概率神经网络预测股票市场的涨跌

概率神经网络提供了一个贝叶斯决策,并且具有训练速度快,可以实时更换数据的优势,在金融领域的分析预测中有一定的应用价值,文章应用概率神经网络对上证180指数的变化方向进行了预测,结果表明了概率神经网络在预测股票市场涨跌方面的实用性。     

基于嵌入式Web服务器的油田注水表自动校验

文章介绍了油田注水仪表的校验原理，校验系统的结构，基于嵌入式Web服务器的测控机理；系统的实现原理，实现技术及如何实现高层管理和远程监控。     

基于移动Agent的Web信息智能过滤算法及其实现*

讨论了Web信息过滤的现状,提出了Web信息过滤应用中移动Agent的结构并设计了基于移动Agent的信息过滤工作模型。该模型由数据挖掘模块、信息过滤模块和相应的数据库模块组成,能够有效地屏蔽非法信息。实际应用表明,该Web信息过滤模型能够有效地完成对网页信息的过滤和保证内部人员合法地使用网络。     

网络隔离器的设计与实现

介绍了网络物理隔离器的设计思想和软、硬件的实现方法，给出了具体实施步骤，所设计的网络隔器，经安装调试和实际运行，在切换速度和传输速率上完全满足网络要求，实现了4种控制功能，一台PC机连接，隔离4个网络，操作方便，动作准确，适合多网络安全连接，物理隔离，高效运行的场合。     

无用内存单元自动回收过程的实时性问题研究

自动垃圾回收技术是Java的核心技术之一。垃圾回收耗时的不确定性阻碍了Java在实时过程中的应用。基于最大响应时间分析方法，利用Petri网分析了垃圾回收过程。通过Java虚拟机内部堆空间的合理划分和采用多线程同步技术可以降低垃圾回收中的停滞现象，提高Java程序的执行速度和实时性。     

Kjava虚拟机的研究与设计

Kilos Vinual Machine(KVM)是J2ME的核心技术，通过安装KVM、手机等嵌入式设备可以通过网络下载运行J2ME版的Java应用程序。讨论了KVM的主要设计技术，提出了符合CLDC规范的KVM设计方案；该方案首次采用了基于预处理程序的实现技术，使得KVM的代码校验、垃圾回收和代码优化等在线处理工作大大减小，从而提高了KVM的性能；研究了预处理模块、垃圾回收模块的结构与算法及代码优化的策略；并讨论了具体实现中的若干问题。     

用前馈神经网络对软件理解中函数调用序列的混沌识别

对有噪声小数据量时间序列的混沌识别,是目前国内外许多应用领域研究的热点与难点。利用BP神经网络的非线性函数逼近能力,对小数据有噪声的时间序列计算最大李亚谱诺夫指数,可判断该序列是否存在混沌现象。本文首创将这一算法经转换应用到软件逆向工程过程的分析中,结果表明,软件逆向工程过程分析中出现的函数（或类）调用序列有些存在、有些不存在混沌现象,这为理解软件系统构建高层结构和抽取重用信息而开发新方法与新技术找到了理论依据。     

网络协同安全系统的动态Honey及控制技术

主动式动态网络防御技术是当前网络安全中的一个热点。结合应用协同和联动技术,设计了动态Honey的网络防御系统。构建了两层的防御控制体系,使防火墙、入侵检测、Honey之间实现了有效的互动,提升了网络防御的能力。