基于关联规则挖掘的Q-CFIsL算法在网络入侵检测系统中的应用

针对关联规则挖掘算法在处理海量数据的过程中存在效率低、需要反复访问数据库等问题,以及在入侵检测系统产生误报、效率低下等问题,文章提出了基于关联规则挖掘的Q-CFIsL算法,设计了基于Q-CFIsL算法的入侵警报检测系统模型。实验证明,Q-CFIsL算法在减少入侵警报的数量和降低误报率等方面明显优于其他算法。     

基于Apriori算法的一种改进异常入侵检测模型的研究

近年来网络入侵检测系统成为计算机系统安全架构的关键性问题。异常攻击检测效果差是现有系统目前遇到的首要问题。因此,基于数据挖掘技术提出一种模型来预测新颖的攻击并实时生成防火墙规则。运用了Apriori算法来创建一个自动防火墙规则发生器用以监测新的异常攻击。结果表明改进后的算法高效的提高异常入侵检测系统的性能。     

基于用户模型的入侵检测系统研究

本文针对网络黑客盛行、越权访问等问题凸现,对网络入侵检测技术的发展、关键技术及难题进行了深入研究,提出了一种基于用户行为模型的入侵检测系统.并通过加入用户行为模块和规则库更新模块提高系统的入侵检测性能.     

基于数据挖掘的分布式入侵检测系统研究

文章通过对目前存在的入侵检测系统进行分析，提出了实时交互式、分布式的入侵检测系统，在分布式入侵检测系统模型设计中使用了数据挖掘的关联规则和移动代理技术，使该模型能减少网络间通信量，提高检测结果的准确率，提高了系统的可扩展性。     

金属期货与现货市场价格互动关联规则挖掘研究

期货市场传递的价格信息反映未来供求状况的预期,因此,研究金属期货和现货市场价格互动,对于国民经济发展、企业规避价格风险、投资者进行投资决策及政府进行市场监管都有重要意义。本文将数据挖掘中的关联规则挖掘方法引入金融时间序列分析研究领域,针对挖掘对象期货市场的特点,提出基于时间约束的时间序列关联规则挖掘算法。与传统的忽视数据时间信息的关联规则挖掘算法相比,该算法对期货价格与现货价格间的互动关联规则进行挖掘,能发现反映时间序列局部动态互动关联关系,具有一定的短期预测效果。     

基于遗传算法的网络入侵检测方法研究

针对目前大多数入侵检测系统存在的局限性,本文依据通用入侵检测框架提出了一种利用遗传算法的入侵检测模型,分析了入侵模糊特征、模糊神经网络的学习优化问题。给出了此模型中模糊神经网络模块的训练算法。仿真实验结果表明该检测算法可以有效地进行入侵检测,检测效率达到92%以上。     

关联规则挖掘技术发展及应用

本文主要介绍了关联规则挖掘的主要内容和最新进展,对关联规则的各种挖掘算法进行比较,分析了关联规则挖掘的各种扩展和改进模型,最后简单介绍关联规则的应用.     

关联规则挖掘Apriori算法的研究

关联规则反映了大量数据中项集之间的相互依存性和关联性。Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。本文在对Apriori算法分析的基础上,针对该算法存在的缺陷,即会产生大量冗余的候选集并频繁扫描数据库,提出了改进的Apriori算法,并给予验证。实践证明,改进后的算法效率优于传统的算法。     

关联规则算法探讨

文章对关联规则的发展进行了简单的介绍，分析了关联规则的经典算法，介绍进了一种新的关联规则算法，并对这三种算法在挖掘关联规则的特点进行了对比分析，最后对关联规则以后的发展进行了总结。     

关联规则挖掘技术发展及应用

本文主要介绍了关联规则挖掘的主要内容和最新进展。对关联规则的各种挖掘算法进行比较，分析了关联规则挖掘的各种扩展和改进模型，最后简单介绍关联规则的应用。     

基于边缘计算的视频背景重建方法

基于当前物联网技术的应用趋势,论文研究了一种基于边缘计算的视频背景重建的方法,结合城市道路交通车流量实时监测的应用需求,通过实际的车流量视频数据进行算法的验证。同时,论文基于OpenCV构建边缘计算机器视觉应用引擎,将基于视频背景重建的算法向嵌入式实时处理系统移植,从而探索出通用机器视觉算法在边缘计算侧实现功能应用的方法,使得以模块化、软硬件系统低耦合度思想研发机器视觉应用成为可能。     

资源型城企物流耦合系统的耦合度评价模型及其应用

从资源型企业拥有的物流资源优势出发,构建了资源型城企物流耦合系统,对耦合系统进行耦合度评价模型设计,建立了耦合系统耦合度计算模型和耦合度预测模型,对济宁市和兖州矿业集团进行了计算和运行结果的实证分析,并进行了预测,从物流角度为资源型企业下一步的转型和发展提供了参考。     

物流园区云物流服务平台的构建研究

为提高物流园区的工作效率和服务水平,引入了以云计算为基础的云物流。文中介绍了云计算及云物流的概念,根据物流园区作业流程,构建了一种基于云服务的物流园区服务系统模型,并在此基础上给出了云物流服务平台的技术构架,最后以案例分析说明了云物流的构建和应用。     

南山煤矿π放工作面的优越性及提高回采率的主要途径

本文以南山煤矿π型钢梁放顶煤工作面为例,运用对比分析方法,对分层开采及一次采全高进行了实质性的对比,并结合南山煤矿的生产实际情况对提高π放工作面的优越性和主要提高回采率做以探讨和分析,提出了提高回采率的主要途径。     

基于“云仓”模式的供应链金融贷款定价研究

为解决中小企业融资难问题,网络供应链金融的实践和理论研究得到迅速发展。"云仓"是在融通仓概念基础上提出的一种新型供应链金融融资模式,是对当前网络供应链金融的一种理论总结。基于第三方电子商务平台的"云仓"融资模式建立在云计算、云物流、物联网等技术之上,具有融资成本低、效率高和信用评估全面的特点。利用RAROC方法建立"云仓"融资模式下的贷款定价模型,能够充分利用云仓强大的信息收集功能,为金融机构规避风险、提高收益率起到积极的指导作用。     

关于制订《经济责任审计条例》的思考

本文通过对新修订的《中华人民共和国审计法》和现有的省级《审计监督条例》中关于经济责任审计规定的比较分析,结合中国审计现实情况,提出国务院制定《经济责任审计条例》应明确的一些问题,并提出现阶段应采取的措施。     

植基部落格之资料探勘模式以探索顾客需求

由于部落格（Blogs）的普及,导致愈来愈多的企业希望能从大量的使用者文章中撷取出有用的信息,从中了解消费者需求及市场导向,以帮助企业改善商品及服务质量,抑或评估企业本身或同业竞争者的优劣势。本研究针对部落格中的产品使用心得,提出一套FAIR模块,希望藉由该模块得以达到在短时间内有效地分析产品评价,以利于企业或消费者在掌握商品重点特色及整体评价时,能避免阅读大量文章的时间耗费并无从理出头绪的情形。FAIR模块为模糊自适应共振理论（Fuzzy ART）结合隐含语意索引（LSI）的特性,将文章集予以分群并从中撷取出代表性关键词,以达到信息检索的目的,最终再通过关联法则（AR）提升关键词的解释性。通过FAIR模块所撷取出来的消费者心声,我们更进一步地应用于质量机能展开,将顾客需求转化为技术需求,以分别了解产品本身或同业之间的竞争力,使企业充分掌握顾客需求,并提升产品设计之适用性。最后,我们以美容保养品之部落格文章作为实验对象,以说明并验证所提出的FAIR模块之效力。     

论国际贸易规则教学的目的及方法

通过对国际贸易规则教学目的的论述,分析了国际贸易规则教学中存在的问题,提出了应采取的正确的教学思路和方法,指出了对学生规则实际运用能力的培养是教学的终极目的。     

视同销售行为应税收入与应缴增值税问题刍议

合理的税制结构既能够减少重复征税,降低企业负担,又能节约税务部门的人力物力成本。本文首先介绍了《增值税暂行条例实施细则》对于税法中关于视同销售行为内容的界定,分析并归纳了企业或其他经济组织发生视同销售行为时,应如何根据不同经济交易情况的货物移送转移行为确定合理的税种。在此基础上笔者结合当前实际延伸了一些关于现代税收制度体系的思考。     

Direct and iterated multistep AR methods for difference stationary processes

The paper focuses on a comparison between the direct and iterated AR predictors for difference stationary processes. In particular, it provides new methods for comparing the efficiency of the two predictors. The methods are based on an encompassing representation for the two predictors, which enables us to derive their properties quite easily under a maintained model. The paper provides an analytical expression for the mean square forecast error of the two predictors and derives useful recursive formulae for computing the direct and iterated coefficients. From an empirical standpoint, we propose estimators of the AR coefficients based on the tapered Yule-Walker estimates; we also provide a test of equal forecast accuracy which is very simple to implement and whose critical values are obtained using the bootstrap method.