基于对象的XML知识表示方法

目的 为智能系统寻求一种较好的知识表示方法。方法 分析现有的各种知识表示方法，尤其是面向对象表示法和XML的知识表示方法。结果提示了基于对象的XML知识表示方法。结论 基于对象的XML知识表示方法将在知识表示中占据重要地位。     

基于商空间粒度聚类的异常入侵检测

针对异常入侵检测技术中传统聚类方法需要被检测类大小均衡的问题,在商空间粒度理论的基础上,论述了商空间粒度变换可以使复杂问题在不同的粒度世界求解,最终使整个问题得到简化。分析了商空间划分与聚类操作的相似性,提出了基于商空间的粒度聚类方法。将该方法与入侵检测技术相结合,构建了基于商空间粒度聚类的入侵检测系统,用于对KDD CUP 1999数据集的异常入侵检测,实验结果表明该入侵检测系统的性能明显优于基于传统聚类方法的入侵检测系统,从而证明了该方法的正确性和有效性。     

计算机病毒的演化与控制

为了更有效地预防和控制计算机病毒,提出了一个传播模型,并利用该模型分析病毒的演化.运用动力学方法分析了模型的平衡态和稳定性,并进行了仿真验证.在理论分析的基础上,利用蒙特卡罗算法仿真了病毒对传播率的演化选择.仿真结果表明,复杂的生态环境更有利于小传播率病毒的传播.对具有演化优势的病毒,进一步仿真了防病毒技术出现的时间延迟和系统重装周期对该类病毒的影响,结果表明,减少时间延迟和有选择地延长系统重装周期有助于遏制小传播率病毒的传播,并且,理论分析为选择系统重装周期提供了指导.     

基于CDIO工程教育模式的数据库课程体系的教学改革探索

针对目前相关数据库课程体系教学中存在的问题,利用CDIO工程教育模式,对数据库课程体系的教学内容进行集成化,采用案例与任务驱动等教学方法,将科研案例引入到教学过程中,并改进了评价体系。实践表明,以上改进措施效果明显。     

文本聚类算法的设计与实现

为了有效地提高丈本聚类的质量和效率,在对已有的层次聚类和K-means算法分析和研究的基础上,针对互联网信息处理量大、实时性高的特点,设计并实现了一种用于高维稀疏相似矩阵的文本聚类算法.该算法结合了层次聚类和K-means聚类的思想,根据一个阈值来控制聚类算法的选取和新簇的建立,并通过文本特征提取和文档相似度矩阵计算实现文本聚类.实验结果表明,该算法的召回率和正确率更高.     

基于CDIO的数据库课程体系改革与实践

针对计算机相关专业毕业生缺乏工程设计能力、不能满足IT企业需求的情况,我院将CDIO工程教育模式的理念引入到数据库课程体系,文章讨论新体系的教学目标、教学内容、实施过程和评价指标。新体系解决了理论知识与工程设计相脱节的问题,调动了学生的学习积极性和主动性,培养了学生的工程设计能力。     

顾及多尺度监督的点云语义分割

针对复杂场景点云分割精度不高、神经网络隐藏单元缺乏直接监督,难以提取语义明确的点云特征等问题,提出了一种将多尺度监督和SCF-Net相结合的点云语义分割网络。首先构建了一个类别信息生成模块,记录编码器中隐藏单元感受野内的类别,用于解码器中辅助分类器的监督学习。其次将解码阶段的点云类别预测任务分解成一系列点云感受野类别预测任务,通过对解码器中每一层添加辅助分类器,预测当前阶段点云感受野类别,编码阶段生成的类别信息作为标签监督网络学习。模型从粗到细地推理点云感受野类别,最终预测得到点云语义标签。实验结果表明,该方法能够有效提取点云关键信息,提高语义分割精度。     

基于广义L-系统的三维植物的仿真生长

L系统及其种种变形刻画的都是同步的并发系统.实际上,在自然界中存在着许多异步的并发现象.本文对传统的L系统作了推广.提出了广义L系统,采用广义L系统描述植物并结合动态数据结构,实现了三维植物的动态仿真效果,弥补了植物仿真实时性差的缺点.     

基于超媒体的智能教学系统的设计与开发

目的　设计和开发基于超媒体的智能教学系统 .方法　在分析我国教学模式的基础上 ,以《线性代数》为例 ,建立教学模型 ,利用超媒体进行知识表示和推理 .结果　基于超媒体的智能教学系统成功地实现了设计的教学功能 .结论　本系统解决了基于超媒体的知识表示和推理机制问题 ,具有普遍的实用意义     

BP 神经网络改进算法的应用

目的通过 MATLAB 实现 BP 神经网络的改进算法. 方法采用了动量法和学习率自适应调整的策略. 结果运用 MATLAB 对 BP 神经网络进行初始化和训练. 结论实践证明, 改进了的 BP 神经网络算法, 提高了学习速度, 增加了算法的可行性. 利用 MATLAB 软件提供的工具箱编制 BP 网络解决非线性问题是一种便捷、有效、省事的途径.