KNX智能控制系统在国家体育场中的应用

本文通过KNX系统在国家体育场工程中的实际应用,介绍KNX总线系统在大型建筑中的解决方案.     

基于关联规则的重要邮箱发现研究

对重要邮箱发现进行研究,提出一种基于关联分析的重要邮箱发现方法。该方法首先利用经过项集修正的频繁模式增长(FP-Growth)算法,发现频繁通信的邮箱对,再通过用户提供的关键字对邮件内容进行过滤,计算邮箱对的重要度,重要度高的邮箱则认为是重要邮箱。     

基于SHA-1的邮件去重算法

在邮件服务端和邮件客户端,重复邮件浪费了大量资源。该文提出一种基于SHA-1的邮件去重算法,将邮件按大小分开处理,根据Hash值快速去除正文相同或相似的重复邮件。实验结果表明了该算法的有效性,其运行速度比传统方法快。     

EAPSC:有效聚类skyline对象集方法

提出SkyCluster的概念,对skyline对象进行基于密度的聚类.另一方面,由于skyline查询和聚类处理均是CPU-敏感的.因此,为了提高获取SkyCluster的效率,提出一种有效聚类skyline对象集的方法EAPSC.EAPSC算法基于文章给出的SLT索引树,并利用SLT索引树的多个有效性质来快速产生所有的SkyCluster聚类.理论分析和实验结果表明,该方法具有有效性和实用性.     

云数据库研究

随着云计算的发展,云数据库的重要性和价值日益显现.介绍了云数据库的特性、影响、相关产品.详细讨论了云数据库领域的研究问题,包括数据模型、系统体系架构、事务一致性、编程模型、数据安全、性能优化和测试基准等.最后讨论了云数据库未来的研究方向.     

酱醪葡萄球菌的筛选及其对高盐稀态酱油发酵的影响

为了探明酱醪葡萄球菌对高盐稀态酱油发酵的影响，采集高盐稀态酱醪，以产酸为指标分离筛选并获得3株产酸性能良好的葡萄球菌JL04、JL15、JL17，16S rDNA测序结合生理生化特性分别鉴定为香料葡萄球菌、鱼发酵葡萄球菌和肉葡萄球菌。在高盐稀态酱油发酵第15天分别添加3株菌进行为期60 d的发酵，分析发酵过程中还原糖、总酸及氨态氮的变化，结果发现3株菌均能加快酱醪中还原糖的利用，提高总酸及氨态氮含量，其中JL04总酸最高，为15.61 g/L，JL17氨态氮最高，为9.31 g/L。HPLC定量分析添加JL04、JL15、JL17的发酵酱油中6种有机酸总含量，分别较对照组增加了37.53%，24.06%及25.90%，主要是乙酸、乳酸、琥珀酸含量增加。气相色谱-质谱联用分析添加3株菌发酵酱油的挥发性风味物质，结果发现酯类物质含量明显提高，其中JL04比对照组提高了116.09%，以乙酸酯类和乳酸酯类含量增加为主，与相应的有机酸含量增加呈正相关关系。感官评分显示:3株菌添加发酵可增进酱油的香气及滋味。高盐稀态酱醪中分离筛选的3株葡萄球菌具有代谢积累有机酸，促进相应酯类物质合成的特征，可作为赋予酱油适口酸感、丰富酱油滋味、增进酱油香气的风味菌应用于酱油发酵。     

一种基于紧密度的半监督文本分类方法

自动的文本分类已经成为一个重要的研究课题。在实际的应用情况下,很多训练语料都只有一个数目有限的正例集合,同时语料中的正例和未标注文档在数量上的分布通常也是不均衡的。因此这种文本分类任务有着不同于传统的文本分类任务的特点,传统的文本分类器如果直接应用到这类问题上,也难以取得令人满意的效果。因此,本文提出了一种基于紧密度衡量的方法来解决这一类问题。由于没有标注出来的负例文档,所以,本文先提取出一些可信的负例,然后再根据紧密度衡量对提取出的负例集合进行扩展,进而得到包含正负例的训练集合,从而提高分类器的性能。该方法不需要借助特别的外部知识库来对特征提取,因此能够比较好的应用到各个不同的分类环境中。在TREC’05(国际文本检索会议)的基因项目的文本分类任务语料上的实验表明,该算法在解决半监督文本分类问题中取得了优异的成绩。     

啤酒中的生物胺和多胺

从毒理和技术的角度来看，食物和酒精饮料中存在的生物胺和多胺是很重要的，这些物质过量摄入能引起健康问题。在酿造过程中，胺的类型取决于原料，酿造方法，以及酿造或储存过程中发生的微生物污染。在欧洲，巴西，加拿大和古巴，一些研究人员已经对各种啤酒中生物胺和多胺的水平进行了研究。这篇文章回顾了以前的研究工作，概括了各研究小组的成果。胺的分析方法包括HPLC，HPTLC和酶的免疫分析。     

一种有效的垃圾邮件过滤新方法

受到信息粒度原理的启发，给出了一种有效的垃圾邮件过滤新方法。该方法训练过程是将训练样本集合中合法邮件类和垃圾邮件类拆分成四个小类，得到四个小类的类中心向量，从粒度原理角度来看，就是采用更细的粒度来描述训练样本的先验知识。过滤过程则将新进来的邮件分别与四个小类的类中心向量进行相似度比较，最终来判定所属类别。在公共垃圾邮件语料库上测试新方法，同时与目前过滤性能较高的KNN方法进行比较，结果显示新方法具有过滤精度高，过滤速度快等优点。