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1.
信息系统安全等级保护物理安全测评方法研究   总被引:25,自引:25,他引:0  
随着信息产业的高速发展,作为信息系统的基础——物理安全的重要性更加突出,文章根据国家规范对物理安全的相关要求,重点阐述了设备安全和环境安全检测问题,以期与读者共同探讨信息系统安全等级保护测评中物理安全测评的问题.  相似文献
2.
熵在随机系统故障诊断和容错控制中的应用   总被引:14,自引:14,他引:0  
长期以来,关于随机动态系统的故障诊断和容错控制的研究一直是控制理论和应用的重要领域之一。随机控制系统故障诊断的目标是建立有效的故障估计算法以使残差信号方差最小。这种方法仅适用于高斯型残差或者具有对称分布的概率密度函数的残差。然而,对非高斯残差而言,仅使用残差信号的方差不能够全面表示残差的不确定性。针对非高斯随机动态控制系统提出了新的故障诊断和容错控制算法,以使故障诊断中残差信号的熵极小化,同时极小化故障状态下闭环控制系统跟踪误差的熵。  相似文献
3.
基于智能卡和指纹识别的校园综合管理信息系统   总被引:8,自引:8,他引:10  
本文介绍了智能卡和指纹识别技术.论述了智能卡在校园综合信息管理中的应用及其特点。提出了一种基于智能卡和指纹识别技术的校园综合管理信息系统的解决方案。  相似文献
4.
自适应模糊控制理论的研究综述   总被引:7,自引:7,他引:8  
王永富  柴天佑 《控制工程》2006,13(3):193-198
针对近10年来自适应模糊控制的主要研究成果,从模糊系统、模糊控制、稳定性、模糊逼近和神经网络等方面较详细地概括与分析了自适应模糊控制理论的研究与进展,特别是在Lyapunov稳定性理论下,基于模糊模型的自适应模糊控制与鲁棒控制、滑模控制等传统方法的结合与互补为非线性系统建模与控制提供了强有力的工具.最后对自适应模糊控制新的研究方向进行了展望,模糊建模与自适应控制的研究具有重要的理论和实际意义.  相似文献
5.
培养应用型软件人才的实践教学体系的研究与实践   总被引:6,自引:6,他引:1  
本文在分析应用型软件人才的核心能力的基础上,提出了构建“实践教学体系”的整体思路,并介绍了把实训体系融入到传统教学计划中的实践探索。  相似文献
6.
基于SVM的中文组块分析   总被引:5,自引:5,他引:20  
基于SVM(support vector machine)理论的分类算法,由于其完善的理论基础和良好的实验结果,目前已逐渐引起国内外研究者的关注.和其他分类算法相比,基于结构风险最小化原则的SVM在小样本模式识别中表现较好的泛化能力.文本组块分析作为句法分析的预处理阶段,通过将文本划分成一组互不重叠的片断,来达到降低句法分析的难度.本文将中文组块识别问题看成分类问题,并利用SVM加以解决.实验结果证明,SVM算法在汉语组块识别方面是有效的,在哈尔滨工业大学树库语料测试的结果是F=88.67%,并且特别适用于有限的汉语带标信息的情况.  相似文献
7.
基于语义理解的文本倾向性识别机制   总被引:5,自引:5,他引:20  
文本倾向性识别在垃圾邮件过滤、信息安全和自动文摘等领域都有广泛的应用。本文提出了基于语义理解的文本倾向性识别机制。其主要思想是首先计算词汇与知网中已标注褒贬性的词汇间的相似度,获取词汇的倾向性;再选择倾向性明显的词汇作为特征值,用SVM分类器分析文本的褒贬性;最后采用否定规则匹配文本中的语义否定的策略提高分类效果,同时处理程度副词附近的褒义词和贬义词,以加强对文本褒贬义强度的识别。  相似文献
8.
社会网络数据发布隐私保护技术综述   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
刘向宇  王斌  杨晓春 《软件学报》2014,25(3):576-590
对社会网络隐私保护的研究现状与进展进行了阐述.首先介绍了社会网络隐私保护问题的研究背景,进而从社会网络中的隐私、攻击者背景知识、社会网络数据隐私保护技术、数据可用性与实验测评等方面对当前研究工作进行了细致的分类归纳和分析,指出了当前社会网络隐私保护的不足以及不同隐私保护技术间的对比和优缺点,并对未来需要深入研究的方向进行了展望.对社会网络数据隐私保护研究的主流方法和前沿进展进行了概括、比较和分析.  相似文献
9.
汽轮发电机主汽门开度非线性鲁棒控制   总被引:4,自引:4,他引:11  
由于外界干扰以及各种故障的影响, 电力系统的结构并不是不变的, 因此其中的一些重要参数, 如输电线路电抗等, 总是包含某种不确定性. 针对含有参数不确定性的汽轮机调速系统, 使用自适应逆推方法及Lyapunov方法设计了非线性鲁棒汽门控制器, 基于该方法的设计, 设计过程系统、简明, 且不必对原系统进行线性化, 通过对单机无穷大系统的仿真表明了该控制器的有效性.  相似文献
10.
粗糙集与Vague集   总被引:4,自引:4,他引:8  
本文研究了粗糙集和Vague集及它们的关系,这两类集都是人工智能、知识挖掘和知识发现的重要工具。从集合基数表示的角度说,粗糙集也是Vague集的一种。通过分析这两种集的关系,提出了相关定理。同时,我们还提出了粗糙Vague集的概念,并初步研究了其性质。  相似文献
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