城市复杂道路网络T-GIS数据模型

针对现代城市复杂交通网络现状,提出以交通地理信息系统(transportation-geographic information system,T-GIS)数据模型来描述、城市复杂道路网络的复杂特性.首先以复杂网络理论验证城市道路网络的复杂特性,其次从道路网络综合描述属性表达和网络数据逻辑关系3个方面构建城市复杂道路网络T-GIS数据模型.实践证明,本T-GIS模型具有很好的应用效果,很好表达道路网络空间信息及复杂逻辑关系,为道路拥堵和路径诱导及城市道路网络演化研究提供所需数据,且具有较好的推广价值.     

一种基于多分类器协同训练的网络异常检测方法

基于机器学习的网络异常检测方法是入侵检测领域的重要研究内容.传统的机器学习方法需要大量的已标记样本对分类器进行训练,然而已标记样本通常较难获取,导致分类器训练困难;此外单分类器训练面临难以消除的分类偏向性和检测孔洞.针对上述问题,本文提出了一种基于多分类器协同训练的异常检测方法MCAD,该方法利用少量的已标记样本和大量的未标记样本对多个分类器进行协同训练,以减少分类的偏向性和检测孔洞.对比实验采用经典的网络异常检测数据集KDD CUP99对MCAD的异常检测性能进行验证。实验结果表明,MCAD有效地降低了检测器训练代价,提高了网络异常检测性能.     

论民办高校图书馆开展用户信息教育的影响

随着互联网科技迅猛的发展趋势,对现代化信息的掌握已经是我们生活与工作中不可缺少的部分。如何快速高效的利用现代化信息,并把它充分利用到教育、科技发展、国家建设中成为我们寻求的重点。高校作为人才培养与储备的发源地展开信息教育也是教学方面的重要内容。高校图书馆是教学与科研服务的学术性机构,同时也是学校的文献信息中心地。现代信息技术影响着图书馆的发展,图书馆信息教育的转变将会对高校图书馆用户产生不小的影响。     

人工智能背景下网络舆情数据识别及管理研究

大数据时代网络舆情数据逐年增多,单依靠传统方法识别,存在效率低、反馈不及时等诸多问题。本文研究利用人工智能的思维与技术手段来解决网络舆情数据的识别及管理,首先借助爬虫技术,通过网络平台爬取舆情数据;接着对标注好的文本数据进行清洗、中文切词、停用词过滤等预处理操作;再使用支持向量机构建数据识别模型,对数据进行文本识别;最后将识别后的诉求件反馈到相关职能部门,以确保管理落到实处。研究结果表明识别效果好,诉求件的识别准确率高达95.3%,采用人工智能数据挖掘技术识别网络舆情数据是有效可行的,其应用实施能有效提高政府部门的管理效率。     

基于互联网的地震监测及其发展

 进入“互联网+”时代,地震监测工作无疑是互联网技术的受益者。本文以互联网为视角,从中国地震台网建设、国家地震台网中心技术系统及地震数据的产出、管理和服务等方面,对中国地震监测的进展进行综述;并分析了在互联网的深刻影响下,地震监测领域逐渐呈现出B/S软件模式的普遍化、监测体系结构的去中心化和数据管理的双向化等趋势和特征。     

基于双栈与隧道结合技术建构IPv6网络

在深入研究因特网工程任务组(IETF)提出的从IPv4向IPv6平稳过渡的3种机制(双栈、隧道和协议转换)的基础上,分别给出了双栈和隧道的具体实现技术,并提出利用双栈与隧道技术的协同工作来建构IPv6网络,最后通过对具体案例的分析,显示出这种技术的优势.     

网络条件下的实验室数据处理与应用

探讨了网络条件下的实验室数据处理与应用,并对实验室网络化的智能接口应用进行讨论,对网络环境下的实验室数据采集与控制流程进行了分析,认为在传输信道和智能接口商品化的条件下,实验数据才能真正成为共享的社会资源。     

统一存储网的研究和设计

NAS为用户提供件I／O服务,SAN为用户提供数据块I／O服务,计算机应用的发展要求存储网络同时提供2种服务．统一存储网(USN)利用TCP／IP协议,将NAS和IP-SAN整合成单一的存储空间,同时为用户提供件I／O和数据块I／O2种服务．理论分析和实验证明这种方案是可行的。     

NGN网络基本技术与发展

介绍了NGN网络特点,论述了该网络未来发展策略和业务应用的拓展,NGN网络是未来数据、语音、视频三网合一进程中的一种方式,它能满足人们多样化和个性化的业务需求.     

A New ANN Method of Aggregation and Stability Analtsis for Large－Scale System with Time Delay

ＡＮｅｗＡＮＮＭｅｔｈｏｄｏｆＡｇｇｒｅｇａｔｉｏｎａｎｄＳｔａｂｉｌｉｔｙＡｎａｌｔｓｉｓｆｏｒＬａｒｇｅ－ＳｃａｌｅＳｙｓｔｅｍｗｉｔｈＴｉｍｅＤｅｌａｙ￥ＺＨＡＮＧＪｉａｎ；ＬＩＵＹｏｎｇｑｉｎｇ；ＳＨＥＮＪｉａｎｊｉｎｇ（Ｄｅｐｔ．ｏｆＡｕｔ...