简介：摘要随着Internet的迅速发展,网络安全问题日益突出,网络攻击对Internet构成巨大威胁。网络攻击方式不断变化,防御措施也在不断发展。本文提出的攻击分类和防范分类,旨在帮助我们更清晰地认识攻击、分析攻击,并引导我们找出更有效的防御措施。

简介：信息题又叫材料阅读题、化学情景题．这类题目取材于课本中未出现过的知识，由于情景新、构思精巧、解题思维富于灵活性和创造性，能较好地反映出学生对信息的阅读、提取、加工处理、转换以及解决新问题的能力．信息题在近几年的中考试题中频频出现，且分量越来越大，成为中考试卷中一道亮丽的风景线．随着课改的深入实施，这种突显时代与生活气息的试题，由于创设的情景新、知识内容活，要求考生能在有限的时间内迅速捕捉信息并且利用信息，从而能够有效地检测了考生自学能力及分析解决问题的能力，因此它将继续被命题者看重．可以预测这类试题在未来的中考中仍将显示出其优势地位，继续成为中考的热点和亮点．

简介：本文从武警院校五类信宿的信息交换分析中，解读了院校信息流动的含义，推出了信息效率变量、创新预测变量和创新效益变量等三个量化信息特征；解读了院校五类职能信宿的四种不同的信息态势，分析了正态信息交换、非正态信息交换、基本信息和延宕信息等内涵的实践意义；最后提出了具体的信息化重点建设预案。

简介：对网络群体事件进行类型分析是深入认识网络群体事件的有效方法,也是有针对性地进行网络群体事件治理的科学基础。国内学者对网络群体事件的类型有过多种划分,但仍难以达到科学、系统、实用的区分程度,因此,很有必要对网络群体事件的类型再做探讨,进而探寻其分类治理之法。具体研究问题有两个：一是面对纷繁复杂的网络群体事件,是否能够对其进行系统的类型区分,进而逐步构建一个网络群体事件的类型系统,这是一个认识论问题;二是面对各色各样的网络群体事件,是否能够对其进行对症下药的分类治理,以期收到最佳的治理效果,这是一个实践论问题。

简介：日志分析算法是日志能够正确、高效分析的关键,对有效快速获取有用日志信息起到至关重要的作用。本文首先简要介绍了层次聚类算法,并给出日志分析中聚类算法选择的标准。其次在深入研究Chameleon算法的基础上,将其改造用于日志分析中,然后在数据集上进行实验,结果证明Chameleon算法在聚类精度和运行方面具有很好的效果。

简介：摘要本文提出了一种基于局部自动搜索和光谱匹配技术的训练样本纯化的BP网络分类方法。利用影像的空间信息在图像局部范围内自动搜索和选择最佳样区位置，再用光谱匹配对寻找到的最佳样区在光谱空间上进一步纯化。从空间和光谱两个角度对样区进行了纯化，使得训练样本更适合遥感图像分类的要求，最后利用BP网络对遥感图像进行分类。实验结果证明，原始遥感图像经过样区纯化算法处理后，目视判读效果和数值分析都表明提高了分类精度。

简介：摘要：本文立足于移动通信网络的发展现状简略阐述了该课题的研究背景，介绍了移动网络中关键性能指标KPI的相关内容，并从相关性计算以及消除相关性的途径两方面内容着手对指标分类的方法进行了分析，旨在为相关研究人员提供参考。

简介：摘要：大量具有情感倾向的网络文本内容对市场营销、舆论监控等多方面具有很高的应用价值。本文通过对网络文本情感分类领域的专利申请进行分析，对申请趋势、重点申请人及核心专利进行分析梳理，以提供专利布局参考。

简介：摘要：在移动通信网络的运行过程中，KPI指标分类是最基础的一项网络运行状况评估内容，对于移动通信网络运行状态评估的实效性有着直接的影响。本文重点针对移动通信网络KPI指标分类问题进行了详细的分析，旨在提高移动通信网络的运行质量，以供参考。

简介：

简介：摘要:本文主要探讨了公共地理信息的分类问题。论述了主题资讯的分类系统,提出了基本的分类原则,以上海为例,构建了四级分类系统,其中包含4类、1类12类、2类133类,其中三级类为103类。为有效收集、处理、检索、分析公共地理信息打下了坚实的基础,为其它城市公共地理信息系统的研究提供了新的思路。

简介：本文根据地震应急信息产品管理、更新以及共享的需要，针对地震应急信息产品的属性、服务、时间、传递等特性，在借鉴地震应急基础理论研究以及相关行业分类标准基础上，研究了地震应急信息产品的分类方法，设计了分类编码结构，其成果可提高各地震应急专业技术系统之间的兼容性，提升应急信息产品的使用效率。

简介：Web2．0让分类信息感受到新一轮发展的巨大机遇，也让我们感受到了互联网寻求突破创新的迫切。

简介：

简介：计算机网络通俗地讲就是由多台计算机（或其它计算机网络设备）通过传输介质和软件物理（或逻辑）连接在一起组成的。总的来说计算机网络的组成基本上包括：计算机、网络操作系统、传输介质（可以是有形的，也可以是无形的，如无线网络的传输介质就是空气）以及相应的应用软件四部分。

简介：XBRL分类账是XML技术在会计领域的重要应用，它着重对交易层面会计信息的输入输出格式进行规范，作为联结企业交易与其他业务软件系统与企业报告系统的桥梁，XBRL分类账成为实现网上报告流程化的重要基础。本文从XBRL分类账的设计目的、运行机制、发展进程及其与XBRL财务报告的关系等几个方面进行剖析，同时探讨XBRL分类账对持续审计和会计国际化带来的影响。

简介：摘要：为解决单目图像中冗余像素点不利于深度神经网络快速完成深度信息检测的问题，提出一种基于卷积神经网络的深度线段分类算法。对 ＮＹＵ -Ｄｅｐｔｈ 数据集使用线段检测算法进行线段检测得到原始图像的线段特征图。通过数据预处理结合深度数据得到表征深度信息的线段集合及其标签，提出适用于线段特征的卷积神经网络，实现单目图像中深度线段的分类。本论文从不同方面阐述基于卷积神经网络的深度线段分类算法，希望为研究卷积神经网络的专家和学者提供理论参考依据。

简介：通过采用遗传算法优化神经网络初始权值的方法,将GA算法与BP神经网络有机结合,应用于海底底质分类。基于多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用改进的BP神经网络分类方法,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂和泥等底质类型的快速、准确识别。通过实验比较,GA-BP神经网络分类精度明显高于BP神经网络,证明了该方法的有效性和可靠性。

简介：摘要：数据分类是模式识别的一种，被大量应用在地质统计、语音识别、生物分类、搜索推荐等领域。化探数据具有极高的变异性和高度的非线性特征，对于非线性数据的分类问题，采用神经网络算法进行处理具备高效率、高准确度的优势。本文利用改进的BP神经网络算法建立BP神经网络模型，将训练好的BP神经网络预测未知类型的化探数据点。结果表明，应用该神经网络进行的分类对于有矿点、无矿点的识别获得了比较高的准确率。

简介：精确的网络流量分类是实现互联网可控可管的关键，传统的单一分类算法需要构建基于特定假设的某种模型，算法对于待分类数据的分布要求高，不能满足复杂多变的网络流量的分类要求。基于此，采用多决策树组合的随机森林算法实现网络流量分类。通过实际网络流量数据实验表明，在各种情况下，随机森林算法都能显著改善网络流量特别是小比例样本的分类效果，算法降低了单一算法过于依赖特定假设模型的要求，对于待分类样本的分布要求低，随机森林算法具有良好的分类效果和鲁棒性。