文章介绍了范矿煤矿为了优化定额定员管理,有效提高工时利用率,选用C++Builder以及SQL Server 2000开发综采定额计算机自动编制系统的过程。该系统投入使用后提高了煤矿企业的计划安排与资源协作的能力。事实证明:该综采定额计算机自动...文章介绍了范矿煤矿为了优化定额定员管理,有效提高工时利用率,选用C++Builder以及SQL Server 2000开发综采定额计算机自动编制系统的过程。该系统投入使用后提高了煤矿企业的计划安排与资源协作的能力。事实证明:该综采定额计算机自动编制系统是一种能提高煤矿工时利用率、提高成本控制水平的良好方法。展开更多
提出一种新颖的基于boosting RBF神经网络的入侵检测方法。将模糊聚类和神经网络技术相结合,提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法,为了提高RBF神经网络的泛化能力,采用Boosting方法,进行网络集成。以"KDD Cup 1999 Da...提出一种新颖的基于boosting RBF神经网络的入侵检测方法。将模糊聚类和神经网络技术相结合,提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法,为了提高RBF神经网络的泛化能力,采用Boosting方法,进行网络集成。以"KDD Cup 1999 Data"网络连接数据集训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误警率。展开更多
文摘文章介绍了范矿煤矿为了优化定额定员管理,有效提高工时利用率,选用C++Builder以及SQL Server 2000开发综采定额计算机自动编制系统的过程。该系统投入使用后提高了煤矿企业的计划安排与资源协作的能力。事实证明:该综采定额计算机自动编制系统是一种能提高煤矿工时利用率、提高成本控制水平的良好方法。
基金河北省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Hebei Province of China under Grant No.F2007000682)
文摘提出一种新颖的基于boosting RBF神经网络的入侵检测方法。将模糊聚类和神经网络技术相结合,提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法,为了提高RBF神经网络的泛化能力,采用Boosting方法,进行网络集成。以"KDD Cup 1999 Data"网络连接数据集训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误警率。