基于支持向量机的Web日志频繁岚列模式挖掘研究

为了降低Web日志频繁序列模式挖掘误差,提出基于支持向量机的Web日志频繁序列模式挖掘方法.构建Web日志频繁序列模式检测序列,采用自相关特征分布式融合方法进行序列重组,提取序列模式的统计特征量,对其特征分布值进行信息融合.建立Web日志频繁序列模式融合式调度模型,采用支持向量机分析方法进行Web日志频繁序列模式挖掘的...     

一种基于局部特征融合的表情识别方法

表情识别是人工智能和模式识别的研究热点,而特征融合方法则是表情识别中重要的技术方法之一.基于嘴部的Gabor小波特征和几何特征对表情识别有重要作用,提出一种仅用嘴部不同特征进行特征融合的表情识别方法.该方法将嘴部的Gabor小波特征和几何特征进行特征融合后再使用最近邻分类器分类.根据不同样本库、不同识别方法的对比实验结...     

粗糙集和支持向量机相融合的Web数据挖掘

提出一种粗糙集和支持向量机相融合的Web数据挖掘模型.首先收集相关Web数据,提取特征,并采用粗糙集对特征进行约简,去除一些无用的特征,然后采用支持向量机对训练样本进行学习,建立Web数据挖掘模型,最后进行性能测试.实验结果表明,粗糙集和支持向量机相融合可以获得令人满意的Web数据挖掘效果,具有更高的实际价值.     

Web服务组合中保证事务原子性需求的研究

目前,Web服务技术在Internet的发展中扮演着重要角色.Web服务让企业可以把内部业务进程作为服务进行外包,也可利用已有的Web服务的动态重组提供有价值新的服务.虽然,Web服务技术蓬勃发展,但现有的技术缺乏事务处理机制,难以保证服务组合中某服务失败后对事务的原子性需求.为了建立可靠的Web服务组合,本文提出保证服务组合失败后事务的完整性的一种事务化方法.     

Web使用记录挖掘前的事务识别方法

Web使用记录挖掘是采用数据挖掘技术对Web服务器上日志文件中的数据进行挖掘,以发现用户访问Web的方式及页面间存在的某种关联,从而可以为网站设计、提供网络个性化服务及其他电子商务活动提供决策依据.事务识别是Web使用记录挖掘前的一种数据预处理技术,本文介绍事务识别的基本方法,并给出一个最大前向引用序列事务识别新方法.     

从Web数据中挖掘频繁访问模式

提出了一种新的用户浏览行为模型，通过在Web日志挖掘中引入页面信息量参数，以Web页面文件大小与用户浏览时间的比值作为对页面关心程度的度量，将页面引用划分为导航目的与内容目的两种类型。在此基础上定义并实现了对应的内容事务识别方法。实际数据的挖掘结果证明了模型的适用性。     

Web服务集成协调框架中的基于语义锁的死锁检测与解除

为了保证Web服务集成时的一致性和可靠性,IBM和Microsoft发布了Web服务协作(Web Services Coordination)规范以及Web服务事务(Web Services Transaction)规范,它们负责协调整个业务流程中多个Web服务的协调与合作.但是由WS-Coordination和WS-Transaction所定义的框架并没有对Web服务环境中多个事务并发执行时所出现的死锁问题提供相应的解决方案.因此我们设计了一种适合于Web服务环境的语义锁模式,这种锁模式能够极大地提高Web服务环境中事务间的并发度,提高企业的经济效益,并提出了一种能够根据语义锁中的语义信息最大限度地减少企业经济损失的死锁解除方法.     

基于特征层和二代曲波变换的多模生物特征融合识别方法

针对单模生物特征识别方法在实际应用中存在识别正确率较低的问题,提出了一种基于特征层和二代曲波变换的单样本多模生物特征融合识别方法,其采用了2种生物特征:掌纹特征和人脸特征.将所有归一化后的学习样本图像和测试图像通过组合的快速离散曲波变换和小波变换进行分解.系数经组合和规范化处理后,在特征层实现融合,融合后的特征参数送入K-最近邻分类器进行分类,从而获得最终识别结果.在香港理工大学掌纹数据库和Ljubljana大学人脸数据库上的实验结果表明,所提方法在每个类别仅使用1个学习样本的情况下,其生物特征图像的最佳平均识别正确率达到92.40%,比单模人脸、单模掌纹识别方法的识别率分别提高了35.38%和8.92%.     

基于卷积神经网络的多光谱掌纹识别技术

在多光谱掌纹图像采集设备研发的基础上,提出一种基于卷积神经网络的多光谱掌纹识别方法.该方法使用ResNet-18网络对掌纹图像进行特征提取,应用特征级融合方法并将融合后的特征送入SVM分类器中进行决策.实验结果表明,所提出的多光谱掌纹识别方法可以有效提升掌纹图像特征判别效率,相比于单光谱方法和传统的神经网络算法具有更高...     

基于多特征融合的飞机目标识别

为了提高地面背景图像中目标识别的可靠性,提出一种基于多特征融合的飞机目标识别方法.该方法的基本思想是将基于显著性特征提取的目标识别方法与序贯融合方法相结合.首先用最小错误概率准则来描述目标各个特征的显著性,由此得到按显著性从大到小排列的特征序列,再采用序贯的融合方法计算并更新目标的置信度.当置信度大于等于0.9时识别其为真目标.给出了运用此方法识别机场图像中的飞机目标的实例,证明了该方法的有效性.     

基于FDOD的Web用户分类新算法(英文)

了解用户的行为与特征对网站的设计与维护非常重要,分析网站日志可有效获取Web的访问信息.提出一种利用对网站日志文件的分析实现Web用户分类的新算法.首先对日志文件进行数据筛选及事务识别,构建出一个链接网络图;然后利用页面之间的链接关系定义评估页面之间相似性的新指标,合并相似的页面,形成一个压缩链接图;使用FDOD对链接图中的链接路径进行分类.实验表明,该分类算法具有易于使用、响应迅速以及准确性高等优点。     

网上交易系统性能优化算法

基于TPC-W基准对网上交易系统的性能测试及分析进行研究,找出了影响系统性能的瓶颈,进而提出一种基于TPC-W的网上交易系统性能优化算法.该算法使用队列调度和管理来协助实现拥塞控制,根据先到先服务的原则,公平处理到达缓冲区的服务请求,能有效解决系统拥塞问题,从而达到算法优化,提高系统性能的目的.通过实验可知,使用优化算法前,交易响应时间随着远程浏览器(RBE)数量增加而迅速提高;而使用优化算法之后,每种交易的响应时间提高到一定程度之后趋于稳定,符合优化算法设计的预期效果.     

基于结构与内容的网页主题信息提取研究

结合HTML网页内部特征与外部的结构布局，提出采用映射表这种网页映射模式对网页视图进行变换，基于结构与启发式规则对网页进行区域分割与识别，并利用向量空间模型对网页内容分析，从而准确得到具有高语义内聚性的网页主题内容.实验结果表明，此方法对各种复杂结构的网页主题信息提取较为理想.     

异构环境下分布式事务控制协议选取和系统建立

Webservice是在企业间的级别上集成异构流程和应用程序的主要手段，基于Webservice来实现分布式事务控制是应用集成需要解决的重要问题．由于目前发布的Webservice事务协议还不完善，在实践中总结了如何比较、选取适合的事务控制协议，并给出了建立事务控制系统的实现步骤和测试结果．     

A classification method for Web information extraction

Web information extraction is viewed as a classification process and a competing classification method is presented to extract Web information directly through classification. Web fragments are represented with three general features and the similarities between fragments are then defined on the bases of these features. Through competitions of fragments for different slots in information templates, the method classifies fragments into slot classes and filters out noise information . Far less annotated samples are needed as compared with rule-based methods and therefore it has a strong portability. Experiments show that the method has good performance and is superior to DOM-based method in information extraction.     

Web服务的一种通用集成模型的研究

提出了一种Web服务集成的通用模型GIMWS,它使用一种面向服务的多层体系结构,该模型将异构Web服务的同化和事务合成分离开,有效地解决了Web服务间的异构问题,扩展了分布事务管理的两阶段提交协议2PC以增强集成得到的Web服务的健壮性和适应性,为大量Web服务的高效集成提供了一种通用机制．     

中间应用服务器中分布对象事务服务管理技术研究

以“八六三”课题“基于Web的应用服务器集成框架研究”中的对象事务管理系统为基础,提出了基于CORBA分布式应用体系结构的对象事务服务管理系统模型。该模型由传统的事务处理技术结合分布对象技术发展而来,并且在中间应用服务器中实现了对象事务管理子系统。由于它本身是作为基于Web的中间应用服务器的一部分,因此能够很好地满足Web环境下的分布式应用需求。     

基于SVM的日文网页分类

网页分类是使用机器学习算法实现网页类别的自动标注。提出了一种基于SVM的日文网页分类方法,针对日文的特点,设计日文词素词典与规则库,并以此为基础进行日文分词和特征表示,然后使用互信息度进行特征选择,最后应用SVM来构造分类超平面,对日文网页进行分类。最后通过实验进行了验证。