摘要：在MCAI软件评价指标体系建立的基础上,利用人工智能的方法建立了MCAI软件BP神经网络评价模型。该模型具有自学习、自适应的特点,利用层次分析法评价模型所得的评价结果集作为该模型的学习样本,经过训练后的BP神经网络具有"专家"经验,实现了对MCAI软件的评价由定性评价转为定量评价,是对MCAI软件评价方法的创新。

摘要：利用系统论的方法,运用教育学、心理学原理,根据软件质量标准,对影响MCAI软件质量的因素进行分析,建立了MCAI软件评价指标体系。利用主成分分析法对MCAI软件评价体系进行数据变换,用较少的指标来代替原来的指标,由于新指标是原来的指标的线性组合,所以能充分反映原来指标的信息,使得对MCAI软件的评价模型集中在主导因素,而且大大简化MCAI软件评价指标体系,实现了对MCAI软件准确估量和评价。

摘要：安全问题是无线传感器网络应用的关键问题之一。设计了一种基于分布式机器学习的异常检测方案。该方案利用K最近邻算法对传感器网络节点进行分簇,时簇内节点的异常检测采用贝叶斯分类算法,对簇头节点的异常检测采用基于平均概率的方法。利用网络仿真工具NS2构建了入侵检测规则、模拟了网络攻击场景,在此基础上,通过仿真评估了方案的检测率、平均检测率、误检率和平均误检率等性能。仿真实验结果表明,该方案与当前典型的无线传感器网络入侵检测方案相比具有较高的检测率和较低的误检率。

摘要：研究了具有多延迟用户源端和多瓶颈链路端的复杂网络的主动队列管理控制器的设计和稳定性分析.建立了具有非线性、输入带有时滞和不确定参数扰动的通用网络TCP/AQM动态模型.在平衡点线性化后,采用还原算法进行延迟补偿和预估,将该模型转化为无时滞的线性模型.在系统状态矩阵和输入矩阵参数扰动不满足匹配但有界的条件下,采用积分滑模变结构控制算法,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法给出了滑模可到达和渐进稳定的可行条件,根据该条件设计鲁棒主动队列管理算法.理论证明了该算法的稳定性.

摘要：为了实现传统考试流程的网络化、自动化和无纸化,突破基于题库组建试卷的思维定势,研究开发了基于试卷的开放式考试平台。该平台不需要建立题库,支持教师自主创建与维护试卷,设置个性化考试和下载考试结果,可以防替考、防抄袭、防故障,自动评分并生成带批阅记录的答卷。分析了系统参与者与功能需求,建立了用例模型和数据模型,提出了功能设计和流程设计,给出了主要功能的实现方法和关键代码。经2万余人次考试验证,该平台能够满足通用考试需求。

摘要：以典型多变量非线性系统—球棒系统为研究对象,用微分几何理论中的状态反馈的近似线性化方法设计该非线性系统的控制器。无论小球在棒的什么位置,棒的角度如何,该控制方法都能使小球稳定在棒的中心位置。利用数学工具Matlab仿真此过程,给出了Matlab具体实现模块,结果表明状态反馈方法的有效性。

摘要：论述并行文件系统的工作负载特征——基于空间和时间的文件访问模式,并对非连续数据访问技术进行比较研究;给出并行文件系统设计的原则与目标,最后提出并行文件系统的框架。

摘要：提出了一个网络环境下分布式入侵检测系统的框架。描述了将原始网络报文分组加工组织成相当于单词和文本的结构形式的方法,通过聚类发现相当于文本类特征词的方法,以及通过分类算法实现网络入侵检测的方法。讨论了控制节点的agent如何将完整的入侵检测任务合理组织分配到分布在各计算节点上的agent,并协调各计算任务的并发过程。

摘要：在基于视觉的自动焊接中,由于焊缝图像是复杂多变的,要准确得到焊缝位置选择合理高效的处理算法是非常重要的。针对这一问题为焊缝图像提出了一系列处理步骤,它包括中值滤波、自适应阈值二值化、孤点滤波、边缘检测,焊缝位置搜索五步,其中详细叙述了重要的自适应阈值二值化与孤点滤波算法。在每一步处理中都用了四幅完全不同的焊缝图像做了观察和对比,结果显示所选算法产生较好的处理效果。

摘要：针对当前大数据集频繁项集挖掘算法处理速度慢的问题,提出一种快速的大数据频繁项集挖掘算法。对多目标强化学习技术进行改进,使其适合频繁项集挖掘的应用场景;将频繁1-项集作为强化学习的初始化空间,解决随机初始化方案性能不稳定的问题;利用频繁项集的递归属性引导项集空间的搜索过程,合理地缩小搜索空间。基于不同规模的会话数据集进行仿真实验,结果表明,该算法对于不同规模的数据集均实现了较高的计算效率,获得了较高的挖掘准确率。