利用朴素贝叶斯模型进行多层网络链接预测

针对多层网络链接预测中层间信息融合的问题，提出了一种利用朴素贝叶斯模型的链接预测方法。该方法结合目标层的邻域信息和辅助层相对于目标层的全局信息进行链接预测。在目标层中，根据节点对的邻域信息，利用朴素贝叶斯模型计算其连接概率；在辅助层中，计算节点对在该层有边或无边时在目标层存在链接的概率。在真实数据和合成数据上的实验结果表明：该算法在正相关和负相关的多层网络中都有很好的预测性能。     

最大频繁项集挖掘中搜索空间的剪枝策略

最大频繁项集挖掘可以广泛应用在多种重要的Web挖掘工作中.为了有效地削减搜索空间,提出了一种新的最大频繁项集挖掘中的搜索空间剪枝策略.这种策略基于深度优先遍历词典序子集枚举树,利用树中子节点与父节点扩展集中相同项的扩展支持度相等的特性,对搜索空间进行剪枝.应用该策略,对MAFIA算法进行改进优化.实验结果表明,该剪枝策略可以有效削减搜索空间,尤其在稀疏但包含长频繁项集的数据集上,搜索空间削减掉2/3,算法的时间效率比原MAFIA算法提高3～5倍.     

基于节点连接模式的缺失节点识别方法

提出了一种基于节点连接模式的缺失节点识别方法.首先通过一组占位符节点及其与已知节点之间的连接,对网络中缺失节点的信息进行了表示;接着结合不同的链路预测指标,为占位符定义了一个节点连接模式向量用于表示占位符与其他节点之间的连接关系;最后基于节点连接模式向量的相关性,对占位符进行聚类,从而完成缺失节点的识别.实验结果表明:提出的方法在Purity和NMI两个评价标准上的性能优于竞争算法.     

MC要求在CRH6型城际动车组车下线槽布线中的应用

0前言 和谐号CRH6型城际动车组车下设备众多、电磁环境复杂.车下线槽布线是电气系统装备技术的核心,如何确保车下线槽布线的质量,是行车安全、可靠和舒适的基本保证.本文根据EMC在车辆布线过程中的要求,结合车下线槽设计特点,阐述CRH6型城际动车组车下线槽布线技术.     

浅谈高速公路沥青路面早期损坏的防治

高速公路沥青路面早期损坏直接的危害是影响道路通行能力,降低其使用效率及服务水平和投资效益,进而严重影响道路交通秩序。产生破损,必然需要维修,这给我国经济造成巨大的投资浪费,同时,还会影响交通行业的形象,给国家高速公路网的实施带来隐忧。本文通过分析高速公路沥青路面早期损坏的特征,针对其产生原因提出防治措施。     

基于二次训练技术的入侵检测方法研究

提出了一个基于二次训练技术的网络入侵检测模型,不但可以从整体上提高入侵检测系统的检测性能,而且对于低频率、高危害攻击类型的检测性能有着更加显著的提升.该模型首先利用PCA算法提取数据集中的重要特征,然后使用二次训练技术训练分类器构建网络入侵检测模型.实验中分别使用决策树、朴素贝叶斯和KNN 3个经典分类算法构建了基于二次训练技术的入侵检测模型,并在著名的KDDCup99数据集上进行了实验.结果表明本文的入侵检测模型可以有效地提高入侵检测系统的性能,尤其是对于低频率攻击类型的检测性能有明显的提升.