基于WFP系统的网络反黄系统过滤驱动研究

随着互联网的普及,网络色情信息充斥了整个网络,严重败坏了社会风气,尤其对未成年人心理健康危害极大.本文分析了Windows Vista平台下网络反黄系统开发原理和关键技术,并对Vista平台下一种新的网络过滤系统WFP进行了剖析,研究并设计了基于WFP系统和正则表达式的网络淫秽信息实时过滤驱动,提出了一种新的过滤技术,该技术采用正则表达式和独特的二级表结构,实践表明该系统设计具有良好的实用性.     

基于语义链的色情网页过滤系统

针对Internet上日益泛滥的色情信息,提出了一种语义链技术和向量空间模型相结合的方法,利用语义链技术找出待分类文本的语义链,由该语义链的各密度向量分量与色情(性文化)文本语义进行比较,来确定其与待分类文本的相似程度,从而将待分类文本分到对应的类中,最后可以使用先前的分类结果对色情信息实施过滤,通过实验表明,该方法能较好的识别色情网页并加以过滤.     

局域网环境下面向对象数据库安全机制的研究

在集成控制网络安全和面向对象数据库安全的思想指导下,基于ＢＬＰ模,导出局域网环境下面向对象数据库的安全模型－信息过滤模型和实现该模型的安全机制－信息过滤机制。     

客户端中文邮件过滤算法研究

提出了改进的最小风险贝叶斯邮件过滤算法,将其应用于客户端中文邮件过滤,以适应邮件分类的个性化需求.实验结果表明,将改进算法应用于中文邮件过滤是可行的,且与传统贝叶斯算法相比,使垃圾邮件的误报率明显降低;实验测试了损失因子、特征数量对过滤效果的影响,得出了较优的参数设定,对中文邮件过滤提出了有益的思路.     

基于读者兴趣的图书馆图书推荐方法研究

综合现有图书推荐方式与协同过滤思想,提出基于读者兴趣的图书馆图书推荐方法。通过对图书馆读者借阅日志进行数据分析,挖掘出更加符合读者阅读兴趣的图书信息,并把它们提供给相关读者,促进图书馆个性化服务水平不断提高。     

基于最小风险的单一表文件垃圾邮件过滤算法

研究探讨了传统贝叶斯模型的原理和优缺点,指出朴素贝叶斯算法没有考虑到合法邮件和垃圾邮件被误判带来的不同损失,因而有一定的局限性,而后以朴素贝叶斯为基础,结合最小风险的贝叶斯邮件过滤算法,提出改进的基于垃圾单词的单一表文件垃圾邮件过滤算法,提高了系统的执行效率,减少合法邮件的误判对用户造成的损害,并构建了邮件过滤模型．     

融合Eye Map信息的疲劳检测方法的研究

为降低人眼检测过程的计算量,提出一种改进的融合EyeM ap信息的快速过滤算法。利用基于肤色信息的图像分割,得到感兴趣的人脸区域,缩小了搜索范围,减小了检测的错误接受率;然后使用Haar-Like特征进行级联AdaBoost人眼定位检测,得到潜在的人眼区域,使用EyeMap的快速算法获得准确地人眼区域,再进行二值化处理,计算眼睛的轴向外接矩形以估计出眼睑的闭合程度,结合PERCLOS评判标准进行疲劳状态分析。实验证明：改进算法能快速实时有效地识别驾驶员疲劳时的眼部状态。     

汽车燃油高分子微孔滤清技术及滤芯设计

针对纸质滤芯使用寿命短和堵塞后必须更换的不足,开发了一种基于高分子滤材的汽车燃油精密微孔滤清技术,同时在结构上设计出带有旁通阀的外内两层过滤管的滤芯,实现了双层过滤及外层被堵塞后可单层过滤。提出了关键实现技术,包括有高分子精密微孔过滤技术、滤芯制造工艺、结构设计、工作原理和主要技术特征等。该技术和新型滤芯具有过滤精度高、滤清速度快、耐化学性能好、结构简单、价格低廉、微孔再生及使用寿命长等特点。     

邮件过滤系统中预处理方法的研究与实现

完成了邮件过滤系统中的预处理工作。实现了信息增益特征选择算法,通过实验对比,得出了PU系列语料库合适的特征维数。使用词频反文档频率公式计算了特征词的权重,通过算法把标准邮件集处理成了支持向量机算法可以直接处理的向量空间模型的形式。     

基于套索（Lasso）的中文垃圾邮件过滤

使用向量空间模型表示的文本邮件数据高维而稀疏,不利于邮件过滤分类模型的建立,通常需在分类器训练前进行维数约减。Lasso回归是一种基于l1正则化的多元线性模型,其在模型参数估计的同时实现了变量选择。提出使用Lasso回归进行垃圾邮件过滤,建立Lasso回归邮件分类模型、Lasso回归词条选择结合逻辑回归的分类模型,结合中文文本垃圾邮件数据集TREC06C进行垃圾邮件过滤实验。实验结果表明Lasso回归词条选择结合逻辑回归的邮件分类模型性能更佳。