网络设备硬件漏洞研究

在对软件漏洞进行研究的基础上,从发掘网络设备硬件漏洞的角度对网络信息安全进行了思考.分析了网络信息安全现状,列举了当前主要的网络防御技术,分析了交换芯片AL216的组成结构和设计原理,研究了如何利用交换芯片AL216为核心设计实现以太网交换设备,并讨论了利用该芯片设计交换设备可能存在的硬件漏洞.通过论述表明了网络设备硬件漏洞存在的可行性和隐蔽性.     

信息实时采集与网络发布技术在转炉上的应用

简要介绍了当今信息领域新兴的实时采集与网络发布技术,并以安阳钢铁集团公司第二炼钢厂的现有控制系统为例,综合考虑企业现有计算机自动化信息技术与未来的经济效益,详细描述了信息采集与网络发布技术在该厂转炉仪表系统改造中的应用。     

浅谈网络环境下信息资源共享与知识产权问题

研究网络环境下信息资源共享过程中的知识产权问题,如何正确处理信息资源共享与知识产权之间的关系,做到既使知识产权不受侵犯,又使信息资源得到广泛共享, 提出解决两者矛盾需要建立起相关的法律法规保障体系,从而推动信息资源共建共享由当前的无序状态进入法制化轨道,促进国家创新体系的建设.     

基于角色管理的研究生信息管理系统分析与建设

在分析现有的研究生信息管理系统基础上,提出了基于角色管理的研究生信息管理系统建设方案.基于不同角色、访问和管理系统,完成从学生报名-考试-录取-报到-培养计划-学籍-成绩-科研-学位-毕业-就业以及导师信息-导师管理-导师与学生查询等工作.由于采用角色管理,从而提高了工作效率和系统的安全性.     

基于VSM的自适应信息过滤系统的研究与设计

为了从网络动态信息流中获得感兴趣的内容或过滤掉无关的垃圾信息,设计了一个基于向量空间模型的自适应信息过滤系统;描述了该系统的结构和工作流程;对该系统实现的关键技术,包括文本表示、用户模板与过滤阈值初始化、特征项选取、自适应过滤算法、模板更新和阈值调整等进行了深入的分析和研究。     

贝叶斯网参数学习中连续变量离散化方法研究

连续变量离散化是贝叶斯网络参数学习中面临的一个重要问题,它的好坏将直接影响到贝叶斯网络的推理效果。目前缺少一种有效的手段用于评价连续变量离散化的好坏,通过研究,提出了推理信息量的概念,并采用作为衡量连续变量离散化好坏的标准。在连续变量离散化的过程中,采用遗传算法通过迭代的方式寻求最优解,其中,推理信息量作为衡量个体适应度的标准。实例分析证明,推理信息量大的推理效果好要优于推理信息量小的推理效果。     

广义Jensen-Schur测度在医学图像配准中的应用

使用互信息或归一化互信息测度进行医学图像配准时,由于噪声、模态、插值等影响,测度函数存在许多局部极值,收敛范围较窄,有可能导致误配准。为了克服上述缺点,定义了广义Jensen-Schur测度,利用巴特沃思函数对自变量值的非线性压缩功能,成功地消除了PV插值伪极值点。从测度曲线光滑性、抗噪鲁棒性、收敛性能方面,对四种新构造的广义Jensen-Schur测度、互信息和归一化互信息进行了比较和分析。实验结果表明,新构造的JS22和JS23测度在以上三个方面的性能都优于其他测度。     

基于优势关系的信息系统与形式概念分析

对形式概念分析在基于优势关系的信息系统中的应用进行了讨论,证明了由基于优势关系的信息系统导出的形式背景中的对象粒与优势类是等价的,同时对象粒协调集与优势协调集是等价的。     

不完备信息系统中决策规则的不确定性表示

将完备信息系统中决策规则的不确定性度量引入到不完备信息系统中,充分讨论了条件属性值缺失时规则的不确定性度量表现为概率区间的特性,在此基础上给出了确信度和覆盖度的近似概率值,并利用确信度计算出规则对分类的反映程度.     

基于颜色信息和光学增益的阴影消除

运动阴影常被误分为前景对象,会给目标的跟踪和识别带来很大困难,所以阴影消除在许多的监控系统中都是非常重要的。针对阴影检测算法受特定条件约束,不能自动适用于不同场景,为解决上述问题,提出了一种新颖鲁棒且无需复杂的参数调整的运动阴影消除方法。通过自适应高斯混合模型重建背景,采用背景差分法提取出包含阴影的运动区域,综合颜色信息与光学增益,将运动区域分类为运动对象区域和运动阴影区域。实验结果表明:所提方法在多种不同的场景下均能有效可靠的消除运动阴影。