改进CRITIC与TOPSIS的区域建筑安全评价算法

为了监控区域建筑危险源,提高区域建筑的安全性水平,本文设计了一种区域建筑安全等级评价算法。该算法结合改进的CRITIC权重与TOPSIS模型,突出多个评价指标之间的比较强度,关注指标间的相互关系,充分考虑候选方案的全局最优解,对区域建筑安全等级的评价提出了具体的方法步骤。通过工程实例验证,本文算法在区域建筑安全等级评价中表现出明显优势,可以为决策者提供更科学、更合理的决策依据。

一种基于FKPCA和AHP的房屋安全大数据特征选择与分类算法

快速核主成分分析算法(fast kernel principal component analysis,FKPCA)和层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)在房屋安全大数据分析中可以检测异常、预测故障、优化决策等,提供房屋安全管理和风险控制的支持。本文首先针对房屋安全大数据特征选择与分类问题,提出一种基于快速FKPCA与AHP的算法。其次,通过FKPCA对大数据进行降维,使用AHP方法进行特征权重计算,从而筛选出与房屋安全密切相关的特征,最后,用选定的特征进行优化分析。该算法通过特征选择性能评价和分类模型性能评价两方面进行评估,以提升分类模型的性能和准确性。

回采巷道矿压与变形规律监测研究

通过对回采工作面巷道的形变量、巷道围岩竖向应力进行现场监测,得到了回采巷道在设计支护条件下的两帮移近量、底臌量、巷道围岩内应力值和动压影响超前距。监测结果对于探索回采巷道合理支护形式,保证安全回采有一定的指导作用。

Sniffer在网络协议分析中的应用研究

计算机网络是一门理论比较抽象，实践性很强的学科。利用Sniffer的解码特性，通过分析由Sniffer软件从实际网络运行环境中获取的数据包，详细分析了TCP／IP三次握手原理、FTP主动模式的传输过程和FTP被动模式的传输过程。实践证明，运用Sniffer软件对网络中的数据包进行分析，使读者对网络协议的工作原理的感性认识更直观、更形象，理解更深入。

基于Faster R-CNN深度学习的网络入侵检测模型

为了提高网络入侵检测性能,采用快速区域卷积神经网络(Faster region-convolutional neural network,Faster R-CNN)深度学习的方法来完成网络入侵检测。在网络上抓取网络数据包,数值化和归一化处理得到网络数据样本,通过卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)进行网络入侵数据特征提取,根据特征提取结果进行区域候选网络训练,生成多样化尺寸的基准矩形框,每个矩形框设置4个修正参数,根据修正参数及多个矩形框坐标,获得网络入侵样本的候选生成区域,最后采用分类回归网络训练,结合空间金字塔池化修正不同尺寸矩形框,并采用Softmax分类器,生成不同网络攻击类型的置信度,从而获得网络攻击类型分类结果。通过差异化设置CNN和区域候选网络训练时的卷积核尺寸和区域候选网络训练时的基准矩形框数目,验证合适样本集的卷积核尺寸和矩形框数目。结果表明,相比常用网络入侵检测算法,合理设置卷积核尺寸和基准矩形框数目,能够获得更高的网络入侵检出率和检测时间性能。

基于空间降维和多核支持向量机的网络入侵检测

提出空间降维和多核支持向量机算法进行网络入侵检测;从网络中抓取数据包,通过局部线性嵌入数据降维获得属性降维后的数据样本;通过差异化设置参与局部线性嵌入运算的邻居数,验证适合样本集的邻居数,将多项式核函数、高斯核函数和Sigmoid核函数进行两两组合,分别验证多核支持向量机的网络入侵检测性能。结果表明,在合理设置局部线性嵌入邻居数和核函数组合方式的条件下,基于空间降维和多核支持向量机的网络入侵检出率较高,检测时间较短。

基于ASP的论文提交和发布系统的设计与实现

学生的毕业论文已成为高校数字图书馆资源建设的一个特色,采用ASP、MICROSOFTACCESS、WIN-DOWS2000SERVER为开发平台的论文提交与发布系统,能较好地实现对这一资源的组织和管理,实现过程采用大量的JAVASCRIPT模块来封装对数据库和服务器复杂逻辑操作,有效地克服了B/S模式本身的缺陷,又很大程度地满足了用户要求。

基于防火墙策略路由的校园网多出口解决方案

由于不同ISP之间存在互连与互通问题,很多高校都采用同时接入Cernet和ChinaNet的方式,以提高校园网用户对公网的访问速度和降低网络使用费用,并利用出口的冗余,提高网络的稳定性。该文提出一个基于防火墙策略路由和动态DNS的校园网多出口解决方案,实现校园网环境中流量的双向分配控制,根据数据包的不同源或目的地址,由指定的接口进出,合理利用Cernet和ChinaNet的带宽资源,从而达到提高网络访问速度、降低网络费用的目的。

信息熵和灰色关联分析在企业大数据分析中的应用

大数据在利用数据提高商业价值方面扮演着越来越重要的角色。为了应对几个大数据挑战,这项研究的目的是确定从大数据中创造价值所需的企业级能力。研究结果证实了相邻理论的实践和能力的应用,以及在大数据的交叉点被改变和强化的某些实践和属性。作为对现有大数据研究的一个突出的额外支持,这项工作通过实证证实和描绘了迄今为止尚未探索的大数据能力,并确定了它们的作用,从而提供了对创造大数据价值所需的公司层面能力的全面概述。

独立学院计算机类专业实践教学体系建设与实践研究

独立学院是以培养应用型本科人才为目标,因此探索并建立适合本校办学特色的实践教学体系,将是培养本科生工程应用能力的重要途径。以计算机类专业为例,分析建立实践教学体系的依据,通过教学实施,具有一定的参考价值。

独立学院数字化校园建设与探索

独立学院作为高等教育的重要组成部分走过了20余年的发展历史,已成长为我国高等教育的一支生力军。本文以笔者所在单位为例分析了独立学院信息化建设中存在的问题,并结合多年建设工作经验,就如何加强独立学院数字化校园建设进行了较为深入的探讨,为同类院校开展数字化校园建设提供了参考。

基于微信小程序的校园导航系统的设计与实现

随着时代的发展,人们的生活越来越丰富,联系方式也越来越多样化,而其中最重要的——微信。采用微信开发者工具JS(JavaScrip,具有函数优先的轻量级,解释型或即时编译型)语言开发,使用云服务器(腾讯云)数据对象来存储数据,利用高德地图开发者的Key,以广州理工学院为基础,设计一款校园导航系统。通过此小程序,用户可以浏览校园文化;进行地点导航,即选择好目的地之后,可通过高德地图、腾讯地图等程序实现所在地点到目的地的实时导航;可以进行路线规划,即是在选定目的地之后,小程序根据地图进行计算,规划出所在地到目的地的最小路径,并把距离的长度以米为单位计算出来。