数据仓库元数据的界定与分类

元数据是数据仓库研究的热点,目前对元数据有多种定义方式,如：描述数据的数据 ,数据和信息之间的桥梁等,这些面向应用角度的定义,并不能真正表达元数据的内涵．本 文从元数据和基础数据分离过程入手,研究元数据的定义和分类,对元数据的概念内涵进行 深入探讨,提出广义元数据和狭义元数据的概念,扩展元数据的定义,克服面向应用角度定 义元数据的不足．     

基于OpenGL的飞机虚拟场景漫游系统的实现

运用图形程序库（OpenGL）与Visual C＋＋6．0相结合，对地形和飞机进行三维可视化仿真建模，采用光照、雾化和纹理融合等特效开发了飞机虚拟场景漫游系统。该系统通过导入不同的DEM数据实时生成不同的三维场景，以实现飞机空中多自由度运动；通过加入碰撞检测技术，给出了一种实用的碰撞检测算法，增强系统的真实感和用户的沉浸感。     

指纹自动识别系统中的预处理技术

预处理是指纹自动识别过程中的第一步，它的好坏直接影响着指纹自动识别的系统的效果。文中分灰度去噪，二值化，二值滤波法噪，细化等几部分。详细分析了介绍了指纹自动识别系统中的预处理技术，文中所介绍的算法都是经实践证明并取得了很好的效果的，具有很高的使用及参考价值。     

多Agent信念逻辑及其在概率意义下的推广

首先建立了一种多Agent信念逻辑MBL(multi-agentbelieflogic),在经典信念逻辑基础上增加了普遍信念算子和公共信念算子,给出MBL的Kripke语义与广义Aumann语义,讨论了两者的等价性,证明了MBL对于上述两种语义的可靠性和完备性.其次,建立了一种多Agent概率信念逻辑MPBL(multi-agentprobabilisticbelieflogic),通过在广义Aumann语义基础上引入概率空间,给出了MPBL的概率Aumann语义,证明了它的可靠性,并给出MPBL的一些推论.     

基于特征优化和BP神经网络的入侵检测方法

为提高网络入侵检测率,提出一个集特征优化和人工神经网络于一体的网络入侵识别发现框架AS-BP.引入SMOTE技术和随机采样技术对数据进行平衡约简处理,解决数据不平衡问题,利用集成方法对网络入侵数据进行重要特征提取,降低数据处理维度,通过优化BP神经网络算法,对网络入侵数据进行判断完成分类.实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络建模时间过长的问题,在不降低其它攻击类型检测率的同时,提高U2R和R2L的检测率,克服了数据集中少数类数据量过少导致的少数类检测率低的问题.将实验结果与其它分类方法进行比较,验证了该方法的准确率、精确率和召回率优于其它方法.     

Exponential p-Synchronization of Non-autonomous Cohen–Grossberg Neural Networks with Reaction-Diffusion Terms via Periodically Intermittent Control

The problem of \(p\) -synchronization for a class of stochastic non-autonomous reaction-diffusion Cohen–Grossberg networks with mixed delays by using periodically intermittent feedback control is investigated in this paper. Some exponential synchronization criteria based on \(p\) -norm are obtained by utilizing some analysis methods. These proofs indirectly generalized the Halanay inequality and facilitated the proof processing of the existing works. Finally, an illustrative example is given to show the effectiveness of the theoretical results.     

改进人工蜂群优化的极限学习机

针对极限学习机(ELM)在训练过程中需要大量隐含层节点的问题,提出了差分进化与克隆算法改进人工蜂群优化的极限学习机(DECABC-ELM),在人工蜂群算法的基础上,引入了差分进化算法的差分变异算子和免疫克隆算法的克隆扩增算子,改进了人工蜂群收敛速度慢等缺点,使用改进的人工蜂群算法计算ELM的隐含层节点参数.将算法应用于回归和分类数据集,并与其他算法进行比较,获得了良好的效果.     

一种实拍图像的高光去除方法

根据双色反射模型,通过分离出漫反射分量的方法,获得了对图像中的高光去除的结果。同时,针对双色反射模型要求的相机响应函数必须满足线性关系,但实际拍摄图像为非线性关系的问题,提出了基于参数自适应确定的伽马变换漫反射分离方法。实验结果表明,该方法可对实际拍摄的图像完成有效的高光去除。     

基于凹点搜寻的重叠细胞图像自动分离的算法研究

提出了一种重叠细胞图像自动分离的新算法。根据重叠细胞的凹凸性,从细胞重叠区域的凹区域中寻找到凹点,根据凹点数与细胞个数的关系,判断是细胞串联还是细胞并联：如果是串联的情况,则直接将成对的凹点连成直线分离重叠区域;如果是并联的情况,则将凹点与重叠区域的中心连接成直线分离重叠区域。该算法在Matlab环境下对重叠细胞图像进行了自动分离,实验结果表明该算法实现简单,效果理想,且能基本保持原细胞的大小和形状。     

针对节点失效的 MANET路由抗毁研究

通过分析传统信息系统的抗毁理论,提出了评价 MANET网络抗毁性能的关键指标 DRUA(delivery rate under attack),并基于空间概率的方法给出了该评价指标的数学模型.为了验证模型,利用NS2仿真环境对 MANET反应式路由协议进行了随机打击、蓄意打击等多种毁伤方式的抗毁性实验.实验结果表明在CBR(constant bit rate)流数较小的情况下,随机毁伤对 MANET性能影响较小,甚至反而使得性能提升.但是,在CBR流数较大的情况下,随机毁伤会导致性能下降.而采用随机毁伤邻居节点的方法在CBR流数小的情况也会使得 MANET性能下降.