大型国有企业信息化规划的关键问题研究

本文分析了大型国有企业在进行企业信息化建设过程中的经验和教训。依据其中一些企业的经验结合实际问题,提出了此类企业实施信息化的首要问题是选择既能够有效降低风险,又能够真正有效实现全面信息共享管理的信息平台化建设之路。论文最后给出这种类型企业在实施信息化建设过程中不可忽略的一些重要因素,并总结展望结合云计算等下一代x计算信息服务体系的建设,如何更好地规划新应用,提供新服务。     

基于模糊逻辑和机动检测的AGIMM跟踪算法

针对机动目标高机动和多阶段运动的特性,单模型跟踪算法难以实现精确跟踪的问题,提出一种基于模糊逻辑和机动检测的AGIMM跟踪算法。考虑现有的AGIMM算法网格模型收敛速度慢和机动检测方法过于依赖模型后验概率的问题,首先引入模糊逻辑算法计算机动检测的可信度,然后利用机动检测可信度信息、目标的机动信息和模型的后验概率调整跟踪模型集的结构,克服了AGIMM算法模型收敛速度慢的不足,实现了模型与目标运动模式的快速匹配。仿真结果表明:与AGIMM算法和固定结构交互式多模型算法相比,文中提出的算法使得不同条件下的位置跟踪误差分别至少降低5.6%和15.1%,说明该算法具有更快的模型收敛速度和更高的目标跟踪精度。     

面向领域的Web文本结构化分析

为了充分利用领域特征进行Web文本的结构化分析,文章提出了一种面向领域的Web文本结构化分析方法。该方法以领域特征为基础,依据半结构化文本的结构特征和Html文本的层次特性构造Html树;利用本体论的相关思想和方法构建领域本体,从Html树中提取有价值的信息;并结合通用词库和领域词库进行结构化分析。实验结果表明,该方法能够很好地实现Web文本的结构化分析。     

2种恶意代码行为特征统计方法的比较

随着恶意代码技术的更新,其检测技术变得日趋复杂,以启发式、前摄检测、行为检测和主动防御为代表的非特征码检测技术孕育而生,这些方法多数是利用了统计学原理。该文阐述了恶意代码行为的捕获方法和对恶意代码行为的统计方法,归纳了恶意代码行为的2种特征统计量定义方式;使用基于标准化欧式距离的分类器对这2种统计空间进行建模,并通过对建模结果的分析,得出了适用于最小距离分类器建模的行为特征统计空间。     

一种基于最小距离分类器的恶意代码检测方法

恶意代码是构成互联网威胁的新根源,至今传统的病毒查杀方法对此也无法根治.未知恶意代码每月呈几何倍的速度增长,人们依赖的防范手段多是手工分析,其效率有限且花费巨大.阐述了基于最小距离分类器的未知恶意代码检测方法,它对未知恶意代码有着良好的判定能力,能够有效地区分病毒与可信程序.对自定义的恶意代码行为进行建模,并通过实验发现,经过改进的最小距离分类器除了良好的分类精度外,其计算代价较其他非线性方法小,因此该模型在实际反病毒工作中有较高的实战价值.