新书推荐:《大学计算机基础》(第2版)

冯博琴教授,教育部高等学校计算机基础课程教学指导委员会主任委员本书根据教育部高等学校计算机基础课程教学指导委员会最新提出的《关于进一步加强高校计算机基础教学的意见》中有关“大学计算机基础”课程的教学基本要求编写。大学第一门计算机基础课程的改革已经成为高校计算机基础教学的热门话题,同时也为一切计算机基础教学的教育专家和教育主管部门关注。冯博琴教授所在的西安交通大学在2003年即开始研究从“计算机文化基础”向“大学计算机基础”过渡所涉及的课程定位、体系、教学内容、教学平台、实验、考试方法等一系列问题。2004…     

基于压缩稀疏矩阵矢量相乘的文本相似度计算

在信息检索矢量模型的基础上．提出了一种基于压缩稀疏矩阵矢量相乘的文本相似度计算方法，具有矢量模型计算简单和速度快的特点．该方法采用压缩稀疏矩阵矢量空间存储数据，在相似度计算和数据存储时不需要考虑文本矢量矩阵中的零元素，大大减少了计算量和存储空间，从而使信息检索系统运行效率显著提高．仿真实验表明，上述方法比基于矢量模型的传统反向索引机制节省了38％的存储空间．     

一种基于IDEA和ECC算法的数字化防伪认证新方案的研究与实现

商品防伪是一项系统工程，现有防伪措施在有效性和易操作性之间不能达到很好的统一，本文在研究商品防伪机制的基础上提出了一种有效解决上述问题的新方案．该方案通过IDEA比特流重组的加密算法对商品信息进行加密，以主密钥机制采用椭圆曲线密码算法ECC实现对IDEA密钥的自动化安全管理，而客户可依据加密产生的防伪码通过电话或网站快速准确认证其对应商品的真伪．理论分析和系统的实际运行表明该方案是一种有效、安全的新型实用方案．     

基于广义Choquet模糊积分的语言特征对象近似识别/分类

语言特征存在于许多实际应用中，如模糊数知识系统、语义检索、模糊人脸识别等．为解决这类具有语言特征(模糊数)对象的识别／分类问题，提出了基于广义Choquet模糊积分的分类方法与模型．该方法不仅可以解决数值特征对象识别／分类问题．同时为具有模糊数特征的对象识别／分类问题提供了手段，从而扩大了原有分类模型的适用领域．模糊人脸识别模拟实验证明，在语言特征环境下．该分类模型有效地实现了语言模糊对象的近似辨识．     

一种基于Rough集理论的属性约简启发式算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一．为了能够有效地获取决策表中属性的最小相对约简，在Rough集理论的基础上构造了一个新的算子，将信息论角度定义的属性的重要性作为启发式信息，来描述在决策表中条件属性所提供的知识对决策属性的影响；并采用宽度优先搜索策略，提出了一种新的属性约简启发式算法．以原始条件属性集为起点并结合算子，通过向属性核的递减式逼近，得到属性的最小相对约简．实例分析表明，该算法能有效地对决策表属性进行约简．     

一个基于CORBA的CSCW系统DECCW的研究与实现

将分布对象计算技术应用到CSCW系统中是目前一个崭新的研究课题。该文讨论了一个基于CORBA的原型系统DECCW,包括其体系结构、并发控制、用户中途加入等关键问题的设计和实现。实践证明基于CORBA的CSCW系统相对于传统的CSCW系统具有很大的优势。     

一种基于移动Agent的个人移动模型

在分析已有个人移动模型的基础上，提出了基于移动Agent的集成个人移动模型，详细说明了该模型的执行过程及关键技术，最后通过实验证明了该模型的可行性。     

基于Rough集潜在语义索引的Web文档分类

Rough集(粗糙集)埋论是一种处理不确定或模糊知识的数学工具。提出了一种基于Rough集理论的潜在语义索引的Web文档分类方法。首先应用向量空间模型表示Web文档信息,然后通过矩阵的奇异值分解来进行信息过滤和潜在语义索引;运用属性约简算法生成分类规则,最后利用多知识库进行文档分类。通过试验比较,该方法具有较好的分类效果。     

消息联盟系统中保持消息因果序协议的研究

由多个代理服务器组成的消息中间件联盟系统提供了更好的扩展性,但没有保证消息之间的因果序关系。该文提出并设计了一个新的保证消息因果序的通信协议MOMCO,该协议基于向量时钟,不但保证在消息联盟系统中消息的因果序,而且携带的排序控制信息量小,避免了采用二维矩阵时钟导致的较高代价,适用于大规模应用的场合。