基于依赖结构分析的类重要性度量方法

为支持自动识别系统中重要的类,提出了一种基于软件依赖结构分析的类重要性度量方法.该方法首先用一个图模型表达类之间的3种依赖关系,包括类-类继承依赖、类-属性交互依赖和类-方法交互依赖,然后用PageRank, HITS和Betweenness Centrality算法通过对依赖关系结构的全局分析来度量类的重要性.该方法仅使用在软件开发的分析和设计阶段可以得到的信息,因而可用来在软件开发的早期识别系统中重要的类.实验结果表明,在识别重要的类时,该方法产生与简单方法不同的结果.     

基于可靠度指标的匀质杆件结构优化设计

以结构可靠性分析和结构优化理论成果为基础,推导得到匀质杆件结构在特定失效模式下的功能函数,给出这一特定失效模式下结构可靠度指标的计算方法.将结构的可靠度指标作为结构优化设计的控制参数,得出优化问题的数学模型,实现杆件结构系统基于可靠度指标的优化设计.通过算例证实了所提出方法用于刚架的正确性与一般通用性.     

钛基/涂层型羟基磷灰石功能梯度生物材料研究进展

钛及钛合金是常用的医用生物材料,虽具有良好的生物相容性,但缺乏骨诱导能力,而羟基磷灰石(HA)有良好的生物活性能诱导骨生长,钛基/涂层型HA功能梯度生物材料(FGM)为解决二者的结合提供了新的思路.钛基/涂层型HA FGM其设计主要分为组成成分的梯度设计与孔隙梯度变化2种,通过基体与涂层表面之间形成逐渐过渡的功能梯度,能显著提高材料的机械强度和生物骨诱导能力.概述其设计、制备及性能评价等最新研究,为临床运用提供参考.     

基于改进随机森林的企业破产预测研究

企业破产数据中存在高维不平衡的特性,会导致模型预测性能降低且预测结果偏向于多数类.为了提高具有破产风险企业的预测准确率,将从特征、数据、模型3个方面综合考虑.首先提出一种Pearson相关系数特征提取规则进行特征选择,再使用已有的平衡化技术进行数据平衡化处理,最后提出了一种基于改变分类阈值的随机森林算法构建企业破产预测模型.在包含10173个公司数据集上的实验结果表明,本文的研究方法具有一定的优越性,对后续进行企业破产预测研究也具有较高的参考价值.     

一种LDA和聚类融合的SVM多类分类方法

改进传统的基于二叉树结构的支持向量机多类分类方法。将无监督聚类引入到算法中,利用无监督聚类剔除大量的非支持向量样本,同时对于无监督聚类在异类样本相近时出现的性能下降问题,引入线性判别分析使得同类样本聚集,异类样本分散,确保聚类精度。线性判别分析和无监督聚类结合能够显著地缩减训练样本。该方法能够在保持分类准确率的情况下有效地提高SVM的分类速度。     

一个粮食聚类分析系统的设计与实现

在构建粮食行业数据仓库的基础上,运用数据挖掘中的层次聚类分析方法和分裂聚类分析法,结合中国粮食行业的业务发展方向并充分考虑用户的热点需求,实现了一个完整的聚类分析系统,并针对粮食行业的业务特点对聚类分析中的各种问题提出了相应的解决办法,是粮食行业的数据仓库解决方案中的重要组成部分.     

VILOFT针织保暖内衣面料的舒适性

用灰色聚类分析的方法对用VILOFT纤维开发的针织保暖内衣面料的舒适性进行研究，证明该类保暖内衣面料具有较高的保暖性、良好的透气性和透湿性，并选出了较优的方案．     

黑线仓鼠MHCⅡ类DQA基因外显子2的克隆与序列分析

为了探明黑线仓鼠MHC的结构与功能并寻找分子标记,对MHCⅡ类DQA基因的外显子2进行克隆和序列分析．提取黑线仓鼠3个群体（吴村、沂南和临朐）的基因组DNA构建基因池,利用PCR技术扩增得到249bp的片段,将该目的片段连接到pMD18-T载体中,重组质粒转入大肠杆菌DH5α后利用蓝白斑法筛选阳性克隆,测序后得到该目的片段的核苷酸序列（Genbank登录号：FJ209306）并推导出氨基酸序列．结果表明：黑线仓鼠、人类、大鼠、小鼠、猪、马、牛、兔之间DQA基因外显子2的核苷酸序列同源性为68．7％-85％,氨基酸序列同源性为56．8％-83．5％,黑线仓鼠与大鼠、小鼠亲缘关系更近．测序得到的OQA基因外显子2的序列在物种间具有丰富的多态性,可以作为物种遗传分析的分子标记．     

基于可信第三方的Android应用完整性验证模型

提出一个基于可信第三方的Android应用完整性验证模型.采用特征选择算法、XML解析和反编译来获取Android系统完整性信息,终端通过与可信第三方进行验证来保证应用的完整性.对比实验结果表明了系统的有效性和可行性.     

基于自适应模型的数据库入侵检测方法

提出了一种基于自适应模型数据库入侵检测方法(ASIDS).该方法基于矩阵和最小支持度函数的AprioriZ关联算法,依据在训练和自适应入侵检测阶段产生数据库的操作特征,用户根据实际需求动态调整最小支持度函数的值,更高效挖掘操作特征.结合层次聚类算法产生动态规则库,通过计算待检测数据操作特征与规则库中聚类的距离是否超过聚类间最大距离来判断异常,以避免已有检测系统中判断"边界尖锐"问题,并实时把正常操作特征归入动态规则库,通过对报警信息的关联分析降低误警率.实验结果表明,ASIDS能够实时地进行入侵检测,具有很高的检测率和较低的误警率.