一种新的半监督入侵检测算法

针对无监督学习的入侵检测算法准确度不高、监督学习的入侵检测算法训练样本难以获取的问题,提出了一种粒子群改进的K均值半监督入侵检测算法,利用少量的标记数据生成正确样本模型来指导大量的未标记数据聚类,对聚类后仍未能标记的数据采用粒群优化的K均值聚类,有效提高分类器的分类准确性,并实现了对新类型攻击的检测。实验结果表明,算法的整体检测效果明显优于基于无监督学习和监督学习的检测算法。     

基于改进语义熵最大化模型的服务发现算法

语义匹配与发现是语义Web的核心内容之一。提出一种新的基于语义熵的服务发现与匹配算法。该算法通过引入语义熵的概念,把最大熵原理运用到语义识别与匹配领域,并对传统的熵最大模型进行了经验修正。通过实验对比分析,可以看出修正后的最大熵模型在服务发现计算方面具有较好的性能,该模型在一个真实的中文语义Web的语义识别项目中得到了应用,也体现出较好的精确度和性能。     

基于Web应用的全面功能点的改进

全面功能点（FFP）是一种应用广泛且使用方便的软件功能规模度量（FSM）方法,但其方法本身只能度量系统静态的方面,不能考虑到对象的交互性和对象的行为。根据COSMIC-FFP的度量元素和Web应用的结构,对COSMIC-FFP软件模型进行了改进,列出了针对Web应用的度量规则,并给出了实例说明了这些规则的使用。     

基于PCA和多约简SVM的多级说话人辨识

提出一种基于主成分分析（PCA）和多约简支持向量机（SVM）的多级说话人辨识方法。首先用PCA对注册说话人进行快速粗判决,再用多约简SVM进行最后决策。此多约简SVM有两个约简步骤,即用PCA和样本选择算法分别减少训练数据的维数和个数。理论分析和实验结果表明：该方法可以大大减少系统的存储量和计算量,提高训练和识别时间,并具有较好的鲁棒性。     

基于Matlab Web Server的神经网络目标识别方法

提出了一个通过网络访问Matlab Web Server从而可以远程实现目标识别的方法.为使Matlab Web Server正常运行,对系统的使用环境进行了一定规则的配置,而进行目标识别的神经网络算法也作了适当的修改以适应所在环境.实验结果表明该系统在远程仿真上是可行的,它克服了目标识别只能单机运行的缺点.     

基于网页分块的正文信息提取方法

网页主题信息通常湮没在大量的无关文字和HTML标记中,给应用程序迅速获取主题信息增加的难度.提出了一种基于网页分块的正文信息抽取方法.该方法首先识别和提取网页正文内容块,然后利用正则表达式和简单的判别规则内容块滤除内容块中的HTML标记和无关文字.实验证明,该方法能够准确地提取网页正文信息,且通用性较强,易于实现.     

基于组件的空间信息管理系统及典型应用案例

基于组件式地理信息系统(GIS)技术设计了空间信息管理系统的架构,作为典型应用案例,开发了基于组件的农业空间信息管理系统,验证了提出的通用架构的可用性和合理性,并详细分析了系统开发过程中的关键技术问题及其解决方法,主要包括多源空间数据集成、空间数据安全管理、Web GIS实现方法等.     

基于MATLAB Web Server的发酵生产远程调度优化系统的开发

介绍了基于MATLAB Web Server的发酵生产远程调度优化系统的开发过程.该系统旨在为发酵生产提供实时、优化的解决方案,它利用MATLAB Web Server组件,将MATLAB科学计算软件与Internet网络无缝结合,从而实现生产调度优化方案的远程在线生成.仿真运行结果表明,应用该系统可以得到满足资源约束条件的生产调度方案,提高了调度工作的效率.     

语义Web服务——Web服务的扩展

语义Web服务是应用语义Web技术对Web服务的扩展.使信息具有语义就是用计算机内的Ontology中的概念作标记符对信息进行标记,对该过程予以支持的就是语义Web技术,即Ontology的构建技术、Ontology的使用技术(语义推理技术)和信息的语义标记技术.语义Web技术对Web服务的扩展可具体化为两项任务:服务提供者、服务请求者和服务注册处三类服务主体均内置Ontology;发布、查找和绑定三种交互信息均采用语义标记.     

XML文档压缩技术比较研究

XML已经成为互联网上信息交换和信息表示的事实标准。然而XML文档中包含大量重复出现的标签和结构等冗余信息,导致XML文档在查询处理和数据交换时付出更高的代价,特别在带宽和资源受限的设备上显得更为突出。压缩技术是解决这一问题的重要途径。搜集了近几年提出的各种XML压缩方法,从压缩率、压缩与解压时间、内存消耗、查询性能等方面比较分析了六个具有代表性的XML压缩技术,最后简要归纳了各自的优点和存在的不足,并探讨未来努力的方向。