基于Ontology的数据挖掘在计算机动态取证中的应用

动态取证势必会产生大量的杂乱无章数据.如何对大量繁杂的数据进行有效的分析,成为动态取证的关键问题.提出了基于本体的数据挖掘模型,利用此模型实现了高精度的语义挖掘,根据挖掘结果提供了预警防范服务,利用关联规则具体说明了基于本体的数据挖掘的过程,并用贝叶斯网络模型简单计算了实例本体间的关联程度,实现了关联挖掘.应用实例表明基于Ontology的数据挖掘提高了对攻击源定位追踪的准确性和实时性.     

基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘

传统漏洞挖掘方法无法研究Android设备驱动与内核间的交互,且需使相关硬件处于工作状态,很难实现Android驱动未知漏洞挖掘。为此,提出基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘方法。对关联规则漏洞挖掘问题进行形式化描述。依据Apriori法对频繁项集进行初寻找。采用RDARF规则筛选器对规则进行进一步筛选,获取强规则。建立待挖掘驱动样本库,对Android驱动进行自动化分析,考虑Android设备驱动与内核间的交互;针对各Android驱动对各自申请的权限信息进行提取,建立权限特征集合,完成格式化操作;挖掘出所有Android驱动漏洞数据的极大频繁项集,建立权限关系特征库,获取关联规则无需执行驱动;针对待挖掘驱动匹配权限关系特征库,实现未知Android驱动安全漏洞的挖掘。实验结果表明,所提方法挖掘准确性高,CPU占用少。     

一个模糊关联规则挖掘系统的设计与实现

将模糊技术和概念分层应用到关联规则挖掘中，给出了多层次模糊关联规则挖掘系统的设计和实现的具体方案．并以Fnodmark2000数据库为基础，建立了客户信息主题数据库．建立起系统基本框架，实现了模糊关联规则挖掘算法，使用该算法成功挖掘出客户消费—特征之间的关联规则，并对得到的模糊关联规则作了分析。     

个人信贷决策支持系统初探

在分析了个人信用信息特征的基础上，提出了一种基于数据挖掘、OLAP(联机分析处理)的个人信贷决策支持系统的设计方案。讨论了OLAP、数据挖掘和数据仓库技术在个人信贷决策支持系统上的应用，并构建了一个个人信贷决策支持系统的架构。     

基于灰色前馈神经网络的流行色预测

提出结合灰色理论和前馈神经网络的流行色预测模型GLMBPNN(Gray Levenberg-Marquardt Back Propagation Neural Network),并利用Levenberg-Marquardt算法提高传统BP(Back Propagation)神经网络模型的学习速率.运用灰色理论学习历史数据的变化规律,对数据进行灰化处理,再对比目标值与BP网络的初始输出值,不断进行逆向反馈修正,训练完毕后通过仿真、白化处理得出流行色预测值.研究表明,GLMBPNN模型预测所得的流行值比灰色模型方法所得值的精度高,且比传统BP神经网络的收敛速度快.     

基于科学知识图谱的辽宁省区域研究热点分析

为揭示辽宁省的核心机构、研究热点问题和前沿学科领域,应用科学知识图谱分析探究2012 ～ 2016年辽宁省区域的研究热点和学科趋势。以Web of Science 数据库中2012 ～ 2016 年收录的10 725 篇辽宁省文献为原始数据,首先分析了年份发文量和高被引文献,其次采用CiteSpace 软件对机构合作、关键词共词和学科共现的科学知识图谱进行分析。研究分析证明,辽宁省的核心机构是中国医科大学,在工程学、化学和医学领域取得了丰硕的研究成果。     

基于Web的数据挖掘应用模式研究

如何对Web上的海量信息进行高效的应用 ,使之能做到信息处理的智能化、个性化、自动化 ,是当今数据挖掘技术的最重要的应用。本文从分析Web上数据信息的特点入手 ,研究面向Web的数据挖掘需解决的主要问题 ,提出了一种基于Web数据挖掘的应用模式框架 ,并着重从功能的角度介绍了Web数据挖掘的演进过程。     

数据挖掘技术在民办高校管理中的应用

分析了数据挖掘技术在民办高校中的应用现状及前景,以期实现提升民办高校管理水平的目的。     

基于数据仓库技术的医院信息系统应用研究

基于联机事务处理(OLTP)的传统医院信息系统(HIS)主要追求日常医疗及管理业务电子化的高速度和准确性,不能满足管理者对复杂数据的系统分析和决策支持的需求.数据仓库和联机分析处理(OLAP)则弥补了传统数据库在分析型应用上的不足.提出了一个实现医院的数据仓库系统解决方案,并以实例说明OLAP和数据挖掘技术在药房信息管理和分析决策中的应用.实际应用表明,新的解决方案对降低劳动强度和提高工作效率有明显的效果.     

基于三角点阵模型的自组织城市网络探讨

基于城市体系的三角点阵模型提出了自组织城市网络空间结构无标度性的数学定义和描述方法：假定区域城市是三角点阵格局上的无规分布，构造城市两两之间的空间关联函数；只要城市关联密度与码尺之间满足幂指数关系，就表明城市体系是无标度网络，可以用标度指数进行度量。以河南省为研究区，对城市空间关联进行了实证分析，发现在双对数坐标图上存在明确的无标度区，从而在揭示自组织城市网络内在复杂规律的同时，证实了上述方法刻画无标度城市网络的有效性。