基于Web Services的GDSS框架的研究

分析了群体决策支持系统(GDSS)和Web Services的技术特点。现有的GDSS存在许多缺陷，不能充分利用已有的各种资源，开发周期长，系统结构不灵活。Web Services是一套基于Web的分布式对象技术的标准。针对已有的GDSS的局限性，通过将Web Services技术与GDSS相结合，提出了一个基于Web Services的GDSS框架。利用此框架可以方便地实现网络资源的整合和组件重用，快速、高效地开发出实用的GDSS。     

模糊层次分析法在方案优选方面的应用

给出了一种实用的层次分析方法(AHP)，即模糊层次分析法(FAHP)，讨论了它的原理和步骤。特别是模糊层次分析法，它是基于模糊集合理论的。它采用模糊一致关系去实现模糊推导，使用模糊一致矩阵去实现动态自适应。分析了该方法的适用范围，并提供了具有一般特点的方案优选的实例。提出了模糊层次分析方法的不足之处。     

DSA预计算建表快速验证法及其应用

针对DSA数字签名算法，提出了一种利用预计算建表技术提高DSA签名验证速度的方法，给出了具体的算法并做出相应的算法复杂度分析，它也能适用于某些底固定的双指数模幂运算。与目前较常用的方法相比，该方法验证速度要快一倍以上，可在计算效率与存储量之间达到某种平衡，使该方法能较好适用于某些应用场合，给出并分析了相应的实例。     

基于多决策树算法的网络入侵检测

将一个大数据集分割成若干个子数据集，在每个子数据集上使用决策树算法进行挖掘，用投票的方式将多棵决策树的结果结合起来，形成全局的判断。将这种方法应用于网络入侵检测，试验表明，该方法不仅提高了数据挖掘算法对海量数据的处理能力，而且降低了误判率。     

一种基于相对区分表的属性约简算法

属性约简是知识获取中的核心问题之一。为了能较高效率地获得属性约简，在Rough Set理论基础上构造出了相对区分表，将基于相对区分表的属性约简的判定算法(JRA)作为子算法并结合归纳属性约简算法的优点，设计出了基于相对区分表的归纳属性约筒算法(RA)。算例说明该算法具有较高的属性约简效率，并能取得较好的约简结果。     

一种适于多维的快速包分类算法

包分类是多种网络应用的关键性技术，包分类算法的性能对网络的时延和吞吐量有决定性的影响。文章介绍一种适于多维的快速包分类算法——RFC算法，论述了算法的原理和实现算法，将RFC算法与几种常见的分类算法作仿真比较，阐述了RFC算法的优越性。     

MPEG2视频芯片IDCT的一种VLSI实现方案

介绍了一种2-D × 8 8 IDCT处理器系统的ASIC架构,采用分布算法、并行结构、流水线设计。对于常用的ROM查找表实现方案,该文提出了一种以寄存器、加法器构建的替代电路的新方案,同样省去了乘法器,避免了使用ROM,且硬件代价与使用ROM相比还略有减小,最终提高了数据的吞吐量,达到2.4GB/s,满足了MP@HL标准的HDTV的108MHz的频率要求,而同样工艺条件下采用ROM查找表则只能达到90MHz的频率。     

应用PowerBuilder中Grid模板实现交叉报表的统计

为实现中国式固定报表形式的交叉报表,在PowerBuilder中利用Grid报表模板来间接实现两种数据项并列的交叉统计功能,用以完成多种数据项的交叉统计,从而解决了交叉报表中报表宽不固定的问题,扩展了报告功能,满足了我国固定报表形式的要求。     

数据的逻辑综合分析及决策算法

文章给出了逻辑综合分析的基本理论和决策算法。并利用逻辑综合中逻辑单元的随机覆盖问题产生的随机数据,对算法加以验证。实验结果表明决策算法的精确度可以达到97.2%。     

基于改进分辨矩阵的增量式数据挖掘模型研究

粗糙集理论是近年来出现的处理模糊和不确定性的数学工具,并已广泛应用于人工智能的许多领域。文章针对在增量式数据环境下挖掘决策规则的特点,在回顾基于分辨矩阵的数据挖掘算法及其不足的基础上,利用决策矩阵的概念有效地处理具有不同决策类的各种决策系统。在此基础上提出相应的对每一个决策类建立决策矩阵的增量式挖掘算法,最后利用算例验证了算法的合理性和有效性。该算法步骤同传统的分辨矩阵算法相比,能在增量式环境下快速而有效地进行确定性规则和可能性规则的学习并对可能性规则建立相应的置信度,使规则的获取更具实用性。