基于数据场的概率神经网络算法

提出基于数据场高斯势约简概率神经网络结构,基本思路:引入数据场估计训练集各类概率密度,选择局部极大密度估计样本构造网络;对初始网络迭代训练,依次扩展各类具有最大密度估计值的误分样本至模式层并调整权重参数,直至满足指定精度.采用增量密度计算,保证快速迭代和高概率收敛.基于重采样技术进一步提升泛化精度.实验表明,提出的算法...     

Web信息系统数据访问层的设计与实现

目前几乎所有的Web息系统都需要访问持久性数据资源，不同的数据源访问方式也不同，因此实现和封装数据访问越来越成为构建稳定、健壮和灵活的Web应用的基础。在分析了一个真实的Web信息系统的应用环境的基础上，描述了如何使用单倒，数据访问对象和抽象工厂模式来设计数据访问层体系结构，解决了多种并行数据源的访问问题，并对该结构面临的问题进行了分析。     

干部选拔决策支持系统中数据仓库的设计

基于数据仓库的决策支持系统是现今决策支持技术应用的主流。本文结合数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库系统、知识库系统等技术提出了一个干部选拔决策支持系统的解决方案，并就干部选拔数据仓库的设计和实现进行了分析和探讨。     

复杂背景下小麦叶部病害图像分割方法研究

针对复杂背景下小麦叶部病害图像分割问题,以小麦条锈病、叶锈病为研究对象,提出一种结合K-means聚类、Otsu阈值法等多种方法的分割策略。主要分三个步骤将小麦病斑图像分割出来:首先,利用背景与叶片a*b*分量的差异性,采用K-means聚类分割方法,去除泥土、杂草、阴影等背景,分割出小麦植株图像;其次,利用Otsu动态阈值法进行二值化处理,并结合数学形态学运算及面积阈值法分割出带有病斑的主要小麦病害叶片图像;最后,采用K-means算法对小麦病害叶片图像进行聚类运算,最终分割出小麦病斑图像。利用该方法进行分割实验,分割准确率达到95%以上,分割效果理想,为小麦叶部病害图像分割提供了参考,也为后续的小麦病害识别和诊断提供了基础。     

基于肤色马氏距离图的人脸检测

介绍利用肤色信息、特征脸与径向基概率神经网络相结合的方法进行人脸检测,能准确快速地检测出彩色图像中的人脸区域.首先构造皮肤YUV颜色模型,检测彩色图像中的皮肤区域,并计算出该区域相对于皮肤的马氏距离图;根据其马氏距离图利用主成分分析法构建特征脸子空间;构造出径向基概率神经网络,以马氏距离图在各特征脸子空间的投影系数为网络的输入.计算出该区域是否是人脸图像.实验证明,这种方法是有效的.     

异构操作系统环境的统一用户管理的研究

随着政府、企业信息化建设的不断发展和基础设施的不断投入与升级,如何提供一种方便可行的方法,使用户能够更加迅速有效地访问和使用有着Windows,Unix,Linux操作系统的混合型网络资源,越来越受到人们的关注.因此,迫切需要实现统一的用户身份管理和认证.以统一身份管理系统的模型为研究对象,阐述了用户管理的基本概念和研究现状,并对现在主流操作系统的用户管理机制进行了分类总结.最后提出了一种基于目录服务的统一异构操作系统用户管理问题的解决方案.     

面向业务的IT管理系统设计与实现

业务对应于信息系统,业务的正常运行是由支持信息系统的各种软硬件资源的正常运行来保障.但目前对业务的运行环境的管理主要从IT元素出发,存在"管理孤岛"现象,为解决该现象,设计并实现了面向业务的IT管理系统.该系统基于安全审计与监控机制,采用事件描述语言(EDL)将审计和监控得到的大量告警、故障信息进行整合分析,并最终映射到相应业务系统的可用性和可靠性,可以从业务角度把握整个系统的实时运行状况,方便了系统管理人员的工作.     

基于动态联盟的一种身份信任计算模型

在动态联盟中,身份管理是确保信息安全的一种手段,但是随着联盟成员数日益增多,传统的身份管理难以妥善应对当前较为复杂的环境,尤其当成员之间无交互历史时,数据交换的可靠性无法保障。文中研究了不同计算环境中的多种信任管理方法,并把P2P的推荐评价机制应用到动态联盟的身份管理中,提出了一种基于推荐的身份信任管理的算法。在这种算法中,身份的信任值由多因素加权综合而成,其中推荐信任值在算法中起到关键的作用。该算法试图为解决复杂的动态联盟环境下的身份管理问题提供一种途径。     

一种组织域内统一身份管理模型的实现

随着企业信息化建设的逐步完善,一个组织域内会有各种各样资源,比如应用系统、操作系统及其它各类软硬件服务.每种资源都各自拥有一套相互独立的身份认证和管理系统,其中必定有些信息是相互重叠,又相互冲突的.当我们把所有资源进行整合时,就会引发很多问题,比如身份不一致、用户信息无法统一、资源无法整合等等.本文针对此应用现状,提出了一种基于LDAP的统一身份管理模型,能够很好地解决以上问题.