检索结果-内蒙古大学图书馆

第六届中国信息和通信安全学术会议(CCICS'2009)

作者：张冰冯扬罗恺恺罗森林王丽萍国家计算机网络应急技术处理协调中心，北京，100029 北京理工大学电子工程系信息安全与对抗技术实验室，北京，100081 方正集团电子政务信息技术有限公司，北京，100871 大唐移动通信设备有限公司，北京，100083

智能代理具有自主性、协作性等特点，能够解决传统C/S模型难以满足目前分布、异质、动态的网络环境的问题，并在信息安全领域具有重要的意义。本文对智能代理技术的体系结构及关键技术进行了分析，并针对传统C/S模型的远程控制技术不足... 详细信息

智能代理具有自主性、协作性等特点，能够解决传统C/S模型难以满足目前分布、异质、动态的网络环境的问题，并在信息安全领域具有重要的意义。本文对智能代理技术的体系结构及关键技术进行了分析，并针对传统C/S模型的远程控制技术不足，设计和构建了一个基于多智能代理(MAS)的远程控制系统并通过实验比较其与C/S结构系统在性能上的差别，实验结果显示，相比于C/S模型，智能代理能自主完成控制任务，减少网络通信的负担，提高客户端的使用效率，更适合解决远程控制中的灵活、复杂的问题。

关键词：智能代理远程控制信息安全 C/S模型

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不同胰岛素敏感状态下大鼠基因数据处理

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计算机工程与设计 2007年第10期28卷 2412-2416页

作者：邓建钢潘丽敏罗森林张铁梅韩怡文北京理工大学信息科学技术学院电子工程系信息安全与对抗技术综合实验室北京100081 卫生部北京老年医学研究所北京100730

胰岛素抵抗是目前众多老年慢性疾病发病的共同途径,其发生机制的研究对于寻找与制定疾病的防治策略最有重要的意义,但传统的研究方案往往局限于某个器官、一货机种代谢产物,或某一、两种基因参与的条件,得出的结论多为局部描述性,难以... 详细信息

胰岛素抵抗是目前众多老年慢性疾病发病的共同途径,其发生机制的研究对于寻找与制定疾病的防治策略最有重要的意义,但传统的研究方案往往局限于某个器官、一货机种代谢产物,或某一、两种基因参与的条件,得出的结论多为局部描述性,难以进行规律上的探素。基于两种组织(肌肉和肝脏)3种不同胰岛素敏感状态下(限食、对照、肥胖)的12组4 040条基因芯片数据,从基因表达数据的统计分析开始,观察不同胰岛素敏感状态下的大鼠组织对糖刺激反应的基因表达情况,比较、阐述胰岛素抵抗发生的分子机理;并通过SOM聚类分析的方法,发现不同胰岛素敏感状态下的大鼠基因表达变化下所隐藏的表达模式,从而为进一步分析胰岛素抵抗发生的分子机理提供了可能。

关键词：生物信息学基因芯片基因表达胰岛素抵抗 SOM聚类

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基于二次分类敏感图像检测方法

基于二次分类敏感图像检测方法

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全国网络与信息安全技术研讨会'2005

作者：辛子英罗森林北京理工大学信息科学技术学院电子工程系信息安全与对抗技术综合实验室北京理工大学信息科学技术学院电子工程系信息安全与对抗技术综合实验室

随着互联网的普及以及用户数量,特别是未成年人上网人数的巨增,网络上的色情图片的监、控、管越发重要。本文提出一种基于二次分类的敏感图像检测方法,该方法首先利用Daubeehies小波和灰度共生矩阵提取图片的纹理信息,之后在HSI空间和YC... 详细信息

随着互联网的普及以及用户数量,特别是未成年人上网人数的巨增,网络上的色情图片的监、控、管越发重要。本文提出一种基于二次分类的敏感图像检测方法,该方法首先利用Daubeehies小波和灰度共生矩阵提取图片的纹理信息,之后在HSI空间和YCbCr空间进行颜色特征提取,随后进行第一次基于C4．5 算法的训练和分类;再对这次分类生成的0、1二值空间进行特征提取,再将所有特征分量融合进行基于C4．5 算法和二次训练和分类,最后,基于二次训练生成的规则进行敏感图片的检测。实验结果表明,该方法对于敏感图片分类正确率达93．3％以上,同基于颜色和纹理特征的直接检测方法相比,进一步提高了正确识别率, 降低了错误识别率。

关键词：敏感图像皮肤检测颜色空间 C4．5算法

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基于二次分类敏感图像检测方法

基于二次分类敏感图像检测方法

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2005全国网络与信息安全技术研讨会

作者：辛子英罗森林北京理工大学信息科学技术学院电子工程系信息安全与对抗技术综合实验室北京 100081

随着互联网的普及以及用户数量，特别是未成年人上网人数的巨增，网络上的色情图片的监、控、管越发重要。本文提出一种基于二次分类的敏感图像检测方法，该方法首先利用Daubechies小波和灰度共生矩阵提取图片的纹理信息，之后在HSI空间... 详细信息

随着互联网的普及以及用户数量，特别是未成年人上网人数的巨增，网络上的色情图片的监、控、管越发重要。本文提出一种基于二次分类的敏感图像检测方法，该方法首先利用Daubechies小波和灰度共生矩阵提取图片的纹理信息，之后在HSI空间和YCbCr空间进行颜色特征提取，随后进行第一次基于C4.5算法的训练和分类;再对这次分类生成的0、1二值空间进行特征提取，再将所有特征分量融合进行基于C4.5算法和二次训练和分类，最后，基于二次训练生成的规则进行敏感图片的检测。实验结果表明，该方法对于敏感图片分类正确率达93.3％以上，同基于颜色和纹理特征的直接检测方法相比，进一步提高了正确识别率，降低了错误识别率。

关键词：敏感图像二次分类图像检测

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