基于异构信息双向传播的网络视频分类方法

针对以往大多数网络视频分类研究只将文本和视觉特征进行简单融合的问题,提出了基于异构信息双向传播的网络视频分类方法。首先基于K均值方法将视频关键帧聚类成多个簇,在帧层次上对视频数据进行建模;将每个簇中代表性关键帧的文本信息传播至该簇作为其文本解释,完成从文本至视觉模态的传播;对每个关键帧,将其对应簇的文本解释传播至该关键帧,完成从视觉至文本模态的传播;最后基于支持向量机(SVM)对网络视频进行分类。在信息的双重传播中两类异构数据得到了密切的融合。实验结果表明该方法有效地提高了网络视频分类的准确率。     

基于Web日志挖掘的Web文档聚类

Web日志挖掘是Web挖掘的一种,介绍了Web日志挖掘的一般过程,研究了k-means聚类算法,并分析了k-means聚类算法的不足.k-means聚类算法迭代过程中每次都需要计算每个数据对象到簇质心的距离,使得聚类效率不高,针对这个问题,提出了k-means聚类算法的改进算法,该算法避免了重复计算数据对象到簇质心的距离,并用这两种算法实现了Web文档的聚类.试验结果表明,该改进算法提高了聚类效率.     

基于传感器网络的K-均值聚类算法研究

现有的传感器网络数据处理系统只能向用户提供简单的查询操作,如何高效地处理传感器网络的海量数据流,从中获取有用的知识成为新的挑战.提出了一种基于传感器网络的分布式K一均值聚类算法,首先由中心点下发k个质心的初始值,各个节点将数据对象赋于质心距离最近的簇,并将簇的信息通过传感器网络逐层上传合并;然后中心点计算k个簇中对象的平均值,再下发,反复迭代,直到各个簇满足误差准则,得到最后的聚类结果.实验证明,该算法准确率较高,计算时间较短.     

基于时间对抗的网络报警深度信息融合方法

针对目前网络报警信息融合方法仅以单时间点为处理单元,无法适应网络攻击逐渐呈现出的隐蔽性强、持续时间长等特点,提出一种基于时间对抗的网络报警深度信息融合方法。面对多源异构报警数据流,首先采集并保存当前一个较长时间窗口内的报警信息,然后利用基于滑动窗口的流聚类算法对报警信息进行聚类,最后引入窗口衰减因子对聚类后的报警进行深度融合。真实数据的实验结果显示,与基本DS证据理论(Basic-DS)和指数加权DS证据理论(EWDS)融合方法方法相比,该方法有较高的检测率和较低的误检率,但因为采用了更长的时间窗口,精简率上略低;实际测试与性能分析也表明,该算法的时延较小,能更加有效地检测网络攻击,且能完成实时处理。     

海量中文短信文本最佳聚类数研究

针对海量中文短信文本的聚类簇数的确定问题，提出一种基于聚类过程的短信文本最佳聚类数确定方法。通过扫描一遍数据即可获得多个统计信息，利用增量逐层划分得到最优划分所对应的簇类数，求出最优解。实验结果表明，与其他方法相比，该方法的分类效率较高。     

基于模糊集合的证据理论信息融合方法

针对证据理论应用中基本概率分配函数(mass函数)和多传感器信息融合中各传感器测量数据的可靠程度均难以确定的问题,提出了一种基于模糊集合的证据理论信息融合方法.该方法首先利用模糊理论中的相关性函数来计算多传感器的相互支持程度;然后由隶属函数得到每个传感器提供信息的可信度;再将各传感器的支持度和可信度转化成基本概率分配函数即mass函数;最后利用证据理论对多传感器信息进行融合.仿真结果表明,该方法获得的结果具有更高的精度和可靠性.     

一种基于属性分解的FCM融合聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法只能发现"类球状"簇和对分量属性数据敏感的缺点,提出一种基于FCM的属性分解聚类再融合的分类算法。该算法将信息融合的思想应用于聚类算法,先在每个分量属性维度进行聚类,然后对各属性的聚类结果进行融合分析并得到聚类结果。独立对每个分量属性聚类的思想为算法的并行实现提供便利。实验结果表明,该算法不但能有效提高聚类的准确度,而且不需要提前对数据进行归一化处理,在分量属性量测数据存在偏差时仍然表现出良好的鲁棒性。     

考虑哈希索引的电网数据集市海量信息索引系统设计

针对当前电网数据集市海量信息索引未考虑排序处理数据信息，导致系统检索效率和查全率低，稳定性差的问题，提出考虑哈希索引的电网数据集市海量信息索引系统设计方法。该系统聚类融合处理数据信息，根据关联规则挖掘结果提取与检索数据，结合哈希算法排序融合电网数据信息。该系统采用B/S三层体系，将其分为表示层、功能层和数据层，从而实现了系统的功能模块的设计，完成电网数据集市海量信息索引系统设计。实验结果表明，该系统设计方法的检索效率和查全率更高，稳定性更好。     

基于异类信息融合的模拟电路故障诊断方法

针对模拟电路故障诊断中存在的可测节点电压信息不足、单一信息不能表征所有故障状态等问题,提出了一种基于神经网络和D-S证据理论的模拟电路异类信息融合故障诊断方法.该方法首先提取两类故障信息并分别将其输入不同的神经网络对其进行初步诊断,并得到各自的诊断结果,然后根据初步诊断结果,运用D-S证据理论对其进行融合,做出最终决策.     

基于人工免疫与D-S证据理论的故障诊断方法

针对使用信息融合技术进行故障诊断时,基本概率赋值难以确定的问题,提出一种基于人工免疫原理与D-S证据理论相结合的故障诊断方法.该方法使用无类标数据进行人工免疫聚类,构建每一个传感器的故障空间的分类模型,设计了中心抗体和一般抗体的识别半径对未知样本进行免疫识别,计算该样本在各故障分类器下的基本概率赋值,最后通过D-S证据理论将各基本故障概率赋值进行融合诊断,基于信任函数进行故障决策.试验结果表明该方法可以处理多信息源数据,提高了故障识别能力,有一定实践意义.     

高校学生的信息素养

以当前信息化社会环境为基点,概括了信息素养的基本定义,讨论了高校学生的信息素养含义,并从信息意识素养、信息伦理道德素养、信息处理能力素养、信息交流共享能力素养四个方面论述了高校学生应具备的信息素养结构。     

Internet-based information systems use in organizations: an information studies perspective

Abstract. This case study investigates various ways in which different internet-based information systems (IS) are used by organizational participants. Borrowing theoretical insights on information behaviour accumulated over 50 years of information studies research, a conceptual framework is presented to help understand and assess the social and organizational impacts of internet-based IS. The framework describes the use of internet-based IS as a dynamic cycle of information needs–seeking–use activity situated in the context of a firm's information environment. Research questions pertain to the process of how individuals in organizations seek and use information from internet-based IS to satisfy information needs. In terms of information needs, this involves understanding the problem situations that lead participants to use internet-based IS, as well as the characteristics of those problems beyond subject matter. With respect to information seeking, this involves analysing how information from internet-based systems is displayed and formatted to signal their potential usefulness. In terms of information use, this involves how information obtained from internet-based systems is used in practice to resolve or redefine problems. Both quantitative and qualitative research methods are used. Data collection involves web tracking to identify significant episodes of internet-based IS activity, as well as one-on-one interviews to explore the context behind these episodes. Results suggest that it is possible and valuable to identify scenarios of internet-based IS use dominant in an organizational work setting. Doing so can help to identify ways to improve the situated use of internet-based IS that ameliorate the information needs–seeking–use cycle in firms.     

高校学生的信息素养

以当前信息化社会环境为基点，概括了信息素养的基本定义，讨论了高校学生的信息素养含义，并从信息意识素养、信息伦理道德素养、信息处理能力素养、信息交流共享能力素养四个方面论述了高校学生应具备的信息素养结构。     

军队院校学员信息素质培养的思考和建议

军队信息化建设发展日益深入,军队院校学员是未来军队信息化建设的中坚和骨干,学习运用信息化的程度,直接关系部队信息化建设的成效。介绍了信息素质的内涵,提出了培养学员信息素质的具体方法与措施。     

威胁计算机信息系统的因素及对策

计算机中的信息系统包括数据库、数据库运行、数据库的存放和传输等部分。为了保证信息的完整性及安全性,本文探究了威胁信息来源、信息流向、信息的执行及保存方面的因素,并且针对不同的信息威胁因素提出了解决威胁问题的方法。     

模糊信息优化处理技术应用简介

本文介绍了模糊信息优化处理技术在人工神经网络、大地测量数据处理、风险分析、评估体系等四个方面的应用情况,并对该领域在基础理论、实用方法、商业应用等三个方面的发展进行了简短的讨论.     

文物信息获取系统关键技术分析

为满足用户广泛、准确、快速获取文物信息的要求,设计了数字博物馆文物信息获取系统。在设计过程中采用多线程、信息再过滤、信息重新分类等技术,对信息获取、信息分析、信息分类技术进行改进,解决了目前数字博物馆存在的信息来源局限性的问题,同时提高信息的准确性,使文物信息分类清晰,从而实现了文物信息的快速检索。     

试论企业信息化建设的现状及发展对策措施

论述了企业信息化建设的现状及发展情况。文章首先介绍了企业信息化建设取得的初步成效，分析了企业信息化建设值得注意的几个问题，最后提出了加快企业信息化建设的对策措施。     

网络信息的检索与挖掘回顾

随着互联网的蓬勃发展,海量的网络信息成为了迄今为止最大规模的数据资源。如何利用海量网络信息,为人们提供智能应用,更好的解决人们的信息需求,成为了互联网领域的挑战性问题,也催生了对海量网络信息检索与挖掘的广泛研究。该文从信息表达、信息检索与信息挖掘三个方向入手,结合近年来对网络信息相关领域的研究与实践,对网络信息检索与挖掘的发展变化历程、目前存在的问题以及未来的发展趋势进行总结和分析。     

企业信息化管理中数据安全的研究

实现信息化管理是当前企业发展的必然要求,而信息化管理的实施则依赖于企业信息安全建设的发展程度。本文从设计院数据应用的实际需求出发,提出了信息安全管理制度建设的基本原则,并给出了保障信息安全的相关技术手段。科学完善的管理制度与相关技术手段相结合的管理模式较好地解决了企业信息安全的保障问题。