源于贝叶斯统计学的贝叶斯网络以其独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率...
关键词：贝叶斯网络 数据挖掘技术 贝叶斯推理 贝叶斯学习 
Web文本挖掘中的特征表示与特征提取技术被引量：2
《三明高等专科学校学报》2004年第2期53-57,87,共6页陈淑珍 
Web文本挖掘是人工智能一个崭新的研究领域。分词、特征表示和特征子集提取技术是文本挖掘过程中前期的基础性工作。介绍了文本挖掘中分词、特征表示及特征子集提取的常用技术及发展趋势。
关键词：WEB文本挖掘 人工智能 特征表示 特征提取 分词技术 
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