基于复合层次知识结构的法律专家系统LEGES

1.法律知识由若干个概念组成,概念之间的联系构成了知识的层次结构,而每一个概念又由概念的定义及许多属性等若干个要件构成,要件之间的内在联系又组成了另一种层次结构。称前者为主层次结构,后者为子层次结构。这样的层次结构我们称之为复合层次(Compound hierarchical)结构,对它可以进行如下定义:     

一种混合策略的Pareto演化规划

提出一种多目标演化算法--混合策略Pareto演化规划(Mixed Strategies Pareto Evolutionary Programming,MSPEP).借鉴强度Pareto Ⅱ演化算法的个体比较技术,通过计算个体位序的Pareto强度值进行比较排序,混合策略变异机制用于指导算法有效搜索过程.标准测试函数的实验结果验证算法的通用性和有效性.算法搜索的解集能快速逼近Pareto最优前沿.     

基于人工免疫理论的多Agent系统协同框架

多Agent系统因其自身的协同、协商、合作机制,对降低问题求解难度和求解复杂性具有十分重要意义.而人工免疫系统具有良好的多样性、分布式并行处理、自组织、自学习等特点.通过提出一种基于人工免疫系统的多Agent系统控制框架,将人工免疫理论中的免疫记忆、clone选择、亲和力计算、自学习等特点应用于多Agent系统中的协同工作中,更好地解决多Agent的协同优化问题.     

测试驱动开发及开发实践

极限编程是适应于中小型团队在需求不明确或迅速变化的情况下进行软件开发的轻量级方法学。测试驱动开发作为极限编程思想的一种主要实践，可以有效地让程序开发人员开发出更高品质的、经过完整测试的程序。文中介绍了测试驱动开发思想，对测试驱动开发过程给出了清晰的流程，总结了测试驱动开发的多种模式。最后介绍了如何用JUnit进行测试驱动开发。     

一种基于聚类技术的选择性神经网络集成方法

神经网络集成是一种很流行的学习方法,通过组合每个神经网络的输出生成最后的预测、为了提高集成方法的有效性,不仅要求集成中的个体神经网络具有很高的正确率,而且要求这些网络在输入空间产生不相关的错误．然而,在现有的众多集成方法中,大都采用将训练的所有神经网络直接进行组合以形成集成,实际上生成的这些神经网络可能具有一定的相关性．为了进一步提高神经网络间的差异性,一种基于聚类技术的选择性神经网络集成方法CLU_ENN被提出．在获得个体神经网络后,并不直接对这些神经网络集成,而是先应用聚类算法对这些神经网络模型聚类以获得差异较大的部分神经网络;然后由部分神经网络构成集成;最后,通过实验研究了CLU_ENN集成方法,与传统的集成方法Bagging相比,该方法取得了更好的效果。     

一种不完全维组合格及其增量构造算法

数据仓库多维模型中的维结构具有层次性的特点,并且动态决策分析也有在维的不同层次间切换的需求,因此维在逻辑上一般采用层次结构来组织．传统的代数格模型只支持单维单关键字,维组合格模型则对代数格模型进行了扩展,能够支持单维复合关键字．进一步改进了维组合格模型,引入了不完全维组合格的概念,以实现在多维数据立方体的维模型建模阶段对立方体视图空间的约简．给出了维组合格上的基本操作,并应用这些基本操作实现了一种由维格增量构造不完全维组合格的算法．     

基于模糊综合评判的入侵检测报警信息处理

提出一种基于模糊综合评判的方法来处理入侵检测系统的报警信息、关联报警事件,并引入有监督的确信度学习方法,通过确信度来对报警信息进行进一步的过滤．通过对这些技术手段的综合使用,力求降低误报率和重复报警,逐步减轻网络管理员的工作强度．这种模糊评判所实现的事件关联有助于发现入侵者的行为序列,为事件威胁分析和入侵响应决策打下了基础,并有利于将不同安全产品集成在一起,实现网络系统的立体防御．     

分布式数据仓库技术

目前分布式数据仓库技术的研究还很少,基本处于起步阶段。本文就这一领域论述了分布式数据仓库的体系结构,并针对企业不同的运作模式,提出了四种开发策略,就每种开发策略所涉及的主要问题（ 技术平台的选取,数据冗余、数据范围,协作管理等） 和各自的优、缺点等分别进行了论述。     

遗传算法求解完全欺骗性问题的平均计算时间

讨论了一类遗传算法求解完全欺骗性问题的平均计算时间,证明了这类算法的平均计算时间是问题规模的指数次方,同时指出存在一种基于多重结构的遗传算法,它求解这个问题的２计算时间是问题规模的多项式次方。     

基于多层模糊综合评判的入侵检测系统报警验证

提出了一种基于多层模糊综合评判的报警验证方法,此方法不但可以有效地减少误报,还可以对不同情况下的无关报警进行滤除和标记等不同的操作,很好地处理验证过程中的各种不确定因素。所得的报警相关度参数有利于制定细致、灵活的报警处理策略,从而对报警进行更深入的自动化处理。