基于混合遗传聚类的Web日志挖掘

通过对Web日志文件进行分析，提出了一种用混合遗传聚类对Web用户的行为进行分析的方法,混合遗传聚类是标准遗传算法和K-中心点算法的有机结合．实验证明，该方法是一个具有全局最优解的聚类方法，其结果明显优于标准遗传聚类方法．该算法能够有效地剔除噪音，得到很好的用户聚类和页面聚类的结果，为网站的管理者设计个性化的商务网站提供了有效的决策依据．     

基于概念的教育资源元素材聚类方法研究

针对教育资源元素材种类多、独立性强等特点，研究了概念聚类方法解决领域知识的分类和归并问题，并实现了概念的动态聚类算法和归并算法，分析了该算法的效率和聚类准确性．     

数字油画制作中的加速k均值颜色聚类算法

提出了一个数字油画制作中的加速k均值图像颜色聚类算法:AkMTI-CCI算法.该算法应用最远优先原则初始化聚类中心,消除了颜色聚类结果对初始中心的依赖性.利用三角不等式减少聚类过程中距离的计算量,提高了颜色聚类的速度.数值实验表明:AkMTI-CCI算法提高了颜色聚类的速度且改善了颜色聚类的效果.     

基于人工神经网络的多媒体语音特征挖掘

提出了一种基于人工神经网络的聋儿语音训练识别的多媒体特征挖掘技术 .构造了邻域三层神经元合作竞争的动态行为神经元模型 ;实验选取了动态递减函数、动态最小覆盖矩阵和动态确定阈值形成的 SOL A挖掘算法 ;以及聚类分布的网络图技术 .解决了聋儿语音训练系统中基本语音识别的难题 .     

基于RBF网络信道均衡器

在数字通信系统中为了克服信道畸变引起的码间干扰，在接收端必须采用信道均衡技术。在本文中，我们将RBF网络用作均衡器。采用最近邻聚类和直接判决算法来调整隐藏层中心，然后再用LMS算法调整输出层的系数。该算法可以实现在线学习，根据相应的准则增加，删除隐藏层节点。算法事先不必确定隐藏层的节点个数。模拟结果显示，RBF网络均衡器能够正确地将信号从有噪信道中恢复出来，在计算机模拟仿真中其性能与理想贝叶斯均衡器相当。     

基于FCM的簇内欠采样算法

针对传统分类器在不平衡数据集上性能降低的问题,提出一种基于FCM的簇内欠采样算法(Fuzzy C-means clustering Based Under Sampling In Clusters, FCMUSIC)。使用模糊c-均值聚类算法(Fuzzy C-Means clustering, FCM)将多数类样本划分成若干簇,在每个簇内以类别不平衡比率(imbalanced ratio, IR)的倒数作为采样倍率,得到新的多数类样本并与少数类样本合并,形成新的平衡样本集,结合KNN和Random Forest分类器进行分类。分析在5组不平衡数据集上的分类结果,当使用KNN分类器时,改进后的算法的F1值平均提高了6.65%,G-mean值平均提高了7.75%;使用Random Forest分类器时,F1值平均提高了5.31%,G-mean值平均提高了6.07%。表明FCMUSIC算法能够有效地提升传统分类器对不平衡数据集的分类性能。     

模糊聚类支持向量机的区域空气PM_(2.5)浓度预报

在分析模糊C均值聚类算法与支持向量机回归的特点后,将二者结合,提出了模糊聚类支持向量机回归(FCM-SVR)算法,对空气中颗粒物浓度PM2.5进行预测.该方法首先利用模糊C均值聚类算法把一个复杂的数据集分成多个群体,再在每个群体上建立支持向量机回归(SVR)模型,然后进行集成,对区域空气的PM2.5浓度进行预测.预测结果分别与自组织竞争神经网络支持向量机回归(SOM-SVR)模型和单一的支持向量机回归(SVR)的结果进行比较.结果表明,FCM-SVR模型的预报准确率高于SOM-SVR模型和SVR模型.     

一种具有自适应参数的基于密度加权的粗糙K-均值算法

针对原始粗糙K-均值聚类算法采用固定权重和阈值的缺陷,提出一种改进的粗糙K-均值算法。改进的算法根据K-均值聚类算法的特点,在基于密度加权的K-means算法基础上,对固定经验权重和固定阈值这两种参数进行改进,提出了一种自适应参数方法。实验结果表明,该算法降低了迭代次数,聚类结果更为精确。     

关于对称不定线性方程组Ax=b的一种求解算法

本文针对系数矩阵A具有少数几个正(负)特征值的对称不定性方程组Ax=b构造了一个有效的稳定算法.这个算法充分利用了矩阵的对称性及具有少数几个正(或负)特征值的特点,其运算量与Cholesky方法相当,大约为?个乘法和加法,所用贮存单元为?.从第四节的数值例子可以看出在上述假定条件下用本算法求解较Parlett和Reid算法要好些.尤其对A又是大型稀疏矩阵更为有效.     

基于蚁群算法的椭圆曲线密码安全曲线选择

针对椭圆曲线密码(ECC)体制的主要攻击威胁和安全曲线选择困难等问题,提出了一种半自动化的安全曲线选择优化算法,用统计学思想初始化蚁群预测矩阵,然后用蚁群预测矩阵来缩小搜索范围和明确预测方向.引入模拟退火算法对参数的选择进行优化,加入扰动因子(Vola)和传染因子(Infect)避免了算法搜索的早熟.实验结果表示该算法定位ECC安全曲线更加准确.     

基于XML的Web数据挖掘模型的探讨

随着网络技术的发展，网上的信息资源越来越丰富，怎样对web上海量的数据信息进行深层次的应用成了数据挖掘技术的研究热点．而XML能够为Web挖掘提供半结构化的数据模型，解决了Web挖掘中的数据源问题．文章通过介绍Web数据挖掘的分类和总体流程，探讨了XML在Web数据挖掘中的应用，进而在此基础之上提出了一种基于XML的Web数据挖掘模型，剖析了该模型的各个组成部分．     

面向电子商务的Deep Web数据集成研究

随着Internet信息的迅速增长与网络技术的不断进步，越来越多的数据库可以通过网络查询接口直接访问，包含这种类型数据库的Web被称为DeepWeb．互联网中的DeepWeb数据存储量非常庞大，而其中大部分是电子商务数据．本文提出了电子商务Deepweb数据集成系统架构，并对其中关键问题进行了介绍，包括DeepWeb的发现、接口的抽取与集成、结果的抽取与整合等．     

基于P2P的万维网服务发布和发现机制的研究

目前采用集中式UDDI服务发布和发现机制的万维网服务体系结构存在着缩放性及可靠性差等方面的问题,而P2P是非中心化的分布式网络,具有较好的缩放性和可靠性．因此引入P2P机制来代替传统集中式的UDDI机制来实现万维网中的服务发布和服务发现,提出基于P2P的万维网服务发布和发现机制的模型,并探讨在P2P上万维网服务发布和发现机制的具体实现．     

基于Web的图书馆管理系统访问控制策略

针对基于Web的图书馆管理系统资源访问控制的动态性问题，提出了一种基于角色的访问控制策略描述方案．通过对基于Web的图书馆管理系统访问控制管理影响因素和访问控制需求的分析，结合NIST基于角色的访问控制统一模型标准，构造了一种基于角色的访问控制元模型．并在这一元模型的基础上，提出了一种紧凑的基于角色的访问控制XML策略描述语言框架．结果表明该访问控制策略描述语言框架适合表述动态环境下对图书馆资源的访问策略，提高了基于Web的图书馆管理系统资源访问的安全性．     

基于图书馆2.0的数字图书馆服务模式探讨

用语义Web技术对图书馆异构数字资源进行整合,形成逻辑资源体,并用Web服务技术来构造数字资源访问接口和主动服务系统,同时结合Web2.0技术和服务理念,提出了一种新型的图书馆2.0服务模式.该服务模式是以用户为中心的主动服务模式,能为用户主动提供全方位、立体式和不间断的专题服务和个性化服务.     

XML数据服务器的构建方案

介绍了一种在交互式Web中可作为后台数据服务平台使用的XML数据服务器的构建方案，添加了简单有效的安全访问与共享控制机制，弥补了XML文档自身的不足，文中给出的Web应用方案在小规模数据服务的场合比较适用．     

基于Nutch的医疗搜索引擎的研究与开发

针对当前大众借助网络获取医疗信息的需求日益增强,以及通用搜索引擎获取专业领域信息时准确性差、效率低下的缺点,本文设计了基于nutch组件的医疗垂直搜索引擎。该系统实现了中文分词功能,通过文本训练得出了专业词库,运用空间向量模型算法对网页进行医疗主题相关度的计算,实现了网页过滤功能,并在排序算法中加入了主题相关因素。测试结果表明：该系统相对于通用搜索引擎,在获取医疗行业信息方面具有更高查准率,减少了不相关信息的干扰,使医疗信息的查找与定位更精确,能够为大众提供更具针对性的服务。     

UCON支持的组合Web服务业务流程访问控制模型

业务流程访问控制机制是组合Web服务应用中的难点,现有的访问控制模型忽视了流程活动之间动态交互性和协同性的特点,不能适应业务流程权限的动态管理.本文提出一种使用控制支持的组合Web服务业务流程动态访问控制模型WS-BPUCON,模型通过角色和权限的分离解除了组织模型和业务流程模型的耦合关系,能够根据分布式开放网络环境中的属性信息,基于授权、职责和条件三种约束决定策略来检查访问控制决策,具有上下文感知、细粒度访问管理等特性,给出了WS-BPUCON的实施框架.     

借助Web应用服务器构建Intranet网络管理系统

提出了一种基于Zope应用服务器的Intranet网络管理系统设计方案，对系统的功能、构成框架及主要技术给予了详细说明。该系统采用基于Web的网络管理体系结构，能为企业内部网络的远程管理提供统一、通用的界面，屏蔽现有各种异构网络管理系统之间的差异。Zope内建有灵活、强大的安全机制，并能充分利用现有的各项Web安全技术，这些都在一定程度上弥补了SNMP协议在安全方面的不足之处。     

支持维、哈、柯文的Web浏览器的研究与实现

本文主要是针对网页浏览器在其界面和功能方面的不足,保留了现有Web浏览器所具备的所有功能的基础上,在Windows平台下,设计并开发出基于IE内核的具有维、哈、柯文特色的Web浏览器。主要内容包括了介绍向浏览器中嵌入维、哈、柯文字库及输入法技术,实现网页地址转换和文种转换等功能,在浏览器上实现汉、维、哈、柯四种语言来支持用户的使用需求。