基于半监督学习的Web页面内容分类技术研究

针对如何使用标记和未标记数据进行Web分类这一关键性问题,探索一种生成模型和判别模型相互结合的分类器,在无标记训练集中采用最大似然估计,构造一种具有良好分类性能的半监督分类器。利用狄利克雷-多项式混合分布对文本进行建模,提出了适用于半监督学习的混合模型。针对半监督学习的EM算法收敛速度过快,容易陷入局部最优的难题,引入两种智能优化的方法——模拟退火算法和遗传算法进行分析和处理,结合这两种算法形成一种新型智能的半监督分类算法,并且验证了该算法的可行性。     

用JavaScript创建交互式Web页面

文章简要介绍了ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ中的事件和事件处理程序,并通过实例说明在ＨＴＭＬ设计中应用ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ实现Ｗｅｂ页面的交互性。     

制作更时髦的Web页面

在浏览器的竞争中,您大可不必偏袒其中的任何一方。这里介绍如何使用最优秀的工具制作Web页面,并且任何人都可以做到。     

使用J 在Web页面中访问数据库

本文介绍了使用Ｊ＋＋在Ｗｅｂ页面中使用数据库服务器、实现动态Ｗｅｂ页面的方法。     

静态优化Web系统页面

用户访问一个静态Web页面要比访问一个从数据库中实时提取数据的动态Web页面快。如果能将动态数据页面静态化,可以改善Web系统的整体性能。同时为了增加网页的吸引力,在制作Web网页时,一般需要设计整体效果图,然后使用切图技术对效果图进行切片后再设计页面,切图是否合理非常重要,它决定了网页页面载入的速度。为了保证得到最佳的切图方案,本文提出了切图的原则和技巧。     

新时代Web前端页面设计的实践

文章指出,信息技术的快速发展使得人们的生活离不开互联网网页信息,网站页面的展示不只是传递信息,还能够起到宣传相关组织、说明工作内容、提升影响力等作用.新时期对We b的前端页面设计还提出了设计美观、专业知识展示鲜明、便于维护管理等要求.     

基于BP神经网络的嘴型分类算法

针对传统嘴型分类中医生肉眼观察主观性大且无法量化等问题,文中提出一种嘴型分类算法。该算法在人脸特征点标定ASM的基础上,提取嘴型模板,经过一系列旋转、二值化以及重采样构建特征向量,然后利用BP神经网络进行训练完成嘴型分类。实验结果表明,该算法可以实现较为准确的嘴型分类,对临床医疗整形具有一定的参考价值。     

基于BP神经网络的指纹模板分类器分类算法

指纹识别是计算机模式识别领域中一个比较活跃的课题。有着十分广泛的应用前景。对于庞大的指纹信息，人们越来越关心的是如何对其分类与储存。文章提出了一种基于BP神经网络的指纹模板分类算法，在简介指纹图像的预处理和模板建立过程的基础上，着重阐述基于黄金分割法的自适应变步长算法，仿真表明它比传统的固定步长算法有更好的收敛速度和精度。     

用户兴趣空间的Web页面聚类

文章基于日志挖掘，提出一种在用户兴趣空间中进行Web页面聚类的算法。算法的基础是用户访问频率矩阵A。A的行对应页面向量，列对应用户向量，A中元素是用户对页面的访问频率。对A中的行做聚类可以对页面进行相关聚类，对A中的列做聚类可以对兴趣相似的用户进行聚类。文章认为A中的这两种聚类是一对对偶问题。文章基于A和A中这两种聚类在权重之间的对偶关系，提出了用户兴趣空间的概念。用户兴趣空间突出了用户的共同兴趣，是一个正交空间。实验结果表明，与在A中直接做页面聚类相比较，用户兴趣空间中的页面聚类取得了较好的效果。     

Word页面设计常用方法分类解析

word软件在日常的公文处理中应用非常广泛,很多文档的编辑都要用Nword软件的页面设计方法。文中列举了word软件页面设计中经常要用到的一些方法,如域、页眉和页脚、标题、目录等,并对这些方法进行了分类解析。     

基于LCS的特征树最大相似性匹配网页去噪算法

提出了一种基于LCS的特征树最大相似性匹配网页去噪算法.通过将目标网页和相似网页转化为特征树,并将特征树映射为一个特征节点序列,利用LCS算法能获得最长子序列全局最优解的特点,找出两棵特征树之间的不同节点作为候选集,并对候选集进行聚集评分找出网页重要内容块.给出了算法的原型系统,并对每一个模块的实现做了详尽的描述.     

基于BP神经网络的社团分类研究

社团分类对研究复杂网络及其特性具有重要意义,为此提出将神经网络的分类特性应用于社团分类中,以BP神经网络为模型,以Zachary研究的俱乐部成员关系网络为测试数据,利用社团节点与神经网络节点之间关系的相似性模拟社团分类结果,根据成员关系图建立邻接矩阵,利用邻接矩阵关系进行实验设计建立BP神经网络,通过已知样本学习和检验样本检验,实现成员关系网络的分类模拟,数值实验结果表明文章运用的仿真方法是可行有效的.     

基于网络用户行为的相关页面挖掘模型

文章提出了一种基于网络用户行为的相关页面挖掘模型。模型采用统计的方法对proxy日志进行挖掘。模型的输入是一个WEB页面，输出是一组与之相关的页面。模型的假设基础是一组兴趣相似的人访问的页面有可能相关。模型从用户群中找出对输入页面感兴趣的用户，通过聚类从这些用户中找出一类具有相似兴趣背景且对输入页面最感兴趣的用户，综合这类用户感兴趣的页面，从中挖掘出与输入页面相关的页面。该模型与目前流行的相关页面检索算法的最大区别在于分析的对象是网络用户行为，因为模型认为页面是否相关的最终判定者应该是用户，通过分析网络用户行为能够更好地挖掘用户在页面相关判定上的潜在意识。用户对页面的兴趣度基于用户对页面的访问频率而定义。实验表明，该模型是可行的。该模型可用于改进传统的IR，提供相关反馈和查询扩展，使其更加适应Internet检索。该模型也可用于内容安全方面的相关主题预测。     

基于Web环境下的动态网页与数据库连接的有效途径

文章介绍了几种动态网页与数据库连接技术,重点介绍ＡＳＰ中比ＣＧＩ更快捷简便拓种数据库访问技术,并对在Ｗｅｂ页中调用数据库图象作了介绍。     

基于网页分块的个性化信息采集的研究与设计

个性化Web信息采集是信息检索领域内一个将采集技术与过滤方法结合的新兴方向．也是信息处理技术中的一个研究热点。文章分析了个性化Web信息采集的基本问题，提出了难点以及相关的解决方案，并在此基础上设计了基于网页分块的个性化Web信息采集系统。     

基于Matlab Web Server的神经网络远程故障诊断方法

提出了基于Matlab Web Server的神经网络远程故障诊断方法,使得网络客户端能通过Intranet访问远程Matlab Web Server从而对神经网络进行训练,训练完成后可以利用训练好的神经网络进行远程故障诊断。事实上利用相似的方法,利用Matlab的强大仿真与计算功能也可以加强网络的仿真与计算功能,具有很大的实用价值。     

Pseudo Random Number Generator Based on Back Propagation Neural Network

Random numbers play an increasingly important role in secure wire and wireless communication. Thus the design quality of random number generator（RNG） is significant in information security. A novel pseudo RNG is proposed for improving the security of network communication. The back propagation neural network（BPNN） is nonlinear, which can be used to improve the traditional RNG. The novel pseudo RNG is based on BPNN techniques. The result of test suites standardized by the U.S shows that theRNGcan satisfy the security of communication.     

基于贝叶斯神经网络的垃圾邮件过滤方法

垃圾邮件过滤是当前互联网应用中急需解决的一个重要课题，日益受到人们的关注。本文提出了一种基于贝叶斯神经网络BNN(Bayesian Neural Network)的垃圾邮件过滤方法，利用贝叶斯推理和神经网络相结合的贝叶斯神经网络算法对用户给定的正常／垃圾邮件集合进行训练，得到邮件过滤模型。并且提出了一种有效的特征选择方法，采用信息增益准则，有效降低了特征维数。经过实验测试，本文提出的方法可以实现对垃圾邮件的有效过滤。     

用ASP实现页面间信息的传递

在21世纪,信息的获取、处理、交流和应用能力,已经成为人们最重要的能力之一.信息技术和网络技术的迅速发展和广泛应用,正在改变着人们的工作、生活、学习和交流方式,越来越多的企业和个人通过网络获取信息.当用户在网上浏览信息时,常点击超链接在不同页面间来回跳转,同时也不断将相关信息（如用户名）在页面间传递.本文就如何利用ASP实现页面间信息的传递做一些探讨,并提供3种实用方法：QueryString方法、Cookies方法和Session对象.     

基于误差反向传播的入侵检测系统的研究

构建了一种基于误差反向传播神经网络的入侵检测系统总体架构,分析了该系统的各组成模块和功能要求.重点阐述了基于误差反向传播的入侵检测分析模块的设计方案,研究入侵分析过程中的几个关键问题并给出了解决方法.最后给出了基于误差反向传播网络的检测算法流程.