数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

基于通用入侵检测轮廓,建立了一个基于数据挖掘技术的异常检测模型,采用关联规则、序列规则对数据进行挖掘,用判定树分类技术对获得的规则进行分类.实验表明,本模型具有较好的效益.     

文本分词的自动校对

讨论和分析了自动分词的现状，并针对分词问题，提出了一种基于规则的中文文本分词自动校对方法。该方法通过对机器分词语料和人工校对语料的对比，自动获取中文文本的分词校对规则，并应用规则对机器分词结果进行自动校对，提高分词语料的质量。     

基于粗糙集理论的知识库分解与规则获取

粗糙集理论可以通过对数据的约简从例子中学习,获取决策规则。但是,当知识库规模较大、条件属性个数较多时,存在提取规则速度慢、规则长度长等缺点。本文介绍了粗糙集理论的基本概念,提出了一种基于粗糙集的知识库分解算法。首先引入决策属性支持度的概念,在此基础上定义了一个属性选择量度,选择最佳目标属性对知识库进行分解,直到所有对象都被精确分类,从而得到具有一定支持度的规则集,得到的规则长度短,提取速度快。通过对一个简单实例的分析,证明了该算法的可行性。     

杨小舟蛾的发生规律

采用林间调查、灯诱成虫和室内饲养等方法,研究了杨小舟蛾的发生、发展与气候及环境因子的关系。结果表明:日平均气温的变化直接影响了杨小舟蛾卵、幼虫和蛹的生长、发育及越冬代成虫的日羽化量;此类害虫喜爱干燥的生长环境,降雨量偏多不利于害虫的生长、发育,但有利于颗粒体病毒病的发生,因此暖冬和干旱高温的气候极易导致此虫猖獗成灾;赤眼蜂、颗粒体病毒和黑棒啮小蜂等是此虫的重要天敌,对害虫具有一定的控制作用。     

高校科技期刊的现状及未来发展分析

分析了高校科技期刊的现状与问题,认为高校传统的期刊运行模式已使得高校科技期刊难以继续获得更大的发展,要改变现状寻求新的突破,应该走专业化、集团化、网络化、法治化的道路.     

异构型非对称数据访问的ASN.1解决方案

针对企业单位普遍存在异构型计算机网络的信息孤岛问题 ,分析ASN 1标准和数据库访问中的几个关键技术 ,提出了一种以ASN 1为基础、以单项数据广播的数据共享方案 .该方案由服务器端和客户端组成 ,服务器负责数据库的访问 ,并按照XML配置文件定时接收数据 ,且为数据库提供了一种高级访问接口 .服务器端与客户端之间采用ASN 1编码标准和用户数据报协议 (UDP)进行通信 ,其中应答方向的数据传输由UDP协议负责 ,请求方向的数据传输采用人工的方式 .这种新方法解决了异构型计算机网络中的数据访问问题 ,具有简便、安全、易操作和成本低的优点 ,具有广阔的应用前景     

基于粗集理论的一种规则提取方法

介绍了粗集理论的基本概念,通过对现有基于粗集的最小规则提取算法的分析,发现其缺陷,提出了一种改进的基于粗糙集的规则提取方法,并用UCI数据库中的9个标准数据集从规则集的规则数目、规则集的平均规则长度、规则集的平均规则支持、规则集的预测精度等4个指标对改进的算法进行了测试和对比分析,实验表明了该算法的有效性.     

具有适应能力的Web课件设计与关键技术

传统的基于网络的CAI系统由于缺乏推理机制和学生模型的支持,不能根据学生的知识水平、认知特点和理解能力提供适合该生的学习材料并作出有针对性的指导.介绍了一种基于Web的具有适应能力的课件模型,它综合利用人工智能技术、多媒体技术、数据库技术和网络技术所设计的课件,能让学生根据各自的学习情况动态组织教学内容,为学生提供个性化的服务.讨论了实现过程中的关键技术.     

一种基于粗糙集分类规则发现的方法

介绍了粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理,并利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的概念,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系,并简化带有不相容规则的决策系统的多层次数据挖掘算法,应用一实际的例子说明如何在数据库中发现分类规则.     

证据理论合成规则的改进

D-S证据理论是一种有用的不确定性推理方法，由于证据合成公式存在不足，影响了证据理论的应用．该文提出了一种证据理论合成的改进方法，该方法不仅能处理相互冲突的证据，把支持证据冲突的概率按各个命题的平均支持程度加权进行分配，还能根据证据携带的信息量决定聚焦的权重，使合成结果符合实际情况．