分布式信息系统风险评估研究-以安徽烟草为例

对分布式信息系统所面临的主要风险进行识别和评估是构建灾备系统的首要任务。以安徽烟草分布式信息系统为例,首先分析了该信息系统在环境、管理、技术、设备等方面所存在的风险,然后以层次分析法为核心构造了评估决策模型,结合专家打分,计算出各类风险对安徽烟草信息系统的威胁程度并进行排序,从而识别出主要的风险源,为构建灾备体系提供依据。     

基于后验概率制导的B-KNN文本分类方法

针对K最近邻(KNN)方法分类准确率高但分类效率较低的特点,提出基于后验概率制导的贝叶斯K最近邻(B-KNN)方法。利用测试文本的后验概率信息对训练集多路静态搜索树进行剪枝,在被压缩的候选类型空间内查找样本的K个最近邻,从而在保证分类准确率的同时提高KNN方法的效率。实验结果表明,与KNN相比,B-KNN的性能有较大提升,更适用于具有较深层次类型空间的文本分类应用。     

非计算机专业工科研究生的计算机专业知识结构分析

在我国目前高等教育的模式中,非计算机专业学生计算机专业知识的培养主要在本科阶段,因此到研究生阶段,一般认为研究生的计算机专业知识已经足够满足支撑其专业学习与应用的需要。但从研究生教育实践看,研究生的计算机专业知识储备是参差不齐的。文章通过问卷调查的形式,对非计算机专业的工科专业研究生的计算机专业知识储备进行调查,为研究生阶段的计算机专业知识教育提供依据。     

基于简化分辨矩阵的粗糙集属性约简算法

针对改进的经典算法求取属性约简存在的时间和空间性能不理想问题,本文提出了一种新的属性约简算法ARSDM.该算法先将决策表按决策属性的类别划分,后采用边生成矩阵元素边约简边排序的思想求取属性约简,有效地加快了约简速度.实验表明ARSDM算法与经典算法相比具有较好的时间和空间性能.