特征约简在入侵检测上的应用

入侵检测需要分析大量的高维样本数据.如何降低高维样本数据的特征维数,对于降低入侵检测系统的训练时间,提高检测精度和检测实时性具有十分重要的意义.提出基于特征相关性分析和基于特征属性重要性评价两种特征选择方法,并利用支持向量机作为分类器来评价不同特征约简方法的有效性和处理实时性.实验结果表明,同经典的主成分分析方法相比,两种特征约简算法都具有较好的处理实时性和较高的分类精度,其中基于属性重要度约简算法在数据预处理时间、训练时间和分类精度上同主成分分析方法相当,且略优于相关性尺度方法.     

简论教育学中"个性"的特征

人们可以从多学科、多角度来理解"个性".教育学中的"个性"也是见仁见智.经过梳理和规范,我们提出,教育学中的"个性"应为个体在先天素质基础上,通过与后天环境(主要为教育)的相互作用(内化、外化),而形成有利于自身解放的,由多种素质(体能智能、活动能力、道德品质、情感意志等)融合而成的独特整体.据此,"个性"的基本特征是作为表象的独特性、作为境界的和谐性和作为根本的主体性.三者相辅相成,融为一体,完美、健康的个性,意味着独特性、和谐性、主体性有机联系,融为一体.     

提高红外点目标图像单帧检测概率的背景抑制法

给出了一种低信噪比红外点目标图像检测的新方法，利用背景图像相对于目标图像具有相关长度长、在频域空间处于低频部分的特点，提出了在空域对红外点目标场景图像进行高通滤波的方法，达到抑制背景、提高目标图像信噪比的效果，进一步讨论了自适应门限曲面函数的建立，实验表明，该方法可以在满足本要求的红外点目标图像信噪比和虚警目标个数的条件下，最大可能地提高红外点目标图像的检测概率。     

测量被动成像系统光学散焦的一种新方法

提出了一种测量被动成像系统光学散焦的新方法，不必测定光学系统的内部参数，只要改变成像镜头的光圈系数，对同一景物获取两幅不同散焦程度的数字图象，采用频域约束的最小二乘法，从离焦光学系统所成的两幅光学散焦图像中，就可计算出反应散焦变化的传递函数，对该方法进行了较详细的数学推导，得到了一些实验结果。     

基于试验设计的ATR算法的性能评价

在试验设计方法学的基础上，提出了一种定量评价自动目标识别算法性能的方法；给出了几种刻划场景变化的图像质量指标的定义和度量方法；提出了用响应曲面模型方法建立算法性能模型和描述图像度量与算法性能之间统计关系的方法。实验结果表明，仅需要少量的测试图像就可得到的可靠的算法性能模型和可信的评价结果。     

芦芽山自然保护区森林旅游资源资产评估

论述了旅游资源资产价值的测算理论与方法，从消费者的角度出发，采用成本-效益分析中的消费剩余理论，对芦芽山自然保护区森林旅游资源资产进行评估，得出了该保护区不仅能为社会提供丰富的旅游资源，而且能带来可观的经济效益。     

ZrO2-8mol%Dy2O3纳米晶的碱性水热法合成及其烧结体的电性能研究

以湿化学法制得Zr（OH）4和Dy（OH）3的共沉淀为前驱体，在碱性介质（pH=9．95～13．28）中用水热法合成了ZrO2-8mol％ Dy2O3立方相纳米晶．研究发现，纳米晶粒径随着反应介质pH值的增大而增大．将该纳米晶在较低温度（1400℃）下烧结制得了致密的陶瓷样品，比通常高温固相反应法采用的烧结温度（〉1550℃）降低了150℃以上．本研究还测定了陶瓷样品600℃～1000℃下的氧浓差电池电动势及氧泵（氧的电化学透过装置）性能．结果表明，陶瓷样品在高于900℃时的氧离子迁移数为1，具有优良的氧离子导电性能．     

单家寺稠油油田提高采收率的主要做法及效果

单家寺稠油油田自1984年投入开发，已经历了20多年的蒸汽吞吐开采，吞吐轮次最高达20个周期，随吞吐轮次增加，开发中的矛盾日益突出，产量急剧下滑。为提高稠油开发经济效益，近年来，在单家寺油田进行了稠油开发后期提高采收率技术研究。通过加快难动储量的技术攻关、完善注采井网，优化注汽参数，控制水锥、开展不稳定汽驱、蒸汽驱等技术，有效地提高了稠油采收率，取得了较好的开发效果。     

结合表示学习和迁移学习的跨领域情感分类

针对现有跨领域情感分类方法中文本表示特征忽略了重要单词与句子的情感信息, 且在迁移过程中存在负面迁移的问题, 提出一种将文本表示学习与迁移学习算法相结合的跨领域情感分类方法。首先, 利用低维稠密的词向量对文本进行初始化, 通过分层注意力网络, 对文本中重要单词与句子的情感信息进行建模, 从而学习源领域与目标领域的文档级分布式表示。随后, 采用类噪声估计方法, 对源领域中的迁移数据进行检测, 剔除负面迁移样例, 挑选高质量样例来扩充目标领域的训练集。最后, 训练支持向量机对目标领域文本进行情感分类。在大规模公开数据集上进行的两个实验结果表明, 与基准方法相比, 所提方法的均方根误差分别降低1.5%和1.0%, 说明该方法可以有效地提高跨领域情感分类性能。     

部分可观测马尔可夫决策过程算法综述

部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)是马尔可夫决策过程(MDP)的扩展,它允许系统的状态信息部分可知。但POMDP的可能应用大部分没有实现,这主要是因为缺乏有效的算法。POMDP的算法分为近似算法和精确算法,精确算法是构造近似算法的基础。介绍了POMDP模型后,对离散时间、有限状态集的POMDP精确算法和近似算法进行了综述,分析了造成POMDP难以求解的主要原因,提出了进一步的研究方向。