基于谱聚类的词和文档的联合聚类

文档聚类和词聚类都是重要且被充分研究的问题.大多数现有的聚类算法针对文档和词是分别聚类,不是同时的.本文提出文档集作为文档和词间的一个二部图的模型思想,使用这个思想,联合聚类问题可以被看成二部图的分割问题.为了解决图的分割问题,使用一个新的联合谱聚类算法,即使用适度规模的词-文档矩阵的奇异向量产生好的分割结果.谱算法得到一些最佳的性能,表明奇异向量通过连续放松解决图划分的NP难问题.最后通过实验结果验证联合聚类算法在实践中非常有效.     

基于颜色特征的图像检索算法及实现

HSI颜色模型人眼的视觉效果比RGB颜色模型更能反映图像之间主要颜色的差异性,对HSI量化后再取其直方图,可以减少计算量,提高检索效率.全局直方图由于不包含颜色的空间分布信息,不同的图像可能具有相同的颜色直方图.为弥补这些缺点,作者提出一种新的重叠分块,获得每个分块的局部直方图后,再对每个分块赋以不同的权值的检索算法,试验证明该算法能有效的提高检索准确度.     

基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖策略

针对粒子群算法在无线传感器网络优化方面存在收敛速率慢、容易陷进"早熟"等缺点,本文提出一种基于动态加速因子的粒子群优化算法(PSO-DAC)。该算法主要采用呈线性变化的加速因子以及引入递减的惯性权重系数。实验结果显示,该算法的网络优化覆盖率相比粒子群算法提高了34.6%,比基于递减惯性权重系数的粒子群算法提高了29.3%,证明PSO-DAC算法可有效提高收敛速度以及移动节点覆盖率,从而改善了整个网络的覆盖效果,延伸网络生存周期。     

基于决策树的协同网络入侵检测

由于不同网络协议有不同的属性值,不同的数据集可被用来检测网络入侵.该文提出了一种基于决策树的协同网络入侵检测模型,该模型是由多个代理组成,每个代理针对不同的网络数据协议类型(TCP/UDP/ICMP)分别履行检测,且它们又通过协同构成一个整体检测体系.最后用KDD CUP 99数据进行实验,验证了该方法检测入侵行为的有效性.     

面向对象式软件的结构开发及其可复用性分析

该文讨论了面向对象式软件的特性、结构,进而提出了面向对象式软件的开发策略,论述了面向对象式软件的可复用性.     

基于DNN的高校科研管理信息系统的分析与设计

以杭州师范学院科研管理系统为示例,将科研管理业务逻辑进行重组,以实现科研管理系统化、规范化的目标,并运用DNN应用程序框架对该系统进行设计,特别是页面管理和模块定义功能实现了用户接口和业务逻辑,具有成本小、可重用性和可扩充性等特点.     

工作流技术在警务装备系统中的研究与应用

针对目前政务信息系统基本结构,将工作流技术引入警务装备维修管理系统的设计与开发.从系统架构、功能模块设计、访问控制设计上探讨工作流技术的应用,解决了权限管理实际操作中角色定义不明确、授权过程难理解的问题.系统采用B/S模式,基于.NET开发平台,实现了警务部门的信息化办公.     

基于HSV空间的高动态范围彩色显微图像合成

由于显微场景照度动态范围较大,普通显微成像设备拍摄的单幅图像无法真实表现实际场景,提出了一种基于HSV空间的高动态范围图像合成方法.首先,将同一场景不同曝光度的序列图像从RGB空间转换到HSV空间.其次,利用Debevec-Malik方法将图像序列的亮度分量合成为高动态范围的亮度图像,再对其进行色调映射得到最终的亮度分量.另外,我们对色调和饱和度分量分别进行加权平均合成,从而得到最终图像的色调与饱和度分量.实验结果表明,本方法对彩色显微图像具有较好的处理效果.     

钓鱼邮件防范体系探讨

针对钓鱼邮件带来的严重网络安全问题和社会危害,鉴于当前国内外反钓鱼邮件主要技术存在的问题,通过分析钓鱼邮件的攻击过程及主要特征,结合黑名单过滤、白名单过滤、贝叶斯过滤3种技术各自的优点,提出了组合运用这3种技术实现对钓鱼邮件高效过滤的新思路,实现具有智能学习能力的有效过滤,同时降低钓鱼邮件的误报率和漏过率。研究提出了全面推行安全协议、正确使用安全管理软件的邮件服务器管理策略,以及用户使用邮件的安全方法,初步建立了一套在安全防范技术、安全管理策略、安全使用方法3方面着手的、较为完善的钓鱼邮件防范体系。     

13C NMR分析超临界CO2中合成的PAN的立构规整度

采用^13C NMR分析技术，将超临界CO2下AN沉淀聚合的立体特性(以下简称CO2-PAN)与AN水相沉淀自由基聚合及AN水相悬浮自由基聚合进行了比较，在五单元组立构序列的水平上讨论了超临界CO2中AN沉淀聚合的统计链增长模型。研究表明CO2-PAN的链增长过程符合Bernoulli统计模型，其立构规整性是完全无规的。并认为，与其他两种PAN相比，CO2-PAN等规立构规整度偏低的原因是由于所采用的CO2溶剂的非极性效应所致。