基于CWM商业报告多维分析模型的构建

随着财务报告的规范化和正规化,大量企业开始使用扩展商业报告语言(XI3RL)标准进行财务数据的披露与管理。但X13RI、结构复杂并具领域相关性,缺乏进行数据分析的语义描述,从而导致以Xl3RI、格式存储的数据无法被现有的多维数据分析工具所理解和利用。为此分析了XI3RL的结构,应用了与平台及领域无关的通用仓库元模型CCWM)标准,给出了一种将Xl3RI格式的财务报告映射为多维分析模型的通用方法。该方法将转换规则与实现进行了分离,具有通用性与开放性。     

基于超球支持向量机的类增量学习算法研究

提出了一种超球支持向量机类增量学习算法.对每一类样本,利用超球支持向量机在特征空间中求得包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开.类增量学习过程中,只对新增类样本进行训练,使得该算法在很小的样本集、很小的空间代价下实现了类增量学习,大大降低了训练时间,同时保留了历史训练结果.分类过程中,通过计算待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别,分类简单快捷.实验结果证明,该算法不仅具有较高的训练速度,而且具有较高的分类速度和分类精度.     

贝叶斯网络结构模型的构建

贝叶斯网络结构是一种将贝叶斯概率方法和有向无环图的网络拓扑结构有机结合的表示模型,它描述了数据项及其依赖关系,并根据各个变量之间概率关系建立图论模型,但是如何获取具有丢失数据的网络结构是一个急需解决的问题.本文提出一个基于Kullback-Leibler(KL)散度的贝叶斯网络结构学习的KLBN(Kullback-Leibler Bayesian Network)算法.实验结果表明,KLBN算法在可靠性方面明显优于传统的具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习算法.     

信息系统安全机制的设计与实现

一个大型MIS系统的安全性可能由于网络传输、系统访问、数据访问的权限控制不当而遭受威胁。本文结合大连市社会保险信息系统,针对上述三种威胁,介绍基于AS/400信息系统的安全性问题。该系统于1998年5月正式运行。自运行以来平稳可靠,提高了生产率,创造了经济效益,更重要的是用户的科学化管理,使安全性得到了很好的保障。     

粒子群优化算法的收敛性分析及其混沌改进算法

分析了粒子群优化算法的收敛性,指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小,粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力;提出混沌粒子群优化算法,该算法在满足收敛性的条件下利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力.实验结果表明混沌粒子群优化算法是有效的,与粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火相比,特别是针对高维、多模态函数优化问题取得了明显改善.     

决策树算法在学生成绩预测分析中的应用

在教学管理工作中,学生成绩是评估教学质量的重要依据,多种因素可能对学生成绩造成影响。利用数据挖掘工具,对学生的学习成绩进行预测分析,利用预测分析结果,及时指正学生出现的不良学习行为,检查老师的教学效果。应用决策树C4.5算法建立学生成绩预测分析模型及分类规则,找出影响学生成绩的因素,有效的辅助教学管理工作。     

本科软件工程专业软件类核心课程关联式教学模型研究与实践

本文深入研究了软件工程专业软件类核心课程知识点之间的前趋与后继之间的关系,给出了关联式教学模型,并将此模型体现到教学大纲及教学实践环节中,形成链条式教学,使前趋课程的内容不断在后继课程中得到复习、巩固与应用提升,使后继课程的学习目标更加明确,同时有利于学生对软件类课程系统化知识体系的贯通与全面掌握。     

一种有效的数据分布算法

文章在综合了最佳适应算法、站点全受益法和附加副本算法的基础上,提出了一种有效的数据分布算法,该算法开始依据最小开销确定初始无冗余分布,然后考虑副本站点是否节省费用来确定冗余.     

基于结构学习的KNN分类算法

KNN（K-Nearest Neighbor）算法和贝叶斯网络分类算法（Bayesian Network,BN）都是目前应用非常广泛的分类算法。本文首先分析了KNN和BN的分类特点,然后在保留了两个算法在分类问题中优点的基础上,提出了基于贝叶斯网络结构学习的KNN算法（BN—KNN）。实验结果表明,BN—KNN算法能够有效地提高分类的正确率。     

一种基于角色的数据库安全访问控制方案的设计与实现

在管理信息系统和决策支持系统的研究与广泛应用中,后台数据库的安全性问题至关重要。采用了基于角色访问控制模型的数据库安全性设计方案,该方案利用后台数据库的安全管理机制,结合具体角色实现了权限所及的安全访问控制,并成功地运用于“黑龙江防洪决策支持系统”等多个实际的工程项目中,有效地解决了安全访问控制问题。