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。     

一种两阶段决策树建树方法及其应用

提出一种新颖的两阶段决策树建树方法；在对数据集进行较粗的分类后，通过遗传算法寻找规则集来建立决策树叶子节点.该方法可以同时对多个属性进行度量，并避免了决策树的剪枝过程。     

决策树分类技术研究

决策树分类是一种重要的数据分类技术。ID3、C4．和EC4．5是建立决策树的常用算法，但目前国内对一些新的决策树分类算法研究较少。为此，在消化大量文献资料的基础上，研究了CART、SLIQ、SPRINT、PUBLIC等新算法，对各种决策树分类算法的基本思想进行阐述，并分析比较了各种算法的主要特性，为数据分类研究者提供借鉴。     

基于FP-tree的最大频繁模式挖掘算法

在FP-tree结构的基础上提出了最大频繁模式挖掘算法FP-Max。算法FP-Max只需要两次数据库扫描，挖掘过程不会产生候选项集。实验表明．算法FP-Max在挖掘密集型数据集方面是高效的。     

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。     

一种基于Patricia树的检测Syn Flood攻击的方法

分析TSynnood攻击的原理、攻击的方式及其基本特征。利用Patricia树进行SYN流量统计，并提出了改进的TCP连接状态检测。试验表明，该检测算法在占用很少系统资源的情况下，准确检测到Synflood攻击。     

P2P网络的应用层共享树多播方案研究

研究P2P网络的应用层多播中共享树建立的机制，提出在P2P网络的应用层共享树多播方案中，应当将DHT查找发现根的机制与传统的建树制结合起来，并结合Scribe系统给出了解决方案。     

具有概念联想功能的特定领域分词词典的自动构建

提出了一种基于PAT树型结构的高频字串提取的改进算法。并以此用来获得特定领域网页中的未登录词集合，利用基于语义距离的概念相似度计算公式来获得任一概念的相关概念，从而给出了用于特定领域搜索引擎的语义词典完整的自动构建方法。将生成的语义词典用于搜索引擎FlyingScnder中。实验结果证明新的词典比原有的手工构建的词典分词效果要理想得多。而且提供了概念联想的功能。     

CoQuWeiP--使用加权积的色彩量化算法

提出一种新颖的色彩量化算法——CoQuWeiP．该算法通过设立像素个数和色彩距离的权重，综合考虑了色彩层次感和关键细节的要求，并可以调节权重以满足不同色彩量化任务对色彩层次感和关键细节的不同要求．实验表明，文中算法在调节量化结果方面是有效的，量化性能较好．     

UCLA网络加速器路由表快速查找改进模型

论文针对网络服务的应用,研究了UCLA设计的网络加速器模型,发现UCLA网络加速器设计在某些情况下得到较多不合理的下一跳出口地址,减低了加速器的性能。通过增加运算符改进加速器的运算,减少了所查找的路由表的出口数目,能更准确地定位下一跳的位置,提高了加速器的效率。