基于.NET2.0三层架构的新闻发布系统的设计与实现

本文主要是从.NET2.0三层架构的角度,浅谈典型信息发布系统中新闻发布系统的设计与实现。本系统采用MS Visual Studio 2005作为开发环境,采用MS SQL Server 2005作为数据库服务器,实现了新闻信息的发布和管理。系统采用流行的B/S结构,界面友好,操作方便。     

准南柴窝堡凹陷层序地层格架及充填模式探讨

目的 确立准噶尔盆地南部柴窝堡凹陷二叠系一白垩系层序地层格架,探讨层序发育的控制因素,建立该地区不同时期原型盆地层序充填模式.方法 运用经典层序地层学及陆相层序地层学理论,综合利用研究区地质和地球物理资料进行研究.结果 在研究区划分出2个盆地充填层序,5个一级层序,8个二级层序以及19个三级层序,建立起早中二叠世陆内裂谷盆地、晚二叠世一三叠纪山前拗陷、侏罗纪一白垩纪类克拉通拗陷盆地3个原型盆地的层序充填模式.结论 构造活动及物源供给是控制柴窝堡凹陷层序发育的主要因素.其中物源距离及源区供给的沉积物类型是控制该区各个原型盆地发育时期层序内沉积物充填类型及空间堆积样式的决定因素.     

免疫遗传算法学习贝叶斯网等价类

针对遗传算法学习贝叶斯网存在的问题, 提出一种基于骨架搜索的免疫遗传算法学习贝叶斯网等价类, 该方法综合了基于约束和打分搜索的方法, 可以在遗传过程中避免产生非法结构, 并从骨架空间映射到等价类空间进行搜索. 实验数据表明, 免疫算子的使用可有效缩小搜索空间规模, 加快收敛速度, 提高执行效率.     

面向多数据源的数据清洗关键技术的研究

对于各个领域的信息资源管理而言,数据质量一直是一个非常关键的问题。现实世界中的数据往往存在着各种各样的问题,从简单的拼写错误到复杂的语义不一致错误。数据清洗的目标就是检测并去除数据中存在的各种错误和不一致,提高数据的质量。该文归纳、总结了数据清洗相关研究的现状,提出一个面向多数据源的数据清洗框架的定义。框架实现了术语模型、处理描述文件和共享库等概念和技术。     

农业信息服务体系研究

农业信息化是农业现代化的基础,目前农业信息服务主体多元化,服务形式多样。针对农业信息服务的理论及应用现状,比较分析了国内外典型的农业信息服务构成,提出了农业信息化服务系统的体系结构,讨论了农业信息化服务体系的构成要素,对于构建农业信息化标准和工程实施规范具有一定的参考价值。     

二元相关退化系统可靠性分析及剩余寿命预测

退化相关性和个体差异对二元退化系统可靠性有直接影响,针对该问题,在退化过程模型基础上,建立了相应的系统可靠度和剩余寿命预测模型。首先同时考虑个体退化过程和相关性差异,采用随机参数的Gamma过程和Copula函数建立系统二元相关退化模型,为提高模型适用性,随机参数采用非共轭先验分布假设。在此基础上,分析随机参数对系统可靠度影响,提出基于贝叶斯理论的剩余寿命预测方法。利用马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)方法对模型未知参数进行估计。案例分析结果说明了在此类系统可靠性估计时考虑个体差异的必要性,也验证了该剩余寿命预测方法的精确性。     

装备平均修复时间验证方法研究综述

维修性验证是装备维修性工作的重要组成部分,平均修复时间(mean time to repair, MTTR)是维修性定量要求验证的主要参数。本文从国内外装备MTTR验证标准和手册发展情况以及装备MTTR验证常用方法两个方面综述了MTTR验证方法的国内外研究进展。介绍了美国国防部、国际电工委员会和国内相关机构颁布的MTTR验证标准和手册的发展情况,分析了标准和手册中的MTTR验证方法。总结归纳了装备MTTR验证的常用方法及应用情况,包括基于实物装备的验证方法和基于虚拟现实的验证方法。在此基础上概括了装备MTTR验证方法的研究特点,展望了未来的研究方向,并给出了研究建议。     

基于数据融合的协作频谱感知算法

协作的频谱感知使认知无线电(CR)网络对主用户进行可靠的检测,并避免了对主用户通信的干扰.数据融合是协作的频谱感知的关键技术.对基于"与"准则、"或"准则、最大后验概率准则和贝叶斯准则的数据融合算法进行了研究,采用这4种融合方法在认知无线电网络中进行协作频谱感知,并比较了它们的频谱检测性能.仿真结果显示最大后验概率准则和贝叶斯准则在认知无线电的环境中有优越的感知性能.     

指数分布参数的Bayes HPD置信区间估计

利用Bayes统计分析方法,研究当先验分布为伽玛分布时,指数分布未知参数λ的Bayes区间估计问题,并给出参数的最高后验概率密度区间-HPD区间估计的条件极值解法,给出例子说明该方法的优越性.     

工业网络流量异常检测的概率主成分分析法

针对主成分分析(PCA)法用于工业测控网络流量异常检测时存在的误报率高的问题,提出了一种基于概率主成分分析(PPCA)的检测算法.首先通过分析误报成因,建立了工业测控网络流量矩阵的PPCA模型,然后使用迭代变分贝叶斯算法辨识该模型的参数,再利用模型参数估计值求解流量矩阵的秩的分布函数并得到秩的极大似然估计值,最后以秩的跃变状况为判据进行异常流量检测.模拟攻击实验表明,该方法使漏报率平均下降了32%,从而有效降低了PCA方法的误报率.