基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型

为有效解决分布式攻击,提出了基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型.将多传感器数据融合与数据挖掘技术应用到分布式入侵检测中,可连续和全面地提供网络攻防战场环境态势的综合评估.     

基于多Agent的Web数据挖掘系统

本文充分利用多Agent系统的协同特性,分析了Web数据挖掘系统的体系结构和功能模块。     

一种基于多Agent的有效负载均衡的WebGIS体系模型

针对分布式WebGIS中海量数据和有限带宽的网络资源之间的矛盾日益突出,研究分析了当前WebGIS两种体系结构的优缺点,引入多Agent技术进行合理分配协调任务,提出一种基于智能多Agent的混合式的WebGIS体系结构模型.经过对海量网络数据查询特点的分析,对需要查询的数据进行过滤和精炼,提出一种在客户端使用代价函数来优化动态矢量数据的查询方法.实践证明,该体系结构模型能够有效地提高查询速度,节省带宽资源,保持全局网络负载的良好性能.     

数据挖掘技术在高校人力资源管理中的应用

数据挖掘技术作为一种高效率的计算机管理技术,可以在人力资源管理中加以应用。管理者应积极寻求高校人力资源管理中使用数据挖掘技术的途径,探索未来的研究方向。     

一种基于CORBA的多AGENT分布式异构工程数据库信息系统框架模型

在分析了工程数据库信息系统亟待解决的问题的基础上,提出了一种基于CORBA的分层分布机制．并利用所提出的分层分布机制,利用面向对象技术,构建了一种基于CORBA的多Agent的分布式异构工程数据库信息系统框架模型(MADHEDIS)．     

分布式大规模定制环境下产品配置的研究

研究了分布式大规模定制环境下的产品配置过程,实现了在分布式产品数据管理（PDM）系统中以产品模型为中心来组织数据,以及基于知识库和规则的产品配置过程。     

基于Web的数据挖掘系统模型的探讨

Web数据挖掘是把Internet和数据挖掘技术相结合起来的一个新兴的研究领域,本文阐述了基于XML的Web数据挖掘典型处理流程.且在其基础上设计了一个具体的基于XML的Web数据挖掘系统模型并给出其结构框架和工作机理,致力于提供一个Web数据挖掘的综合处理环境,提高挖掘系统的整体性能。     

基于Multi-Agent的P2P流媒体内容分发技术

提出一种基于Multi-Agent的P2P流媒体内容分发技术,通过多Agent之间互相协作,可以有效解决Peer服务节点的搜索定位以及Peer节点离开或失效处理等问题.首先对目前各种流媒体内容分发技术的研究现状进行阐述,接着提出基于Multi-Agent的P2P流媒体内容分
发技术的模型,最后指出其发展前景和面临的挑战.     

分布式环境下的序列模式发现研究

提出一种称为DMSP(Distributed Mining of Sequential Patterns)的算法,以解决分布式环境下的序列模式挖掘问题．其主要思想是：利用前缀投影技术划分模式搜索空间,降低数据库的规模,生成局部序列模式;利用模式前缀指定选举站点降低通信开销;多线程异步运行,提高算法的并行性．实验结果显示：在具有海量数据的局域网环境中,DMSP算法的性能优于将数据集中后采用GSP算法65％以上．     

回归分析在连续型数据目标预测中的应用

数据挖掘能从已有的大量数据中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的信息或模式.如何从数据仓库中提取知识辅助用户决策是开发决策支持系统必须解决的问题.针对所开发工业企业市场营销决策支持系统时遇到的连续型数据目标预测问题,选用回归分析方法,系统地探讨了如何建立挖掘模型和设计挖掘算法等问题,并将其用于销售预测.对模拟数据进行处理,结果表明算法能实现预期效果.     

基于Multi-Agent的分布式入侵检测模型研究

阐述了Multi-Agent技术和DIDS,提出了一种基于Multi-Agent的分布式入侵检测系统模型,对系统模型的体系结构、多Agent之间协作和安全通信机制进行了详细分析和设计,最后给出模型的初步实验结果和性能分析.     

浅析分布式数据库的数据存储

分布式数据库的数据存储包括数据分片和数据分配两个部分,他们是设计分布式数据库重要环节。了解数据分片与分配的目的、原则以及方法,分析数据分布的透明性和分片与分配之间的关系有利于研究人员的深入探索。     

地理信息科学与科学技术发展的哲学关系

作为科学技术发展一个缩影的地理信息科学,其历史及其研究的热点是顺应社会发展与科学进步应运而生的。数据挖掘技术、WebGIS、时态GIS既是顺应科学技术发展而产生的,反过来又推动科学技术的快速发展。目前,地理信息科学在社会、科学、经济等领域的应用越来越广泛,并将产生日益巨大的经济、社会效益。     

基于数据挖掘技术的市场营销智能决策支持系统的研究

随着数据仓库技术的发展,数据挖掘技术和联机处理成为建立决策支持系统的重要工具,本文探讨了数据挖掘技术在市场营销决策支持系统中应用的方法、算法和建立知识库管理系统的策略,提出了建立ＩＤＳＳ系统的结构、功能和步骤。     

分布式球形容器CAPP系统

文章在讨论现代CAPP系统特点的基础上,分析组件技术、分布式数据库技术对CAPP系统的作用,结合某企业的CAPP系统实施情况,介绍了面向产品的分布式球形容器CAPP系统。     

基于网格系统的人脸识别算法的实现

网格计算是近年来逐渐兴起并不断发展的技术,目前广泛应用于分布式超级计算、分布式仪器系统、数据密集型计算和远程沉浸等多个研究领域。常规人脸识别系统中的更新算法都是基于单机的串行算法,在处理大量数据的时候速度慢,效率低,介绍了网格计算在人脸识别系统中的应用,把原来的人脸数据更新串行算法改为并行算法并通过编写MPI并行程序移植到该网格计算平台中运行,实现了原有人脸识别系统中更新算法的分布式处理,增强了系统处理大量数据的能力,以达到提高系统性能的目的。     

基于Web的数据挖掘方法的研究及实现

Web上有海量的数据信息,数据挖掘是从大量的数据中发现隐含的规律性内容,充分利用有用数据,废弃无用数据,解决数据的应用质量问题。通过对Web的数据挖掘和XML特点进行分析,讨论了使用XML实现基于Web的数据挖掘方法,提出了一种结合HTML、XML、JAVA的新型数据挖掘技术。     

基于Linux的IM服务计算机取证系统研究

对Linux下实时通信软件的分类、配置、构成进行了分析,提出了一种基于多Agent的计算机取证模型,给出了系统的结构和设计,以及采用的关键技术.该系统能够准确地定位和收集LumaQQ等Linux实时通信信息,进行数据分析,形成取证报告.     

基于IDP的学校数据仓库设计

数据仓库改变了传统的以支持查询为主的事务型处理,变成以面向主题为主的分析型处理,并在此基础上建立了联机分析处理和数据挖掘应用,以适应快速的访问和支持决策分析等操作。本文使用了信息动态打包法构造概念模型和逻辑模型,并通过事实星座模式构造物理数据存储模型,来实现学校数据仓库的构建。     

分布式对象技术的研究

介绍分布式对象技术的产生，讨论和分析目前流行的几种分布式对象技术，并对分布式对象技术的发展趋势及其应用进行探讨。