贝叶斯算法研究

分类在数据挖掘中占有非常重要位置，它通过对已有的大量数据学习得到分类器，已经被广泛地应用到了现实生活之中。例如，在电子商务中，根据订单的类别和订单人下单次数以及送单地址判断其是否为恶意订单等。贝叶斯算法能有效综合数据样本信息、依赖关系、先验信息和概率表示，且其理论基础是贝叶斯定理、最大后验假设等，有简单的结构和尤佳的性能，已经在实际应用中被非常广泛的使用。     

重力式水泥土挡土结构在深基坑支护工程的应用及分析

结合广州地区某工程实例,通过对其进行的深基坑支护结构方案优选及设计,对重力式水泥土挡土结构进行了系统的介绍,并对设计及施工中需特别注意的要点进行了归纳和分析。     

无线传感器网络中基于低能量自适应聚类层次协议的多帧通信机制

基于低能量自适应聚类层次(Low Energy Adaptive Clustering Hierachy, LEACH)的通信协议,提出了适用于无线传感器网络的Multi frame LEACH多帧通信机制。通过定量分析传感器节点的通信能量消耗,建立了聚类首领剩余能量与通信流量的关系模型。MF LEACH通信机制加入了聚类状态检查阶段,阐述了可用的规则;在数据传输阶段,应用预测策略动态决定传输数据帧的数量。初步的研究表明：Multi frame LEACH能更有效节省能量,提高通信效率。     

基于用户可信度的误用入侵检测系统的研究

提出了基于用户可信度的误用IDS模型,该模型对IDS框架结构、签名匹配策略及协同机制都进行了改进。鉴于通用入侵检测框架CIDF（Common Intrusion Detection Framework）结构中缺少对入侵等级划分的机制,提出了基于用户可信度量化的等级划分方法,提高了系统的合理性。定义了误用IDS安全级别,通过预警原理实现低安全级别IDS对未知入侵的预防作用。另外,在用户可信度IDS中使用了局部性原理,进而改善了签名匹配策略并提高了签名的匹配效率和准确率。     

水坝建设应注意的几个重大问题

针对我国水坝建设的规划、立法、生态、人本、决策等几个重大问题,从分析我国国情出发,吸取国外经验,研究提出了如下基本观点:以国情为前提,我国的经济社会现在所处的发展阶段决定我国还要有计划地开展水坝建设;以规划为纲,应更新规划理念,追求经济、社会和生态综合效益最大化;坚持立法在前,通过立法确保将水坝纳入所在流域或区域的社会经济发展的总体规划之中;以生态为重,指出科学的发展观讲求生态文明与环境伦理;以人为本,提出要高度重视解决移民这一我国水坝建设最根本的问题等;以科学决策为保障,推进水坝建设民主科学化的决策进程.     

在Visual FoxPro应用系统中实现电子邮件功能

本文介绍了ＭＡＰＩ 控件的工作原理,说明了利用它使Ｖｉｓｕａｌ Ｆｏｘｐｒｏ 应用系统具有收发电子邮件功能的方法,并给出了具体的实例     

三峡工程大江截流水位企业迁建清库条件分析

企业迁建清库是一项十分复杂的政策性强的工作，必须制定规范的企业迁建清库条件要求。根据对企业搬迁的监测评估，清库应满足以下条件：①迁建项目实现竣工投产；②企业补偿投资到位销号；③企业迁建项目建设质量验收合格。同时，对企业职工就业和生活安置以及迁建企业生产经营状况也应认真考虑。     

三峡库区受淹工矿企业补偿评估目的及估价标准探讨

受淹工矿企业补偿评估，是指由专职的评估机构，按照国家规定的程序、方法和标准，在对纳入评估范围的各项受淹资产进行全面勘察鉴定的基础上，考虑影响资产价值的各种因素，测定企业资产搬迁损失及补偿值，其目的是为客观、公正、准确核算受淹工矿企业补偿投资提供科学依据。受淹工矿企业补偿评估应以复原重置成本为估价标准。包括土地及基础设施、房屋及设施、设备、实物形态流动资产和停产损失补助等。开展受淹工矿企业补偿评估，     

贝叶斯分类器的集成学习方法及其在图像标注中的应用

针对贝叶斯（Naive Bayes,NB）分类器的集成学习方法,研究如何提高分类器集成中各成员分类器之间的多样性,同时提高分类器系统准确率。实现方法是把训练集的所有属性特征划分特征子集,并处理所划分的属性特征子集,最后为每个成员分类器构造出不同的完整特征属性训练集。研究结果表明采用的NB集成方法（Ensemble of Naive Bayes,ENB）提高了分类性能,把ENB机器学习方法应用到自动图像标注中也获得了很好的效果。     

Mobile IP网络中基于移动Agent的网络管理系统设计

由于自身的种种缺陷，传统的SNMP集中式网管无法对网络带宽低、延迟高、移动性强的无线移动网络进行有效的管理。移动agent具有移动性、智能性、并行性等特点，因此将分布式网络体系结构——基于移动Agent的网管结构融合到Mobile IP网络管理中，能够进行高效的、灵活的和分布式的管理。