基于遗传算法的网络信息过滤系统中的特征选择

随着Intemet在全世界的应用和普及，网络跟人们的生活越来越紧密，人们在使用网络的同时，不可避免地接触到大量的不良信息，为了过滤网络信息，出现了网络信息过滤。本文首先采用向量空间模型表示文本，给出了一个基于遗传算法的文本特征选择方法。同时为了克服遗传算法所存在着的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷，文中采用了候选特征子集，并增加了一个扩展操作。最后，通过实验验证了该方法的有效性。     

基于最近邻聚类的INTERNET信息检索系统

随着网络的不断普及和发展，Internet为用户提供了一个极有价值的信息源。如何能够快速、准确的检索出用户感兴趣的信息，已经成为当前研究的热点。本文分析了KNN算法和聚类方法，指出了其中的不足并在此基础上提出了一种改进算法。该算法将聚类方法和KNN算法的优点结合起来，从而达到缩减了训练样本数量，减少了算法计算量，加快检索速度的目的。     

信息过滤模型的研究

信息过滤技术是当前研究的热点。该文简单地介绍了信息过滤中常用的三种模型:向量空间模型、布尔逻辑模型和概率推理模型;给出了一种基于模糊集合的过滤模型,通过筛选出关键词,为相关领域建立模糊集合;并阐述了如何确定该模糊集合中的隶属函数。     

数字式电位器 X9511 在智能式仪表中的应用

提出了数字式电位器在智能仪表中自动构成电压形成回路的使用方法以及输出与被测量之间的计算方法。     

基于遗传算法的文本过滤模型及收敛性分析

过滤模板的生成是网络信息过滤中一个至关重要的问题。针对模板生成中的非线性特征,借鉴遗传算法可以在全局范围内寻找最优解的特性,引入遗传算法解决文本信息过滤问题,并应用基于集合论的方法证明其理论可行性。在实际应用中,应用遗传算法生成模板进行了文本分类和文本过滤试验,并根据应用过程中存在的问题提出了遗传算子的自适应策略。理论证明以及实验结果都表明,该方法具有可行性,能够在信息过滤中取得较好的结果。     

自适应遗传算法在特征选择中的改进及应用

传统遗传算法在求解全局问题具有很强的鲁棒性,但由于传统遗传算法固定的交叉率和变异率,使得传统遗传算法在求解复杂问题上存在早收敛及搜索后期运行效率低等缺点。针对此问题,提出了基于个体寿命的变种群自适应遗传算法,对种群规模,交叉率及变异率作了优化调整,使其能够根据进化的实际情况自动调整。实验结果表明,相比传统遗传算法,这个算法在全局优化能力及收敛速度上均有显著提高。     

基于USB接口和智能卡的PKI客户端设计

PKI客户端是PKI体系的重要组成部分。本文详细介绍PKI客户端设备的软硬件设计,将智能卡的安全性和USB接口的方便性结合起来,在硬件级上实现密钥、证书的安全管理,并以中间件方式向客户提供二次开发平台;具有安全性、易用性和可操作性,可广泛应用于要求个人身份认证、识别、数据加密、安全存储等领域。     

高职电工技能实训教学方法思考与实践

围绕"电工技能实训"教学目标,合理科学地进行各教学环节设计,充分调动学生参与的积极性,学生通过一个个技能点的掌握,使学生在学习过程中有获得感,大大激发了学生学习的兴趣。在实践环节中导入任务指导书和"6S"现场管理体系,全面提升学生的电工操作职业能力和素养,以适应实际工作岗位的需要。     

新型入侵增量识别入侵检测模型

随着计算机和网络技术的不断发展,新的入侵模式不断产生,传统的入侵检测模型难以适应新的入侵模式的变化,致使检测新型入侵困难。为了达到自动进化改进入侵模型,快速监测新型入侵模式的目的,提出一种新型入侵检测增量识别方案。各个监测点具有相互交流机制,通过定期交流自身异常情况信息并判断周围设备通信情况,可以形成局部和全局异常流量的状况,共同进行入侵检测,防止单一主机入侵检测的盲点。根据各个节点收集的信息向堡垒主机反馈数据,形成全局异常值,如果全局异常值达到规定的阈值,判断为出现新型入侵行为。堡垒主机采用了相对分类快速、准确的决策树算法作为入侵分类算法。为了能使决策树分类能够快速自动进化改进,提出一种能够快速自我改进决策树局部的决策树改进方法。对整体环境的仿真实验表明,在基于入侵模式识别异常情况,决策树改进算法在自我进化后,对于加入新型入侵模式的入侵有效识别率可以达到94.09%。