楼宇自动化节能初探

通过对楼宇自动化节能方法的介绍及节能分析，说明尽管楼宇自动化初期投资比较大，但从设备长期运行及节能情况来看，楼宇自动化有着常规设备所不具备的特点，利用楼宇自动化节能是切实可行的，具有广阔的发展前景。     

两种网络安全协议分析与比较

对SSL／TLS和IPSec两种网络安全协议进行了研究，分析了协议的目的、特点，比较了性能、实用性和应用，并给出可能的优化途径。     

支持向量机中的模型选择研究

支持向量机是一种新型的机器学习方法。模型选择是设计支持向量机的关键。本文在分析用于分类的支持向量机原理的基础上,分别从核函数类型和核参数的选择等模型选择方面进行了探讨。最后在上述理论分析的基础上进行了实验,取得了较好的效果。     

用强夯法加固软基的实例分析

对已有的强夯工程实例进行分析研究,并以此作为强夯法设计的依据。其设计参数包括锤重、落距、夯间距等都根据现场试夯来确定。所确定的参数对工程实践具有一定的指导意义。     

支持审计与取证联动的日志系统设计

目前国内外缺乏综合数据提炼能力的日志搜索和分析系统,也还没有专门同时为安全审计与计算机取证目的设计的日志保护和分析工具,针对这一现状,分析并提出了一种日志综合分析平台,以支持网络审计与计算机取证.描述了这种安全日志文件系统的构建,采集、管理和保护,可以做到审计与取证的联动分析,形成了一个高可信审计与取证能力的基本通用模型.最后给出了系统实现的界面和系统的性能分析.     

向量空间模型中结合句法的文本表示研究

为增强向量空间模型(VSM)中项的语义描述性,克服VSM中各语义单元相互独立的缺陷,提出一种基于短语的特征粒度描述方法。该方法从文本的表示及特征项之间的组织方式入手,通过句法规则识别基本短语,构建特征与中心动词的关系树,利用基本短语代替BOW中的词。实验结果表明,采用基本短语的文本表示可提高分类的性能,增加项之间的联系,克服特征项相互独立的缺陷,在特征数量较少的情况下仍能保持良好的分类效果。     

基于双线性对的无证书签名与群签名方案

传统数字签名方案的证书存储和管理开销较大,基于身份的数字签名方案无法解决其固有的密钥托管问题,而无证书签名方案无需使用公钥证书,且没有密钥托管问题。为此,提出一个基于双线性映射的无证书签名方案,并在随机预言机模型下证明其安全性。在此基础上设计一个无证书群签名方案,其安全性建立在计算Diffie-Hellman问题的困难性假设上。性能分析表明,2种签名方案在保证安全性的前提下,具有较高的执行效率。     

基于可信标签扩展传递的跨领域倾向性分析*

针对传统监督分类方法不能很好地处理不同领域中服从不同分布的数据这一问题进行了研究,提出了一种基于可信标签扩展传递的半监督分类算法。情感种子词与目标领域待标注词之间按照相似度进行标签传递,将具有可信标签的词迭代移入情感种子词集实现扩展,结合目标领域词的先验情感分计算出最终情感分,从而有效地实现跨领域倾向性分析。实验表明,本文的方法能够大幅度提高跨领域情感分析的准确率。     

基于改进PrefixSpan的序列模式挖掘算法

针对PrefixSpan算法构造投影数据库开销大的问题,提出一种基于改进PrefixSpan的序列模式挖掘算法SPMIP。该方法通过添加剪枝步和减少某些特定序列模式生成过程的扫描,来减少投影数据库的规模及扫描投影数据库的时间,提高算法效率,并最终得到需要的序列模式。实验结果证明在获得序列模式不受影响情况下,SPMIP算法比PrefixSpan算法效率更高。