利用分布式对象技术建立的一种网络管理模型

随着计算机网络的复杂化和异构化，传统的集中式网络管理模式已不适应目前网络管理的需求，而分而式网络管理正好符合网络技术迅速发展趋势，本文在分析传统的集中式网络管理模型的基础上，讨论基于Web的网络管理的三种实现方式，利用分布式对象技术建立了一种网络管理模型，并简要介绍了利用CORBA规范的Java技术来实现Web网络管理的方法。     

一种新的电子邮件过滤系统模型的设计

大量垃圾邮件的出现给用户收发E-mail带来了极大的困扰。该文在朴素贝叶斯算法的基础上，利用最小风险贝叶斯算法修正过滤器，设计出了一种新的电子邮件过滤系统模型。重点讨论了实现该系统所需处理的几个关键问题，最后给出了实验结果。     

攻坚克难唱大风——天津钢铁有限公司创新发展纪实

“沉舟侧畔千帆过，病树前头万木春。”天津钢铁有限公司经过几年的攻坚战，发扬实干精神,坚持创新发展，已形成了产品定位精品化；工艺技术装备现代化；资源能源利用节约化；环境保护清洁化；劳动生产率高效化；生产经营集约化等六大优势。其主要经济指标持续快速增长，节能降耗成效显著，呈现又好又快的发展态势。2006年实现利税总额9．02亿元,利润6．16亿元，产品销售收入123．65亿元。     

面向不均衡数据集的ISMOTE算法

为了提高不均衡数据集中少数类的分类性能,提出ISMOTE算法。它是在少数类实例及其最近邻少数类实例构成的n维球体内进行随机插值,从而来改进数据分布的不均衡程度。通过实际数据集上的实验,与SMOTE算法和直接分类不均衡数据算法的性能比较结果表明,ISMOTE算法具有更高的分类精度,可以有效地改进分类器的性能。     

基于蚁群优化算法的基因选择

将蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACO)引入基因选择领域,并用基因与类别的相关性分析所得值来初始化最优化问题,缩短了找寻最优解的时间;以基因子集整体的样本辨别能力与子集中基因之间的平均距离的线性表达作为目标函数,有利于在找到关键基因的同时消除冗余;同时,由于目标函数不采用分类准确度,大大降低了计算复杂度,提高了方法的灵活性和适应性。     

基于单类别学习的自适应数据流分类算法

目前挖掘概念流动的数据流已经成了研究热点。文章提出了一种既能很好地处理概念漂移又能从单类别中学习的算法UP-AB。通过在超平面数据集和标准数据集上的实验,与PNB[1]算法比较,表明该算法具有更高的准确度,能更快地适应概念漂移。     

自主创新脱胎换骨——解读天铁轧二制钢有限公司发展之路

2001年10月23日．“轧二”这个有40多年历史的老国有企业．经国家“企业兼并破产和职工再就业领导小组”批准实施破产．被天铁集团依法整体收购。同年12月25日正式挂牌为天津市天铁轧二制钢有限公司。新生的天铁轧二，走自主创新之路，实施脱胎换骨的改造．短短几年，就由一个破产企业变成具有棒材、板材、型材冷轧薄板等多品种、多规格、产品系列化的欣欣向荣的企业。钢材产量由2001年的20万t发展到2005年的84万t；2005年实现销售收入23.31亿元．利润1197万元；企业资产总额比2001年翻了3番。该公司今年1至5月已实现销售收入近10亿元。产品不仅在国内市场占有重要位置，而且出口澳大利亚、韩国和加拿大等国家．走向世界。     

一种基于Hadoop的高分辨率遥感图像处理方法

随着海量、多源的高分辨率遥感数据的获取,耗时较多、效率低下的传统处理方式已经不能满足用户需求。针对上述问题,提出了一种基于云计算的高分遥感数据处理框架,利用Hadoop技术设计和改进了Meanshift图像边缘分割算法,并在Hadoop环境下进行了仿真实验。实验结果表明,在Hadoop环境下的高分辨率卫星图像数据处理速度有了明显的改善。     

一种基于不同签名授权的组签名方案

本文基于具有相同授权的组签名方案，介绍了一种具有不同签名授权的组签名方案，在该方案中，每个组成员负责对文档的某一特定部分段进行签名，并且不用暴露整个文档就可验证该文档的部分内容。     

一个新的多分类器组合模型

分类在数据挖掘中扮演着很重要的角色,然而单个分类器有很多缺点,包括适用范围十分有限和分类准确度不高等。把多个单分类器的分类结果融合起来是克服这些缺点的有效途径,因此存在很高的研究价值。组合多分类器的一个核心内容是融合规则,现存的融合规则有积规则、和规则、中值规则与投票规则等,但这些规则性能还不够稳定。提出了一个新的基于神经网络的融合规则,并依此建立一个新的多分类器组合模型,实验表明它能提高分类准确度和稳定性。