信息安全中的变形关键词的识别

互联网中的不法分子为了逃避安全过滤,将不良信息中的文本进行变形,并在在网络中散布。为了识别和过滤这些不良文本,该文分析了其变形的特征,根据词同现和字符编码规则的不同对文本进行预处理,从文本中抽出包含有变形特征的有害词串。针对这些有害词串中各字符相邻、有序频繁出现的特点,提出采用基于关联规则自学习算法提取具有安全特色的关键词。实验表明,该方法可以改善传统方法在安全过滤过程中无法识别变形关键词的现状,对主题过滤提供补充,提高基于内容的安全过滤的效率。     

基于二进制的Rough集决策表约简

基于属性约简的分明矩阵方法的思想,该文提出了Rough集不可分明属性模式和属性关系的概念,给出了基于二进制的条件属性约简和属性值约简方法,结果说明,该方法比传统的Rough集理论中的方法更简便、快捷。     

一种提高同时多线程VLIW处理器中取指单元吞吐率的方法

在同时多线程处理器中,提高取指单元的吞吐率意味着各线程之间的Cache竞争更加激烈,而这种竞争又制约着取指单元吞吐率的提高。本文针对当前超长指令字体系结构的新特点,提出了一种同时提高取指单元和处理器吞吐率的方法。该方法通过尽可能早地作废取指流水线中的无效地址,减少了由无效取指导致的程序Cache冲突,也提高了整个处理器的性能。实验结果表明,该方法使处理器和取指单元的吞吐率均相对提高了12%～23%,而一级程序Cache的失效率则略微增加甚至降低。另外,它还能够减少10%～25%的一级程
程序Cache读访问,从而降低了处理器的功耗。     

基于双粒子群优化算法的图像盲复原

采用模糊图像与复原图像的均方误差作为优化的性能指标是传统的图像盲复原通常算法,复原结果常与人类主观视觉效果不一致。为进一步提高复原效果,本文结合反映人类视觉特性的Weber定律,提出一种改进的图像盲复原优化性能指标,并且采用双粒子群交替最小化算法进行求解,即在模糊辨识阶段,采用一个粒子群优化算法求解点传播函
数;在复原阶段,采用另一个粒子群优化算法求解复原图像。仿真实验表明,该算法比以前的算法有更好的复原效果。     

矢量量化高光谱数据压缩性能评估

性能评估是高光谱数据有损压缩研究的一个关键问题。本文在分析三种典型的基于矢量量化压缩方案的基础上,以K-means聚类准确率的仿真统计比较了三种方案的性能优劣;提出一种失真标准抽取的性能评估框架,在缺乏背景资料的情况下,该框架可以对压缩方案性能给出直观评价,方便了压缩方案的选择及应用。     

基于语义的电子商务异构信息集成模式研究

电子商务平台是一个基于因特网的多信息融合环境。从本质上来说,该信息环境的数据模式属于一个异构的形式。针对电子商务平台信息融合的特点,本文探讨并研究了信息融合中的异构数据的语义集成及关键技术,提出了一类基于XML的电子商务平台异构信息的语义集成方案。     

一种基于粒子群优化算法的图像盲复原方法

传统的图像盲复原算法通常采用模糊图像与复原图像的均方误差作为优化的性能指标.为进一步提高复原效果,结合反映人类视觉特性的Weber定律,提出一种改进的图像盲复原优化性能指标,并且采用双粒子群交替最小化进行求解,即在模糊辨识阶段,采用一个粒子群优化算法求解点传播函数;在复原阶段,采用另一个粒子群优化算法求解复原图像.仿真实验表明,提出的算法比以前的算法有更好的复原效果.     

基于DSP的USB数据传输方法研究与实现

数字信号处理器(DSP)的高速运算性能使它在数字信号的处理上有着独一无二的优势,但是通常数字信号的数据量非常庞大,需要一种非常方便、高速的接口来实现与计算机的接插.而通用串行总线(USB)接口具有许多其它总线无法比拟的优点.在阐述系统硬件、软件实现方案的基础上,针对固件和驱动程序开发中的关键技术进行了深入的分析.     

从bauma2007看国内外压路机发展之差距

可以毫不夸张地说,第28届慕尼黑Bauma展是工程机械行业三年一届的最大盛会,有志于从事工程机械行业的人都应该去亲身体验,而且一定会不虚此行.因为这不仅仅是包括很多世界级企业在内的成千上万家公司的众多最高水平新产品、新技术的展示,更是同行业企业间经济与技术实力的比拼,同时也是全球范围内行业人士彼此交流、相互学习的绝佳机会.     

支持多目标框架的Web应用开发方法

目前多数基于MDA的Web应用开发工具将平台相关模型（PSM）定义为具体的目标运行框架,这使得基于某种平台的业务逻辑设计与目标运行框架产生过于紧密的耦合,降低了软件演化过程中设计模型的可重用性。为解决这些问题,将Web应用的运行框架描述添加到开发模型中,并且引入抽象平台相关模型和具体平台相关模型的概念,提出了一种支持多目标框架代码生成的扩展MDA开发模型。以J2EE作为目标平台,以JavaServer Faces作为目标运行框架进行实验研究表明,该方法提升了模型描述的灵活性和可重用性,能够对模型驱动的软件开发提供有力的支持。