模式识别协同方法中的序参量重构

分析了模式识别协同算法中序参量在识别过程的意义，提出了原始序参量的构造存在的不合理因素，提出了基于具体识别特点的序参量重构概念，促进更有效的识别。     

地震资料现场处理数据接口软件的开发与应用

文章介绍了现场处理常用软件中地震数据接口软件的开发与应用。通过对该领域中现有软件数据格式的分析以及计算机的数值表示分折，开发了专用的接口软件，实现了现有野外处理软件、不同的数据类型以及异种机型间的地震数据格式转换，从而解决了这些应用软件间数据资源的兼容与共享，为同时使用多个软件提供了一体化的数据支持。该软件的推广应用，大大提高了生产效率。     

新型木马技术的研究与分析

介绍了特洛伊木马的工作原理和新型木马技术研究的背景及意义,讨论了反弹端口木马如何突破防火墙,控制远程机器的原理,并对特洛伊木马的常用激活方式、蕴藏技术和一些预防方法作了介绍.     

基于XML技术构建的可扩展物流企业电子订舱系统

介绍了在竞争日益激烈的物流市场中,物流企业为了替代传统的纸面信息传递,提高信息传递的效率,减少差错率,开发利用电子报文传递信息的可扩展的电子订舱系统.重点利用XML技术和Microsoft Biztalk Server,实现对不同格式电子报文的支持,而且对新的报文格式支持也无须编写新的代码.     

信箱技术在分布式数据库管理中的应用

介绍了信箱、分布式数据库技术以及结合二者的一种数据库模型,并着重阐述了基于这一模型的测试管理系统的工作过程,分析了测试管理系统中的邮件格式和客户机、信箱及服务器之间的通信过程.该文也涉及了数据库中数据的管理和存取技术.     

Linux上IP over X.25的设计及其实现

针对Linux现有内核对IP网络广域网链路层协议支持上的不足之处，分析了现有IP over X.25的实现方案和局限性，结合作者参与研发的一款基于Linux的路由器的实践，提出并实现了一种在Linux内核级实现IP over X．25的新的实现方案，并在此基础上提出了一个在Linux中实现各种链路层协议上承载IP的通用软件框架。     

用于字符识别的椭圆基函数概率神经网络

提出了一种适合在有噪声条件下进行字符识别的椭圆基函数概率神经网络ＥＢＰＮＮ模型，该模型选用由字符统计特征提取的具有选择注意特性的参数作为概率神经网络的椭圆基函娄系数。ＥＢＰＮＮ模型在货车编号自动识别系统中获得了良好的应用，整个系统的字符识别率达到９６％以上，编号识别率达到９０％以上，实验结果表明该模型的识别性能较常用的其它神经网络要好，且特别适用于有噪声的情况。     

基于反馈神经网络的计算机免疫系统模型

基于对Linux进程系统调用序列的研究,将用户行为设置为0到1间的数值,并使用双反馈神经网络技术,基于sigmoid神经元,利用其反馈学习的功能,给出一种实现计算机免疫系统模型的方法.最后给出对其中Detector小规模初步实验得到的数据.     

ERP应用中车间辅助管理系统的研究与开发

结合日本富士通公司在中国的合资子公司--江苏富士通通信技术有限公司ERP项目的改造,介绍了车间辅助系统的应用,并分析了这些应用是如何与多品种小批量生产的特点相适应的.     

应用净室软件工程解决软件的高失效问题

软件的失效率居高不下，是传统软件开发实践中较为突出的一个问题。本文深入分相反了造成高失效的原因，并指出在传统软件工程方法的框架之下难以彻底解决软件的高失效问题。净室软件工程(文中简称“净室”是一种应用数学与统计学以经济的方式生产高质量软件的工程技术。本文根据净室的理论和实现，提出一套切实可行的方案，帮助软件开发图队以较高的效费比开发高质量的软件，从根本上解决软件的高失效问题。