一种使用DBSCAN聚类的网络流量分类方法*

提出了基于DBSCAN算法的网络流量分类方法,对流的定义、特征产生、特征选择以及分类规则和分类性能的评测等内容进行了介绍。提出了基于PCA的网络流量最优特征子集的选择方法。实验结果表明,提出的分类方法能够达到较高的总精确度和查准率,能够有效地使用于网络流量分类中。     

一种基于情感词典和朴素贝叶斯的中文文本情感分类方法*

基于朴素贝叶斯理论提出了一种新的中文文本情感分类方法。这种方法利用情感词典对文本进行处理和表示,基于朴素贝叶斯理论构建文本情感分类器,并以互联网上宾馆中文评论作为分类研究的对象。实验表明,使用提出的方法构成的分类器具有分类速度快、分类准确度高、鲁棒性强等特点,并且适合于大量中文文本情感分类应用系统。     

基于词向量的领域情感词典构建

针对现有领域情感词典在情感和语义表达等方面的不足,提出一种基于词向量的领域情感词典构建方法。利用25万篇新闻语料和10万余条酒店评论数据,训练得到word2vec模型;选择80个情感明显、内容丰富、词性多样化的情感词作为种子词集;利用TF-IDF值在词汇重要程度的度量作用,在酒店评论中获得9 860个领域候选情感词汇;通过计算候选情感词与种子词的词向量之间的语义相似度,将情感词映射到高维向量空间,实现了情感词的特征向量表示(Senti2vec)。将Senti2vec应用于情感词极性分类和文本情感分析任务中,试验结果表明,Senti2vec能实现情感词的语义表示和情感表示;基于特定领域语料的语义相似计算,使得提取的情感特征更具有领域特性,同时不受候选情感词集范围的约束。     

基于ASP.NET的远程考试系统的研究与实现

基于ASP.NET的远程考试系统,介绍了系统的设计思想和安全措施,并给出了基于ASP.NET技术及相关技术的系统实现。     

我国网络工程专业建设的研究现状述评

文章对目前网络工程专业建设的一些研究报道进行归纳、总结、分析和改进,并提出目前研究中存在的不足和下一步研究思路及展望。     

一种基于SVM的P2P网络流量分类方法

提出一种基于SVM的P2P网络流量分类的方法。这种方法利用网络流量的统计特征和基于统计理论的SVM方法,对不同应用类型的P2P网络流量进行分类研究。主要对文件共享中的BitTorrent,流媒体中的PPLive,网络电话中的Skype,即时通讯中的MSN4种P2P网络流量进行分类研究。介绍了基于SVM的P2P流量分类的整体框架,描述了流量样本的获取及处理方法,并对分类器的构建及实验结果进行了介绍。实验结果验证了提出方法的有效性,平均分类精确率为92.38%。     

基于模糊集和支持向量机的文本流派分类方法

针对目前流派分类技术分类性能不够好的问题,将支持向量机和模糊集理论的优点结合起来,提出了一种基于模糊集和支持向量机的文本流派分类方法。并以电影评论作为数据集,比较和分析了该方法在不同文本特征生成方法、不同特征数目下的分类效果,并与SVM方法进行了比较,实验结果表明其微平均查准率要优于SVM方法。理论和实验都证明了提出的方法可以取得较好的分类性能。     

基于改进的C4.5算法的网络流量分类方法

在基于C4.5算法的网络流量分类方法中,网络流量数据量的海量性及其特征的多样性使得决策树的构建速度、分类速度成为评价网络流量分类器的重要标准。在原C4.5算法的基础上提出一种改进的信息熵的计算方法,通过减少计算函数的复杂度,提高决策树的构建速度。实验表明,基于改进后算法的分类器在达到原有分类准确率的同时,极大地缩短了决策树的构成时间。     

一种模糊分类器集成的方法

提出了一种基于模糊积分的模糊分类器集成的方法，该方法能在模糊分类器生成过程中，进一步减少主观因素的参与成份，使分类模器具有更好的稳定性和更高的分类识别率。给出了基于隶属度矩阵的模糊积分密度确定方法，介绍了基于模糊积分的分类器集成算法。用权威的数据集作为实验数据集，将提出方法与已有的分类器集成方法进行实验比较，评测了所提出方法的有效性。     

一种新型PID决策模糊控制器设计与实现

通过对已有的 PID和模糊控制方法的对比和研究 ,设计并实现了一种用于程序升温 /恒温 /降温的新型模糊 PID控制器。通过实验验证 ,该方法对于复杂条件下的高级温度控制表现出了优秀的性能