独立学院信管专业国际化发展存在的主要问题与对策研究

高等教育国际化,是教育改革所追求的目标之一,通过该途径能够吸收国外优质的教育资源,培养出满足国际竞争需求的专业人才。独立学院已融入高等教育国际化的道路,由于专业的特殊性、就业领域的需求,独立学院信息管理与信息系统专业要在就业市场具有一定的竞争优势,必须培养出具有就业多样性的国际化应用型人才。因此,本文探讨了普通高校信管专业国际化人才培养的现状,分析独立学院信管专业国际化人才培养存在的困难,提出相应措施及策略。     

分类大规模数据的核向量机方法研究

标准的支持向量机算法需要求解二次规划问题,因此,在处理大规模样本的时候,求解二次规划问题的时间复杂度和空间复杂度就成为支持向量机应用的一个瓶颈.核向量机将传统支持向量机中的二次规划问题转化为求解最小包围球问题,从而显著降低了二次规划的复杂程度.使用核向量机对大规模数据进行分类,所选用的数据样本数均超过2000,并与标准的支持向量机作了对比实验结果表明:核向量机在处理大规模数据分类时,比标准的支持向量机计算复杂度低,训练速度快,耗费空间少.     

融合BVM与ELM的网络异常检测方法

针对用单一分类器对网络进行异常检测时存在的检测率低、虚警率高等问题,提出了一种新的融合球向量机(BVM,Ball Vector Machine)与极限学习机(ELM,Extreme Learning Machine)的异常检测方法.该方法分别用BVM与ELM对三类网络特征进行学习,通过BP神经网络训练出相应权值来融合标签.实验表明:使用该融合方法进行网络异常检测的性能要优于使用单一的BVM或ELM;相对于融合传统的SVM与BP网络的方法,融合BVM与ELM网络异常检测方法的检测率与虚警率与传统方法相当,但其训练速度快、整体性更优.