基于模糊神经网络的移动组网拥塞预测

提出了一种适用于移动组网的拥塞控制机制（ACRC）。将模糊神经网络引入流量控制，利用其处理不确定性问题和自学习能力，进行流量预测，除了可以快速缓解拥塞，还可以在网络拥塞消除之后通过速率控制进一步节省网络的能量消耗，仿真结果证明了本方法的有效性。     

Web应用开发中的动态页面建模技术

Web应用日趋复杂,动态页面是复杂性主要来源。文章研究Web应用中各种动态页面性质,分析其复杂性因素。针对其建模问题,探讨用例和动态页面之间的关系,为Web应用开发人员提供一种用例驱动的、符合UML规范的建模方法,并给出实例说明。     

当前高校毕业生就业难的主要成因及其对策

1当前影响毕业生就业的主要原因1.1毕业生供需结构性矛盾突出。社会主义市场经济对高等教育输出的人才要求实用性很强,要求教育与需求对口,它所需要的人才标准是急需的专才,市场经济作用下,用人单位对大学生的选择,已由温饱型向营养型变化,要求毕业生必须具有良好的政治素质、思想素质、专业知识水平和专业技能,同时具有较强的实际动手能力,更加注重质量和能力、注重真才实学,需要的是有专长的通用型、复合型人才。1.2社会需求减少。当前我国产业结构处于调整时期,一方面国有企业改革,减员增效、下岗分流,企业破产兼并的同时,…     

基于BP神经网络的网络智能诊断系统

随着计算机网络的发展，网络维护与管理日趋复杂。故障诊断就是对网络运行状态进行检测，并对出现的故障进行处理。随着人工智能理论的发展，要求把智能技术引入网络故障诊断领域，其中人工神经网络能比较准确地完成网络智能诊断任务，特别是目前广泛采用的前向多层神经网络模型(BP模型)。文章对BP神经网络故障诊断系统进行研究和设计，并通过实例进行仿真试验，结果证明该系统对网络故障的智能诊断有较高的实用价值。     

基于潜在语义标引的WEB文档自动分类

Web挖掘技术在商业上有广泛的应用前景,但现有的Web挖掘技术存在计算量大,精度不高等问题。论文提出的LSIWAC算法,首先运用潜在语义标引技术将Web页面词空间压缩到低维的特征空间;然后,在得到的特征空间上运用最优聚类将样本集合分为若干簇;对得到的每簇鉴别特征再利用最佳鉴别变换进行压缩和特征抽取,并用最终得到的特征矢量进行分类。该方法克服了样本高维效应,有效提高分类准确率,降低计算量。实验结果验证所提方法的有效性。     

ReCOPE:一种工作流驱动的Web构件通用设计模式

Web构件开发是一项重要而繁杂的工作，需要简单通用的设计模式来指导开发。已有模式大多局限于特定平台的结构，缺少一般性的行为模式。文章从行为建模的角度，提出一种工作流驱动的通用的设计模式：ReCOPE。该模式简单灵活且健壮，适用于多种Web结构，简化了设计复尔性，有希望能适应将来基于XML的Web计算。     

模糊入侵识别引擎的研究与设计

模糊入侵识别引擎是一个用模糊理论来针对计算机网络的恶意活动的网络入侵检测系统。本文将模糊理论中知识的模糊表示、特征的模糊匹配及模糊推理用于入侵检测中，提出了一种新的模糊入侵识别引擎(IFIRE)。以具有模糊属性的特征元素为最小成份，组成模糊特征因子、模糊特征表达式及模糊特征树来描述具有模糊特性入侵活动特征的知识体系；通过特征因子的相似度计算进行特征的模糊匹配；最后，用基于产生式规则的模糊推理进行检测决策。该方法能有效地降低误报率及漏报率。