基于J2EE的Web-MIS通用架构的研究与实现

提出用J2EE技术来实现一个基于Wcb的信息管理系统的通用架构。论述了使用Servlet来实现流科的控制器、用JSP实现显示界面、用EJB实现数据模型的原理及方法。讨论了由Servlet、JsP和EJB互相协作，从而实现了一个MVC模式的WC-MlS架构。     

一种基于隐含子类信息的粗糙集中文文本分类方法

中文文本分类是中文信息检索和Web挖掘等领域的研究热点.现有的一些分类方法在特征选择阶段存在不足,忽略了隐含的子类信息.本文提出了一种提升隐含子类的关键词权值的方法,从而可以发现有价值的子类信息,进而使用粗糙集构建分类器.实验结果表明这种方法在不增加待约简词汇数量的情况下有效地提高了文本分类的查全率.     

J2EE框架下MIS系统自动生成器的设计与实现

J2EE框架是构建现代企业级MIS系统的核心技术．论文针对目前基于J2EE框架的MIS系统开发中自动化程度较低这一实际，系统地进行了自动生成器的分析和设计，并就系统实现的有关方法和技术进行了讨论．其系统模型设计思想和实现技术已在实际的基于J2EE框架的MIS系统开发实践中得到应用，取得了良好的效果．     

基于VC++6.0的纳西象形文拼音输入法的设计与实现

介绍了纳西象形文在文化发展史上的重要地位及其现状。基于微软IME的基本工作原理和体系结构,阐述了纳西象形文拼音输入法的主要设计思路,并在Windows环境下采用VC 6.0实现了纳西象形文拼音输入法。     

基于粗糙集的个性化Web搜索系统

本文提出了一种基于粗糙集理论的个性化web搜索系统。用户偏好文件中对关键字进行分组以表示用户兴趣类别。利用粗糙集理论处理自然语言的内在含糊性，根据用户偏好文件对查询条件进行扩展。搜索组件使用扩展后的查询条件搜索相关信息。为了进一步排除不相关信息，排序组件计算查询条件和搜索结果之间的相似程度，根据计算值对搜索结果进行排序。与传统搜索引擎进行了比较，实验结果表明，该系统有效地提高了搜索结果的精度，满足了用户的个性化需求。     

计算Web智能研究综述

计算Web智能是近年来提出的一个崭新的研究方向，它结合了计算智能和Web技术，致力于提高Interrlet和无线网络上电子商务等Web应用的智能化程度。首先分析了计算Web智能的研究背景，然后阐述了计算Web智能的概念和相关技术，概括了计算Web智能当前的主要研究内容和应用，最后展望了计算Web智能未来的研究方向及面临的挑战。     

一种新的粗糙Leader聚类算法

聚类是数据挖掘领域重要的研究方向.在众多的聚类算法中,Leader算法运用很广泛,但Leader算法没有考虑到聚类分析中内在的不确定性.对Leader算法做了相应改进,加入了粗糙集和粒计算的思想,使其能够处理聚类中固有的不确定性,得到更合理的聚类结果.最后,通过实验证明了该算法的优越性.     

基于用户浏览行为聚类Web用户

本文结合Web用户浏览行为的特点,提出了一种新的路径相似度的计算方法,在计算相似度时不仅把用户的浏览模式仅作为一种序列模式来考虑,还充分考虑了用户在网上浏览的时间因素.然后,把粗糙度的概念引入Leader聚类算法中,提出粗糙Leader聚类算法.最后,使用标准数据集进行了试验,证明基于此种相似度计算方法,应用粗糙Leader算法聚类Web用户的有效性.