二次回溯中文分词方法*

在最大匹配法(MM)的基础上,提出了二次回溯中文分词方法。该方法首先对待切文本进行预处理,将文本分割成长度较短的细粒度文本;利用正向匹配、回溯匹配、尾词匹配、碎片检查来有效发现歧义字段;利用长词优先兼顾二词簇的方式对交集型歧义字段进行切分,并对难点的多链长交集型歧义字段进行有效发现和切分。从随机抽取的大量语料实验结果上证明了该方法的有效性。     

用于多维函数优化的实数编码量子蚁群算法*

基于量子计算理论及蚂蚁群体寻优策略,提出了一种用于连续优化问题的新方法——实数编码量子蚁群算法（RQACOA）。针对量子比特编码和二进制编码在连续优化问题上的不足,引入一种新的实数编码表示方法,设计了智能量子蚂蚁,一条染色体携带指定范围内的多个个体信息。智能量子蚂蚁利用量子态纠缠和相干机理,通过叠加、变异及自学习来完成前期进化过程,然后以蚂蚁群体智能寻优方式进一步求解。实验结果表明,该算法具有强的全局寻优能力及快速搜索能力。     

操作系统安全机制复合行为模型掘取技术研究*

以信息安全理论和软件逆向工程技术为依托,研究了操作系统安全机制复合行为模型掘取技术及其实现方法和技术路线。通过结合操作系统的多尺度软件逆向理解技术,对操作系统安全机制的相关程序进行逆向分析、模型掘取和形式化描述,从而发现潜在漏洞、后门、隐通道等操作系统高层安全机制存在的安全问题,为实施修补、反制及利用等相应安全措施提供有力依据。在该技术基础上实现了一套原型系统,实验验证该系统的程序理解和模型掘取结果满足要求。     

分布式Kahn处理网络的一种集群调度算法*

研究并提出一种采用分布式Kahn处理网络表达的并行程序在多处理器集群环境下的任务——处理器动态分配算法。由于Kahn处理网络的不可判定性,静态作业调度算法不能适用,而忽略其显式数据依赖关系的动态负载均衡策略存在很大的随机性,往往带来不必要的进程迁移。基于运行时动态生成的离散事件序列,预测Kahn处理网络在不同分配方案下的执行效率（处理器资源利用率）,迭代寻求最优动态分配方案,仿真效果良好。     

基于前摄策略的项目调度优化方法研究*

为了解决不确定性因素对项目调度造成的扰动,在综合考虑项目资源紧张度、网络图结构复杂度等因素影响的前提下,对关键链和非关键链分别添加适当时间缓冲,减小了不确定性因素带来的扰动,提高了项目调度的健壮性。在此基础上提出以在制品水平和净成本最低为目标的项目调度优化方法;最后通过大量仿真验证,结果表明该方法优于文献中的项目调度方法。     

无线传感器网络多种群蚁群优化路由算法*

从无线传感器网络自身的特点出发,在蚁群算法的基础上,提出了一种适合该网络的多种群蚁群优化路由算法(MACO)。该算法设计了一个新的能够均衡传输能量消耗和节点剩余能量的蚂蚁前向移动的选择概率模型,并且能得到多条优化路径,使得均衡网络的能量消耗。仿真实验表明,该算法能延长网络的生存时间,并且可以有效地缓解网络拥塞。     

基于局部信息的全局数据挖掘研究*

重点综述了基于局部信息的全局数据挖掘方法。根据数据挖掘的过程,将该问题的研究划分成三个阶段,即利用粒度数据表示进行挖掘、利用局部信息改善全局挖掘的效率和利用局部模式结果获得全局数据理解,并对每个阶段进行了分类论述。最后总结了全文并指明了未来的研究方向。     

一种改进的面向ERP的工作流管理系统*

根据ERP的领域需求及特点,开发出一种改进的基于活动网络图的工作流模型,并引入了事件管理器和事件订阅器(event subscriber)。经过改进的工作流管理系统能够很好地满足ERP系统的业务要求,可以有效增加系统的柔性,简化系统建模的难度。     

文本分类中基于位置和类别信息的一种特征降维方法*

从文本特征项所处的位置角度提出了特征项基于位置的降维方法;同时结合特征的类别分布进行了二次特征降维。这种基于位置和类别相结合的特征降维方法在最大程度减少信息损失的条件下,实现了特征维数的有效压缩。实验表明,该方法有较高的文本分类效率。     

不平衡数据分类的研究现状*

不平衡数据在实际应用中广泛存在,它们已对机器学习领域构成了一个挑战,如何有效处理不平衡数据也成为目前的一个新的研究热点.综述了这一新领域的研究现状,包括该领域最新研究内容、方法及成果.