基于URL过滤与内容过滤的网络净化模型

在信息时代里,信息爆炸似地增长着,而为数众多的不良信息充斥其中。针对这种现状,许多的公司与研究机构都提出了自己的过滤模型。文中在研究过去模型的基础上,提出了一种高效可靠的网络净化模型。该模型在运用WCCP协议的前提下,结合了URL过滤和内容过滤这两种过滤方法对网络信息进行过滤,改进了传统的URL过滤算法。     

基于Windows终端信息过滤的网络访问控制研究

为防范终端从网络中获取不良信息,分析了常见的网络访问控制和信息过滤方法,建立了基于终端信息过滤的网络访问控制模型。该模型通过综合分析URL地址/关键字I、P地址和协议等信息来识别不良网站,通过分析网页文本关键词识别不良网页。基于Windows网络过滤驱动技术,开发了一款Windows终端网络信息过滤和访问控制软件。该软件拦截Win-dows终端的网络访问数据流,应用建立的网络访问控制模型,实现了对不良网站和网页的访问控制。     

一种新型的基于URL过滤的反垃圾邮件技术*

在深入分析了传统垃圾邮件过滤技术不足的基础上,提出并实现了一种新型的基于URL过滤的垃圾邮件过滤技术(URLbased spamfiltering,UBSF)。该方法通过对比从到来邮件中提取的URL与URL库中存储的URL信息的相似性来判定垃圾邮件。通过语料库以及构建实际系统原型的测试,表明该方法具有准确性高、误报率低以及实时处理速度快的优点。     

基于退火遗传算法的网络信息过滤系统研究

分析了网络信息过滤一般模型以及现有技术,研究了如何更准确地构建用户模板,提出了一种基于遗传算法的网络信息过滤系统模型,并且引入了遗传扩展操作和Boltzmann群体更新准则来改进遗传算法存在的缺点,同时给出了一种Roocchio反馈模型对用户兴趣模板进行更新和维护.实验结果表明,基于该模型设计的网络信息过滤系统能够有效实现对网络信息过滤.     

互补网络中多级混合过滤系统的研究

针对适合互补结构网络信息特点的过滤机制进行研究,提出一种改进的用户兴趣模型,在研究内容过滤和协作过滤的基础上,建立适合互补结构网络的多级混合过滤系统。通过对多级混合过滤模型的实验,表明多级混合过滤模型克服了单独使用内容过滤或协作过滤方法的缺点,提高了过滤的准确度。     

互补网络中多级混合过滤系统的研究

针对适合互补结构网络信息特点的过滤机制进行研究,提出一种改进的用户兴趣模型,在研究内容过滤和协作过滤的基础上．建立适合互补结构网络的多级混合过滤系统。通过对多级混合过滤模型的实验,表明多级混合过滤模型克服了单独使用内容过滤或协作过滤方法的缺点,提高了过滤的准确度。     

网络过滤研究

介绍一种基于Web挖掘和URL相结合的Web过滤方法，利用Web挖掘实现基于内容的离线Web分类，有效地解决了单纯基于关键词过滤和人工维护URL过滤系统的缺陷。实验结果表明，该系统对于网页类别的识别达到了可以接受的程度，具有良好的实用价值。     

基于贝叶斯网络的信息过滤模型研究

传统信息过滤模型很难描述对信息过滤结果产生影响的各种因素，如质量、内容、用户偏好之间复杂的关系，也无合适的方法让用户将知识加入到信息过滤系统中，因此，提出了基于贝叶斯网络的信息过滤模型BMIF（Bayesian model of information filtering),BMIF是贝叶斯网络的简化，它描述了信息过滤的基本结构，提供了6种节点用于描述影响信息过滤的事件之间的关系，在此基础上，提供了BMIF的各种使用方法，包括将传统方法使用BMIF描述，将词法知识用BMIF表示，以及将自动学习与手动交互结合，将合作过滤与内容过滤结合等。     

基于SPI与VSM的Web访问控制与过滤系统的研究与设计

对用户请求的Web文本信息进行实时控制与过滤是信息安全的一个重要研究分支.基于Winsock SPI技术实现了一个Web访问控制与过滤系统.系统利用VSM模型计算网页间的相似度,采用URL规则和Web页内容审计的混合策略进行过滤.系统既能过滤新Web页,又能自动维护URL规则库,经多次测试效果良好.     

基于BP人工神经网络的信息过滤技术研究

首先介绍了信息过滤中向量空间模型的基本工作原理。针对目前信息过滤技术过滤精度低、速度慢的缺点,利用BP人工神经网络网络稳定、学习能力强的特点,重点研究了BP人工神经网络特征输入数据的取得、网络拓扑结构的选择、BP人工神经网络的训练过程、神经网络产生结果数据的处理方式,在此基础上提出了一种基于BP人工神经网络的信息过滤模型,实验证明,此模型过滤效率有了显著提高。     

一种基于自适应的新滤波技术

介绍一种基于自适应的新的滤波技术，用它处理心电信号及背景噪声，可抑制噪声１２ｄＢ以上。     

基于 滤波器的故障诊断滤波器在HVDC系统中的应用

主要研究和探讨基于 滤波器的故障诊断理论及其在超高压直流输电系统（HVDC）中的应用。首先介绍了 滤波器及其HVDC系统模型，并将其应用到HVDC系统中，分析了残差信号及其范数，对传输过程中一些常见故障进行诊断，通过仿真证明本文所设计的故障观测器不但对于故障信号比较敏感，且对于干扰有较强的抑制能力，保持了一定的鲁棒性，提高了故障检测效果。     

基于容积卡尔曼滤波的高斯粒子滤波算法

高斯粒子滤波是一种免重采样的粒子滤波,不会出现粒子退化,但其重要性密度函数由于没有考虑到最新量测信息,使得滤波性能明显下降,且该算法没有较高的实时性。针对这个问题提出一种基于CKF的高斯粒子滤波算法—CKGPF算法。该算法利用CKF算法构造高斯粒子滤波的重要性密度函数,且在时间更新阶段借助CKF算法来完成只对高斯分布参数的更新。仿真结果表明,CKGPF算法相比于标准GPF算法不仅提高了滤波精度,而且还具有较好的实时性。     

适用于有源电力滤波器的抗混叠滤波器设计

本文遵循从实际情况出发的思路,详细给出了抗混叠滤波器的各个性能指标的选择依据,最后运用matlab软件设计出了相应滤波器的模型并验证通过,旨在提出一种清晰的设计思路,为实际应用电路的设计提供理论指导。     

一种基于滤波参数在线辨识的鲁棒自适应滤波器

针对一类未建模动态和扰动下的非线性随机系统的状态估计问题,提出了一种基于 滤波参数在线辨识的鲁棒自适应滤波器.该算法通过极小化状态估计误差的方差同时正交化 相邻时刻的滤波残差,在线辨识状态预报误差和滤波残差的协方差,实现了对未建模动态和扰 动的自适应动态补偿,因此对未建模扰动具有很强的鲁棒性.仿真中研究了一个非线性随机时 滞系统,其参数存在缓变和突变,时滞会多次跳变,量测噪声发生了均值漂移和方差突变.算法 对时滞和参数的联合估计效果令人满意.     

基于光纤光栅的边缘滤波动态解调技术

本文阐述了基于光纤光栅的边缘滤波动态解调技术的研究。初步实验表明:解调仪适合传感FBG存在大幅度静态波长变化时,对微幅度动态波长变化的检测,动态波长检测范围分辨率为0.007pm/!Hz。上电时,可调滤波器具有对中心波长为1295.5nm～1307.5nm范围光纤光栅自动跟踪能力。     

卡尔曼滤波与粒子滤波之间跟踪模式的优化

鉴于卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)和粒子滤波(Particle Filter,PF)都是贝叶斯估计的一种,粒子滤波比卡尔曼滤波应用广泛,而卡尔曼滤波比粒子滤波使用简便,提出了一种算法在卡尔曼滤波和粒子滤波之间切换的跟踪模式。定义出算法性能评价参数,使参数可以在线反映算法的好坏;通过仿真使噪声不满足卡尔曼使用条件,确定切换是否可行,结合实际情况定义切换条件;应用至实际视频中。结果证明,卡尔曼滤波与粒子滤波间跟踪模式的优化是可行的。     

基于窗函数和特征滤波器的半带滤波器设计

研究半带滤波器设计优化问题.半带滤波器是一种特殊的低通FIR数字滤波器,通带和阻带关于二分之一Nyquist频率对称,因而有近一半的滤波器系数为0,用来实现数字滤波可以大幅度地减少运算量,有利于滤波器的实时实现.为实现上述优化,采用两种方法来设计半带FIR滤波器,一种是传统的窗函数法,一种是特征滤波器法.基于半带FIR滤波器的频率特性,用窗函数法和特征滤波器法的半带FIR滤波器仿真结果表明,提出的方法为半带滤波器优化设计提供了参考.     

Modal Kalman Filter

In the Extended Kalman Filter (EKF), only the first‐order term of the Taylor series is employed. Hence, the nonlinearities in the system dynamics are not fully considered. In the proposed method, to overcome this drawback, the higher‐order terms of the Taylor series are considered and a new filter, based on the Modal series, is designed. In this paper, based on the Modal series and careful approximations, a nonlinear filter is converted to a series of linear filters, and the extracted filter is named the Modal Kalman Filter (MKF). The efficiency and advantage of MKF are analytically proven and its applicability examined with some simulations.     

矩形形态滤波器

矩形形态是一种最基本的灰度形态,在图像分析中有着重要的应用．为有效地检测出图像中的矩形形态,提出了一种矩形形态滤波器．首先定义了矩形形态滤波器的结构元素,然后定义了两种滤波模式：序位滤波和序位均值滤波．实验结果表明,矩形形态滤波器可以有效地从二值图像、二值噪声图像和灰度图像中检测出指定大小和方向的矩形形状．