灰多元线性回归及其在搜索引擎中的应用

经典多元线性回归分析模型不能实时跟踪响应变量的动态变化和在大量样本中因出现病态数据而影响拟合效果的问题,基于灰色系统时间序列的特性,提出了将灰系统思想与经典多元线性回归分析模型结合,形成一种全新的模型——灰多元线性回归分析模型。实验结果表明,该模型不仅能更加准确地给出响应变量的变化趋势,而且能过滤掉少量病态数据,从而避免了对拟合效果的影响。将新模型应用到网站的搜索引擎中,通过对网站访问流量及各个关键字搜索频率,预测该网站下一阶段的网站的访问流量,预测结果可为网站的管理者提供决策支持的理论依据。     

面向对象数据库及其对象查询处理的研究

通过对面向对象技术及国内外面向对象数据库发展现状的研究,论述了对面向对象数据库进行研究的必要性,进而阐述了面向对象数据库的基本概念、查询语言及查询方法;阐述了面向对象数据库未来的发展方向。     

基于知识的工作流管理系统模型研究

针对传统的工作流管理系统在模型的描述及业务流程的自学习、自动建模方面缺乏实现主动化、智能化机制的问题,将专家系统中的理论、技术与工作流技术相结合,论述了二者在模型表示上的一致性,按照智能化系统的表示及控制方法对系统的模型进行了重新定义,提出了基于知识的工作流管理系统的总体模型,并进一步探讨了模型中各功能模块的组成和作用,系统的执行及控制方法.实践证明,采用该模型表示方法能有效增加系统柔韧性,解决流程过程僵硬、对环境变化缺乏适应性的问题.     

基于KQML的移动Agent通信机制的分析

分析了KQML的语言结构，说明了KQML技术适合用于移动agent通信，并详细论述了基于KQML的移动agent通信体系结构及其实现方法。     

浅谈SNMP与NMCA

介绍了传统的基于C/S的SNMP网络管理方案,阐述了Mob ile Agent技术优势,针对SNMP的不足提出了一种基于MA环境下的网络管理体系结构NMCA,并详细论述了该体系结构的实现机制.     

线索二叉树

线索二叉树是“数据结构”课程中讨论的重要内容之一。由于其在理论方面存在的严重缺陷,使其在实际应用中毫无价值。放弃“数据结构”散程中有关线索二叉树的内容。挺高教程在理论方面的严格性和实用性,促进教学改革势在必行。     

基于关联规则的文档智能查寻算法研究

针对经典关联规则在解决与其他应用领域相关的概念、完备频繁项目集和高效算法的定义等问题上的缺陷,提出了一种关联规则算法,在文档智能查询的应用问题上,此算法有效地解决了这些问题,实验表明此关联规则算法在文档智能查询项目中,得到了良好的应用效果.     

面向对象软件测试的方法研究

结合传统软件测试与面向对象软件测试的方法和技术,针对现代管理信息系统软件面向对象的特点,以连锁配送管理信息系统为例,讨论了基于面向对象软件的测试模型.提出了一种新的层次划分方法:将系统划分为5个层次,即类和对象层、结构层、主题层、服务层、系统层,并给出了相应层次的测试方案.     

基于模糊回归的模糊决策模型的设计与实现

在数学期望和方差的基础上,提出模糊期望和模糊方差的概念,并以此为理论依据提出模糊回归分析,建立了一个实用的模糊决策模型,并举例说明了模型的应用效果.实例的决策结果表明,与传统的回归模型相比,此模糊回归模型可以根据实际需要确定回归次数,使回归分析中的病态数据和不良信息对决策结果的干扰不断减小,直到令人满意为止.把模糊数学的知识应用到决策分析中,使模糊集参与决策,可以提高决策结果的准确性和可信度.     

实用高效的垃圾邮件过滤算法

为了提高电子邮件中垃圾邮件的过滤准确率和效率，以朴素贝叶斯算法和K最近邻(KNN：K-Nearest Neighbors)算法为基础，对传统垃圾邮件过滤算法进行改进，给出邮件的合法属性和非法属性的概念，并提出一种新的分类算法--基于邮件合法属性和非法属性的分类算法（SEASF：Simple and Efficient Algorithm to Spam Filter based on legitimate attribute and nonlicet attribute)。SEASF计算复杂度较低，可适用于大规模场合及邮件的在线过滤。将SEASF算法应用于垃圾邮件过滤的结果表明，该算法可大幅度提高分类精度，分类速度也令人满意。