使用ASP.NET/Web服务实现新闻发布系统

本文概述了Web服务技术特点，提出了一种新的基于Web服务的系统结构模型，介绍了运用ASP．NET创建Web服务实现新闻发布系统的方法。     

基于软计算的Web挖掘研究进展与前景

概述了Web挖掘的组成部分、分类和现状,指出了现有一些Web挖掘方法的局限.介绍了目前比较新的技术--软计算技术,总结了软计算技术在Web挖掘中的应用.Web数据的固有无标记、不精确、异构性和动态性,处理人与机器的交互,上下文敏感性和近似查询,个性化学习,软计算都是很合适的解决方法.     

数据挖掘在Web智能化中应用研究

分析了Web信息的特点和目前开发利用的局限,提出在Web上采用数据挖掘技术即Web挖掘,促进web智能化的观点。全面阐述了Web挖掘在Web智能化中的几个重要应用。指出Web挖掘是Web技术中一个重要的研究领域,是发现蕴藏在web上知识、区分权威链接、理解用户访问模式和网页语义结构的关键,它使充分利用Web大量的真正有价值的信息成为可能,为智能化Web奠定了基础。     

一种基于容错粗糙集的Web文档分类方法

为了充分利用Web这一宝贵资源，需要一种高效准确的Web分类方法．应用机器学习技术，如K-邻近法、贝叶斯概率模型等已经实现了Web文档半自动和自动分类，但是，大多数Web分类方法共同的特点是把类作为互斥的概念，很少考虑类与类之间存在一定的交叉概念．其实，一个Web文档有时可属于几个类别，说明web文档的类之间存在不确定的关系．粗糙集理论-l982年Pawlak提出的，它在不确定关系表示有显著优点．由近似关系产生的分类方法分类精度更高．在web文档常用向量模型基础上，利用特征词协同出现的价值，本文采用一种广义粗糙集……容错关系（tolerance relation）来表示文档，丰富特征词对Web文档的描述，实验结果表明它更适合表示Web文档，有利于提高Web分类的准确性．     

一种基于容错粗糙集的Web搜索结果聚类方法

一些Web聚类方法把类严格作为互斥的关系，聚类效果不理想．一种基于容错粗糙集的k均值的聚类解决了这一问题．首先运用向量模型表示Web文档信息，采用常规方法得到文本特征词集，然后利用某些特征词协同出现的价值，构造特征词客错关系，扩充特征词的描述能力，最后用特征词容错类描述文档之间的相似关系，实现了Web搜索结果聚类，并提出了简单直观的衡量聚类精度的T模型．实验结果表明，利用容错关系聚类的类标记描述性强、容易理解、明显优于普通k均值算法．     

中文印刷、包装网站排名30强

2003年第5期《印刷经理人》刊登《中国印刷企业100强》,本刊进而联想到对中文印刷、包装网站也做一个排名榜,由于中文印刷网站数目、浏览率均不多,故推出“中文印刷、包装网站排名30强”。以期引起广大印刷界关注印刷网站的发展,激励更多     

LNG重气云团围绕障碍物挡板扩散状态研究

为研究LNG重气云团的扩散状态,在下风向设置了不同高度的障碍物几何模型,应用CFD软件FLACS模拟LNG泄漏后围绕障碍物的运动状态.在解决湍流问题上采用修正了重力因素、浮力因素和壁面效应因素的k—ε双方程模型.测定了扩散距离随障碍物高度的变化,得到重气绕过障碍物有攀爬和分流两种形式,据此分析重气云团在障碍物附近的浓度分布,确定在障碍物前后有不同浓度范围,在前面形成高浓度区域,在后面形成低浓度可燃区域.变换障碍物位置到上风向,计算得出障碍物后面重气聚集,形成了较大区域的高浓度云团.