一种基于DBN的网络入侵检测算法

针对传统BP神经网络在检测速度、精度、复杂度等方面的缺陷,提出了一种基于深度信念网（deepbeliefnets,DBN）的网络入侵检测算法,将数据通过双层RBM结构降维,再用BP神经网络反向微调结构参数,从而简化了数据复杂度,减少了BP神经网络的计算量．通过对KDD99数据集仿真实验表明,该算法对于大数据拟合快,检测精度较高．     

粮食水分检测技术的综合分析及发展概况

阐述了粮食水分检测的重要性，介绍了用于粮食水分检测的直接法和间接法各自的原理、特点、适用场合及现状等，在综合分析的基础上指出了现有粮食水分仪存在的问题并对检测仪器及检测技术的发展趋势进行预测；研究有效的数据融合技术，通过对多个物理量检测而实现的复合型水分仪；开发专门化或通用化水分仪；进一步探讨新型的更准确测量含水量的检测技术。     

基于GoAhead的在线水分分析仪的设计与实现

粮食水分分析在粮食安全储藏中极其重要,及时掌握粮食水分含量可以有效预防由于粮食水分含量过高而引起的粮食霉变.为了检测粮食中水分含量,提出了一种基于GoAhead的在线水分分析仪的设计与实现,能够检测流动粮食的水分及温度.     

基于神经网络的股票交易数据的预测研究

运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测.通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论,基于BP网络对股票数据进行实际预测.预测精度明显高于传统方法,说明此种方法是可行的.BP网络可用于股票数据预测,其预测精度较高,但实际预测时,如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验.     

基于人工神经网络的传感器静态特性拟合

人工神经网络具有以任意精度逼近任何非线性函数的能力。本文分别用BP网络、RBF网络对压力传感器的静态特性作高精度拟合，改进的BP算法加速了网络的收敛。仿真结果表明，三层BP网络和RBF网络能够满足工程实际中一维数据拟合的要求，网络具有良好的泛化能力。     

基于神经网络的股票交易数据的预测研究

运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测．通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论，基于BP网络对股票数据进行实际预测．预测精度明显高于传统方法，说明此种方法是可行的．BP网络可用于股票数据预测，其预测精度较高，但实际预测时，如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验．     

基于卷积神经网络的电子鼻分类识别

在混合气体识别的研究中,针对目前电子鼻应用于化工污染物种类监测时难以达到理想精度的问题,提出了一个基于卷积神经网络的气体分类识别算法.首先利用卷积神经网络的自适应特征提取能力,有效降低原始数据对后续操作的影响;其次进行多次实验训练,对卷积神经网络进行参数优化,提高网络模型性能;最后将提出的卷积神经网络算法与BP神经网络算法分别应用于加州大学公开数据集中一氧化碳和乙烯混合气体的实验数据中.实验结果表明,卷积神经网络算法对此数据集的气体种类检测准确率达到93%,比BP神经网络算法应用于气体识别时精度更高、误差更小,为电子鼻系统气体种类检测提供了一种新的方法.     

快速路截面数据和车牌识别数据融合算法

为了提高快速路交通流检测精度,在对快速路截面数据和车牌识别数据预处理方法研究的基础上,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络数据融合算法,并以VISSIM模拟交通流数据为对象,通过MATLAB程序实现该算法的仿真验证,同时与传统BP神经网络融合算法进行对比分析.结果表明,该算法融合的平均相对误差为0.73%,传统BP神经网络融合的平均相对误差为1.55%,融合精度显著提高.     

基于改进BP网络的电力系统超短期负荷预测

超短期电力负荷预测是电力系统运行管理的重要工作之一。本文提出了一种基于改进BP网络的超短期负荷预测方法。考虑了训练样本中坏数据的剔除,建立了变结构的BP网络模型,然后采用变学习步长的方法对BP网络模型进行训练。对某地区实际负荷的预测结果表明该方法有较高的预测精度,能取得令人满意的结果。     

基于神经网络的摄像机色度标定方法

研究将摄像机颜色数据从设备依赖色空间转化到与设备无关色空间 .利用BP神经网络的非线性映射特性 ,实现RGB色空间到CIELAB色空间的映射 .给出用不同的网络结构得到的映射精度 .对于摄像机色空间的颜色数据转换 ,用BP网络可以获得令人满意的转换精度     

数据挖掘中的数据准备工作

提出数据准备的一些原则，讨论了数据准备工作的内容，包括数据选择、数据清洗、数据集成、数据约简、数据转换等几个方面，并根据不同的内容给出了相关的处理办法和一些分析工具。     

光学镜头数据库数据报告

本文介绍了光学镜头数据库(OLDB)在数据方面的建库思想、分类编号、数据结构、库数据总观以及各种功能等内容。反映了该库的规模和特点,从而体现了它的科学价值和实用价值。     

数据仓库中的一种星型数据模型

数据仓库和联机分析处理（OLAP）是第三代数据库系统的两个重要新技术，由于没有对OLAP形成准确的、共同认可的数据概念模型，造成目前一些支持OLAP的数据模型都有一些不合理的限制，除非这些模型重新设计，否则不能回答特殊类型的询问，在此基础上，形式化地定义了一种基于关系的简单、直观的描述复杂大型数据的星型数据模型，并设计了2个简单的星型关系代数以支持在该数据模型上的OLAP操作。     

数据挖掘中的数据预处理方法

从初始数据源出发,总结了目前数据预处理的常规流程方法,提出应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤,并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中,提出了数据的循环预处理模式,为提高数据质量提供了更好的分析方法,保证了预测结果的质量,为进一步研究挖掘提供了较好的参考模式.     

无损数据压缩在数据采集系统中的应用探讨

目的　探讨无损数据压缩在数据采集系统中的应用.方法　通过对几种常用的无损数据压缩方法比较,验证了LZW算法在数据采集系统中应用的可行性,给出了LZW算法的基本思想及改进方法,并研究了利用VHDL及FPGA实现硬件压缩的可行性.结果　LZW算法在数据采集系统中具有较好的压缩效果.结论　用FPGA实现无损数据压缩可以获得较高的速率,适合在微型数据采集系统中应用.     

铜及其同位素的实验中子数据及协方差数据评价

为满足核工程对核数据的需求,基于铜及其同位素阈能从99.5 keV至20 MeV能区的实验中子数据,对这些数据及协方差数据进行了评价,并运用协方差处理程序EXPCOV和拟合程序SPC给出了最佳的推荐截面值和协方差矩阵.这些评价数据和实验数据符合较好,为相关核数据的理论计算提供了基础.     

逻辑分析仪高速数据采集及数据窗口定位

探讨提高逻辑分析仪数据采集速率的途径,提出了一种提高逻辑分析仪数据采样率以及实现高速数据观察窗口在数据流中准确定位的新技术,论述了按照该技术设计的逻辑分析仪的基本结构和原理。用分相采样技术在普通逻辑分析仪基础上设计高速数据采集部分,并利用低速触发识别来定位高速数据窗口,以较小的代价实现高速数据采集和数据观察窗口的定位,增加设计的灵活性,提高逻辑分析仪的性价比。     

反求工程中的数据加工处理

讨论了反求工程中数据测量以及经采集后的数据如何进行处理的问题．着重 对数据获取、数据处理和曲面重构等部分不同的特点和解决方案加以论述和分析．     

A Real-time Data Model Based on Temporal Data

Real-time database systems contain not only transaction timing constraints, but also data timing constraints. This paper discusses the temporal characteristics of data in real-time databases and offers a definition of absolute and relative temporal consistency. In real-time database systems, it is often the case that the policies of transaction schedules only consider the deadline of real-time transactions, making it insufficient to ensure temporal correctness of transactions A policy is given by considering both the deadlines of transactions and the “data deadline” to schedule real-time transactions. A real-time relational data model and a real-time relational algebra based on the characteristics of temporal data are also proposed. In this model, the temporal data has not only corresponding values, but also validity intervals corresponding to the data values. At the same time, this model is able to keep historical data values. When validity interval of a relation is [NOW, NOW], real-time relational algebra will transform to traditional relational algebra.     

外部数据和数据库数据的相互转换及PB实现

阐述了数据转换的实际意义,分析了数据转换的基本原理以及数据转换的具体分类,并以PB7．0编程的形式,给出了具体的转换步骤.