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题名一种基于规则的安全日志范式分析模型(英文)
被引量：3
- 1
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作者
王倩
陆晟
龚俭
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机构
东南大学计算机科学与工程系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
1999年第S1期53-55,64,共4页
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文摘
通过日志分析，能够有效地掌握系统运行情况、加强系统维护与管理。但由于原始日志数据量大，格式多变，难以对其进行直接处理，需要寻求更为有效的分析方法。该文面向安全日志，介绍了范式分析的思想，提出了一种基于规则的安全日志范式分析模型，并给出了实现示例。
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关键词
网络安全
安全管理
系统日志分析
范式模型
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Keywords
Network security
Security management
System log analysis
Normal-form model
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于p范式模型的检索
被引量：3
- 2
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作者
迟呈英
战学刚
姚天顺
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机构
鞍山钢铁学院计算机系
东北大学计算机系
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2000年第4期35-41,共7页
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基金
鞍山钢铁学院董事会重点基金!(19980 3- 0 7)
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文摘
随着电子文本的大量涌现 ,人们对信息检索工具提出了更高的要求。本文介绍一种扩展的布尔检索模型及其在中文信息检索系统中的应用 ,并利用相关反馈技术改善检索系统性能。
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关键词
向量空间模型
布尔模型
p范式模型
信息检索系统
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Keywords
information retrieval
vector space model
Boolean model
p norm model
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
G354.4
[文化科学—情报学]
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题名基于P-范式模型的P2P网络分组查询算法
被引量：2
- 3
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作者
张晓玲
钟诚
李智
蓝乾艺
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机构
广西大学计算机与电子信息学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第24期127-130,共4页
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基金
广西省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Guangxi Province of China under Grant No.桂科基0575014)
广西研究生创新教育计划基金(No.2006105930812M29)
广西科技信息网络中心资助课题
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文摘
P2P系统的可用性取决于查找数据的有效方法。利用节点兴趣和节点与中心节点的通信延迟建立链接,动态分组P2P网络的节点,查询节点通过中心节点转发搜索请求给其他中心节点,中心节点收到搜索请求后,若查找资源的主题排在本组关注的前K(K一般取1～3)位,则搜索本组内所有节点。在此基础上,提出了一种基于P-范式模型的P2P网络分组查询算法。算法分析和实验结果表明该算法的性能优于MSW查询算法。
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关键词
P2P网络查询算法P-范式模型节点兴趣分组
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Keywords
P2P network
searching algorithm
P-paradigm model
node interest
partitioning
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于有限状态机的可校核仿真模型研究
被引量：1
- 4
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作者
皮学贤
荆涛
柳林
钟玮珺
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机构
海军装备研究院
海军装备研究院博士后科研工作站
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2012年第5期153-156,共4页
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文摘
基于有限状态机仿真模型因其外部环境的复杂交互关系,而难以完整复现其状态变迁过程,更难对模型进行校核与检验;而模型校核对于确保仿真的可信度十分重要。本文从分析基于有限状态机的仿真对象模型状态变迁及公共调用接口出发,将有限状态机模型的公共接口区分为参数注入方法集、参数提取方法集和无参数方法集。并在此基础上,提出并实现了对有限状态机模型接口输入集进行窥视和顶替的校核策略。实验表明,在满足若干禁入规则的条件下,该方法能够完整复现有限状态机模型的状态变迁过程,从而可为实现可校核与可检验有限状态机模型提供建模框架。
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关键词
有限状态机
模型范式
软件工程
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Keywords
finite state machine
paradigm of model
software engineering
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分类号
TP394
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名大数据时代的经济学研究:数据驱动范式
被引量：13
- 5
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作者
崔俊富
邹一南
陈金伟
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机构
南京航空航天大学经济与管理学院
中共中央党校经济学教研部
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出处
《广东财经大学学报》
CSSCI
北大核心
2016年第1期4-12,共9页
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基金
中国博士后科学基金资助项目(2015M581784)
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文摘
主流经济学研究一般采用模型驱动研究范式,包括选定模型的组成变量、建立模型的基本假设、模型的模拟与求解、实证检验以及分析结论五个步骤。模型驱动研究范式推动了近代以来经济学的发展,与思辨驱动研究范式一道成为经济学发展史上重要的里程碑。但自21世纪以来,数据出现了爆炸式增长,数据量级已达到了ZB(270B)级别,且还在呈指数级加速增长。数据大爆炸给经济学研究带来了全新的挑战,模型驱动研究范式已难以适应经济学研究的需要。随着计算机技术的迅猛发展,数据驱动研究范式因其可最大限度利用巨量数据所提供的有价值的信息而表现出模型驱动研究范式不可比拟的优势,因而未来的经济学研究必将由数据驱动研究范式所主导。对此,经济研究工作者应做出相应改变,以适应大数据时代的来临。
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关键词
大数据
经济学
研究范式
数据驱动范式
模型驱动范式
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Keywords
big data
economics
research paradigm
model-driven paradigm
data-driven paradigm
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分类号
F091.3
[经济管理—政治经济学]
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