试论气侯系统的属性

本文从系统论的观点出发,探讨了气侯系统的一般性质及其特殊属性,认为气侯系统的提出为气侯学的进一步发展和完善开辟了新途径。     

基于属性文法的研究生教育评价系统设计

使用属性文法设计了研究生教育评价系统,非终结符表示一级和二级评价指标,终结符表示输入的数据,文法符号的属性表示相应数据的值,并设计语义规则实现了对这些属性的加工处理,完成了对某一单位研究生培养的评价.该设计方法不仅节省内存空间,而且提高了系统的灵活性.     

PMI系统中RBAC的设计与实现

描述了授权管理基础设施的实现基础,基于角色访问控制的策略实现。首先对授权管理基础设施做了一个简单的介绍,然后具体设计和实现丁这个基于RBAC的PMI系统,并详细介绍了实现PMI系统的角色指派属性证书与角色规范属性证书,以及在PMI系统中实现RBAC的六大策略,并设计出了具体的API数。     

基于属性识别理论的基因分类

在研究属性识别理论的基础上,利用概率统计理论建立了新的分类器,它先单独计算每个属性对分类的贡献,然后通过一种加权机制计算所有属性对样本的分类情况.同时,为了克服单分类器使用范围有限和分类准确度相对不高等特点,把新的分类系统与传统的K-NN分类器结合起来,进一步提高了此分类系统的分类能力.实验结果表明:这个分类系统具有较好地分类效果和鲁棒性.     

一种基于区分链表的决策系统求核算法

针对决策系统核属性的计算问题,提出一种基于决策系统的求核算法。该算法不需要建立分辨矩阵,具有较低的时间复杂度和空间复杂度。     

沥青路面状况属性综合评价

针对目前路面质量评价方面存在的问题，结合沥青路面所具有的本质特点提出了一种基于属性数学理论的综合评价系统，并且与模糊评价系统进行了对比，指出了模糊评价在应用中的不足之外及采用本系统优越性，介绍了属性评价系统的构造方法，评价指标及评价原则，用实例说明了该系统的科学性，适用性，该系统的应用具有较高的推广价值。     

多目标系统优选方法及其应用研究

提出了改进的TOPSIS法。该方法充分地利用了决策矩阵的信息。实例分析表明 ,本文所提出的方法 ,可用于实际多目标系统优选决策分析     

基于属性规则的用户授权模型研究与实现

RBAC安全系统中,通过人工维护用户与角色之间的关联关系来实现用户授权,势必需要大量的人工参与,同时也带来了一定的安全风险.本文提出一种基于属性规则的用户授权实现模型,能够自动建立用户与角色之间的关联关系,降低由于大量人工参与带来的安全风险,提高系统的安全可靠性.     

信息系统中粒计算模型及其属性约简方法

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法,目前在国际上逐步得到了人工智能有关研究人员的重视。模糊粒度模型、粗糙集粒度模型、邻域系统下的粒计算模型、商空间模型、相容粒度空间模型是目前几种常用的粒计算模型。基于粗糙集理论的粒度模型,通过决策信息系统的粒子空间中各粒子的推理,给出了决策信息系统中核属性计算方法;在此基础上,提出了决策信息系统属性约简的计算方法;通过实例验证了该方法的有效性。     

支持追责和用户撤销的属性基加密方案

针对当前属性基加密系统中用户与中心滥用密钥以及用户解密权限的撤销问题, 提出一种支持追责和用户撤销的属性基加密方案. 该方案使用“不动点”作为密钥拥有者的标识符, 实现了对恶意用户的身份追踪; 通过用户与中心交互生成解密密钥, 解决了半信任中心滥用密钥的问题; 利用完全子集方案和自更新加密方案实现了用户的即时撤销, 并达到了前向/后向安全性; 同时使用Paillier加密体制, 避免了追踪过程中的存储代价. 该方案无需在系统建立阶段预先确定属性个数, 且在标准模型下被证明是选择明文安全的.     

学生公寓管理系统的面向对象分析

为改变传统结构化方法建立系统存在的缺陷,采用面向对象的方法对学生公寓管理系统进行了分析,建立了学生公寓管理系统基本模型的对象层、特征层和关系层,补充模型的主题层,并给出了系统的详细说明方式。基于此方法建立的学生公寓管理系统通用性好,可扩展性强,解决了传统开发方法中的从分析到设计过渡的疑难问题。     

基于用户属性的终端安全防护系统研究与实现

网络终端用户防护意识薄弱,防护手段单一,导致网络内部安全状况参差不齐,难于形成全网整体安全防护.参照基于属性的访问控制模型,提出基于用户安全属性的网络安全防护控制体系,增强了网络接入用户终端自身的安全防护水平,实现了对网络安全防护策略的集中管理,减少了网络系统内部的安全隐患.     

论矿山工程最优设计

矿山工程最优设计的基础是实现对矿山工程的系统认识,文中初步刻画了矿山工程的属性类及其特征谱系,简述了矿程的合目的性,社会性,经济性及文化特性;研究了矿山工程的柔,反直觉性等最后讨论了矿山工程最优设计的问题系统,确定了最优设计问题系统,确定了最优设计问题系统的三元结构,并给出对象系统的特征,以及优化目标,准则体系。     

连续学习分类系统研究

学习分类系统(LCS)是一个动态感应环境的模拟认知系统,它利用环境反馈评估种群中的分类规则并通过遗传算法对种群进行进化．当环境输入包含连续属性时,经典LCS无法遍历整个状态空间．提出一种新的基于神经网络的连续学习分类系统,并通过实验验证了这种连续学习分类系统能够较准确地进行连续属性离散化,从而提高系统分类精度．     

不同属性加权方法对冠心病数据分类效果的研究

本文主要研究的是系统重构方法和层次分析方法在属性加权过程中的作用.根据背传神经网络获得分类正确率被作为比较标准.文中使用的数据是冠心病病例数据,直接来源于医院临床环节.实验表明,系统重构算法的加权数据的分类正确率要高于层次分析算法的加权结果,且两种加权方法的分类正确率都高于为加权的原始数据.     

粗集中属性约简的一种启发式遗传算法

为了获得决策系统中属性最小相对约简，将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息引入遗传算法，提出了一种启发式遗传算法。通过构造一个新的算子来引入启发式信息，使得选择的属性子集的分类能力不变。该算子体现了一种利用启发式信息的局部搜索技术，使得算法既保持整体优化特性，又具有较快的收敛速度。从理论上对算法作了分析，对新算子所能选择属性子集的分类能力不变作了证明。最后的实例表明，该算法能有效地对决策系统进行最大程度的约简。     

RS理论在机床热补偿误差系统中的应用

本文主要以机床热补偿误差系统为应用背景,利用粗糙集理论中属性约简算法为理论支持,采用c＋＋数据库管理系统,得到机床热补偿误差系统的温度测点优化结果。     

用于粗糙集约简的并行算法

通过对数据挖掘粗糙集约简算法的研究, 提出一种基于区分能力指数的信息系统数据划分思想. 先将系统按属性区分能力分成若干子表, 再由子表的约简求原系统的约简, 这种思想较好地简化了布尔函数的化简过程. 根据该思想设计了一个属性约简并行算法, 并利用Petri网模拟工具CPN Tools对算法的负载平衡进行了分析, 通过实验与相应的串行算法在时间上进行了对比, 实验结果显示, 该算法对于对象较多的大规模系统具有较高的效率.     

Wed页中不规则表格的实现

本文介绍了用系列构建软件开发的MIS系统中各种不规则表格的实现方法及一些经验技巧,并结合一个简单的实例加以具体说明。     

缺失数据的学生能力测评方法研究

建立数据缺失情况下的学生能力测评系统,并在新的属性集覆盖率和属性重要性等概念的基础上,提出该测评系统的属性约简和规则提取方法,最后用实例验证方法的有效性.