模拟退火算法在全局查询优化中的应用

在分布式环境下，全局查询的代价函数空间形状包含了很多局部最小状态，需要多次局部最优化才可以找到全局最小状态。模拟退火算法是目前发展较快的智能优化算法，是一种以概率l收敛于全局最优解的全局优化算法。文中讨论了全局查询优化的过程以及模拟退火算法在全局查询优化中的应用，并对算法进行了一些改进。     

用UML与Petri网为智能代理建模

统一建模型语言（UML）已经成为软件系统的分析与设计的标准工具，但由它扩充而成的代理统一建模型语言（AUML）还没变成一个标准，目前的AUML规格说明还有很多的局限性，还不能胜任多代理系统的开发．Petri网是仿真、验证软件系统执行的正确性与有效性的形式化工具．本文主要分析当前AUML规格说明和Petri网概念．找出它们之间的结合点，提出用Petri网扩充AUML的方法．将其应用于多代理系统的开发，就能实施之前运用Petri网进行系统的正确性与有效性验证．     

基于核估计的电子商务协作过滤方法

论文对电子商务推荐技术进行了讨论,针对电子商务推荐技术存在的问题,提出了一种基于核估计的协作过滤方法,首先将推荐项的评分设定为其他人对推荐项评分的平均值,然后利用主成分分析进行降维,最后采用基于核估计的思想对推荐项进行预测评分。实验表明,该方法可以有效解决在用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,大幅提高推荐系统的推荐质量。     

决策表属性约简及其条件信息量表示

讨论了决策表属性约简和条件信息量之间的关系,证明了对于一致决策表,其属性约简在代数表示下和信息论中条件信息量表示下是等价的。并举例说明,对于不一致决策表,其属性约简的代数表示不能用条件信息量来等价表示。论文还给出了一种基于条件信息量的属性约简启发式算法。     

混合递归超分辨率图像重构ZHANGDi,PENGHong.Hybridrecursivesuper-

超分辨率图像重构是将多帧低分辨率图像重构成一幅高分辨率图像的过程。一般的超分辨率图像重构算法在小放大倍数时效果比较好,但当放大倍数上升时,存在两个问题:一个是计算复杂性的急剧上升,另一个是边缘振荡效应的加剧导致成像质量迅速恶化。提出了一个能同时解决这两个问题的基于POCS的混合递归重构算法,实验结果表明,该算法能够在提高重构图像质量的同时,较大地提高重构速度。     

移动环境下的垃圾短信过滤系统的研究

提出了一种分布式的垃圾短信过滤系统，它适合于移动网络，具有自学习能力，能够及时发现垃圾信息源，有效的过滤垃圾短信。在传统以词为属性的贝叶斯过滤算法的基础上，加入了规则和长度信息，利用互信息减小单词属性的个数。实验表明，它在短信过滤方面具有空间占用小和性能更好的特点，适合在移动电话上使用。同时还提出了一种垃圾短信发送者的可能性排名的方法。     

应用服务器动态负载均衡的设计与实现

在一个多层的数据库应用系统中,应用程序服务器的负载均衡能力为各个客户端应用程序的正常运行提供了一系列的安全保障.分析了在应用程序服务器上实现动态负载均衡的关键需求.设立多个负载均衡协调器实现负载均衡的分布性,以防止单点失误.采用多种负载均衡算法来提高负载均衡的效率.具备有较好的位置和访问的透明性,能将客户的请求透明地分发到后端的应用程序服务器上处理.具有容错性和灵活性,能从错误中自动恢复过来.     

基于免疫粒子群集成的RNA二级结构预测算法

RNA二级结构预测在计算生物学中具有重要意义,针对RNA二级结构预测,提出了一种新的免疫粒子群集成算法,根据个体的浓度和适应值概率,利用免疫机制,在粒子群优化算法中设计了免疫替换算子,有效防止了粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷;通过集成技术,充分发挥各种粒子群优化算法的优点,实现协同演化,提高了算法的全局搜索能力。最后用免疫粒子群集成算法去预测RNA二级结构,实验证明了算法的有效性。     

基于增量One-Class支持向量机的注册表异常检测

提出一种基于增量支持向量机的异常检测方法,利用Windows注册表建立了入侵检测模型,通过SVM算法实时判断当前对注册表的访问行为是否为异常状态来发现和识别入侵行为。实验表明：该方法对未知病毒和未知入侵行为具有较高检测率,可以提高在先验知识较少情况下的学习机推广能力。同时,考虑到注册表键值数量巨大,采用增量SVM算法可以在不影响检测性能的同时减少训练时间。