基于神经网络的入侵检测方法研究

在传统BP算法的基础上，提出对BP算法的改进方法，并对KDDCup99数据集进行预处理，以达到提高检测效率、降低误检率的效果。利用决策树ID3算法在筛选属性方面的优势，对KDDCup99数据集属性进行筛选，并将结果进行标准化与归一化处理，使训练数据和测试数据更加符合网络训练的数值特征。最后通过Matlab进行编程，将结果与传统BP算法加以比较，证实了该方法的有效性。     

含非线性项的2D时变系统迭代学习控制

基于2D系统理论,对含有非线性项的时变系统的迭代学习控制进行了讨论。首先,考虑了2D Roesser模型的收敛性条件;然后将非线性系统转化为Roesser模型;接着基于此模型设计了一种新型的学习率,证明了在此学习率的作用下系统是收敛的;最后,对一个实际系统进行了数值仿真,并与离散差分型算法进行比较,验证了所提方法的正确性。     

互联网语料在英语词汇语用研究中的应用——以“Something~* about him/her”语用差异之对比研究为例

近年来基于语料库的语言研究方兴未艾,然而单靠特定的语料库很难满足实际研究的需要。随着互联网技术的成熟和网络的普及,越来越多的语料呈现于网络中。在此以"something* about him/her"为例,基于从互联网搜集的语料,利用正则表达式和语料库检索软件,对其该词组的语用差异进行了对比研究。经对比,该研究的结果与其它著名学者的研究结果极其接近。因此,互联网语料对英语词汇的语用研究而言能够弥补常规语料库预料不足的缺憾,不失为一种语言研究的途径。