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分类器集成与相似度融合的主动学习及其在入侵检测中的应用被引量：1: 2009年; 传统的入侵检测方法均非常依赖于用于机器学习所需的训练数据集。主动学习(Active Learning)作为解决这类问题的一种方法被提了出来。它改变了传统的从已知样本集中进行被动学习的方法,而是根据学习进程主动选择最佳的样本进行学习,从而有效减少所需评价样本的数量。本文研究在网络入侵检测中采用基于分类器集成的主动学习算法,解决训练样本获取代价过大带来的问题。通过基于分类器集成的主动学习算法与传统的被动学习算法的对比实验说明,主动学习算法能有效地减少学习样本数,并且能有效地提高入侵检测系统的分类性能。; 肖袁; 关键词：分类器入侵检测

一种XML多分支路径索引查询算法被引量：2: 2007年; 为高效地实现XML多分支路径查询,提出了基于索引的XML多分支路径查询算法depthjoin.首先对XML文档进行编码并创建索引,然后对查询树进行查询匹配.采用栈存储多分支路径中的单路径,对多分支结点采用索引信息判定其子结点是否具有共同的祖先结点或父结点.与现有的XML分支查询算法相比,算法depthjoin充分利用索引,不需要进行单路径的连接操作,实验表明其查询效率比现有的查询算法高.; 吉根林肖袁; 关键词：XML查询 XML索引

基于索引的XML查询技术研究被引量：6: 2007年; 介绍了目前XML数据查询技术的研究现状,对主要的XML索引查询技术作了较深入的探讨,其中包括:基于路径索引的XML查询方法,如DataGuide、1-index、A(k)索引等;基于编码的XML索引查询方法,如Anc—Desc—B+、XR树+XR-Stack算法等。文中对相关XML索引查询方法的优点和不足进行了分析。; 肖袁吉根林; 关键词：XML查询 XML索引路径索引

一种XML多分支树结构的查询算法: 2011年; 目前XML单路径查询和简单的分支路径查询已经得到了较好地解决,但如何高效地实现XML多分支树查询还没有很好的方法。该文提出了算法TBQ,该算法将多分支树的每个结点进行查询,然后根据查询结果进行匹配。实验表明,与现有的XML多分支树查询算法pathsjoin相比,算法TBQ的查询效率更高。; 肖袁; 关键词：XML查询 XML编码 XML索引

基于索引的XML查询技术研究: XML索引查询是XML技术研究的重要课题。虽然XML索引查询已经取得一些研究成果，但由于XML数据自身的特点，XML索引查询技术在理论上和实现上都还存在很多难点。本文对XML路径索引查询的一些关...; 肖袁; 关键词：XML索引 XML查询; 文献传递

一种高效的XML多分支路径查询算法被引量：3: 2010年; 目前XML单路径查询和简单的分支路径查询已经得到了较好的解决,但如何高效地实现XML多分支路径查询还没有很好的方法。提出一种高效的XML多分支查询算法MBPQ。算法MBPQ首先对XML文档和被查询的多分支路径结点分别按照各自不同的方式进行编码,并将被查询的多分支路径拆分成单路径,最后将单路径查询匹配成多分支查询结果。在单路径查询结果匹配过程中,算法MBPQ利用栈控制匹配过程,按照查询树从左到右、自底向上的顺序匹配具有共同祖先结点的单路径查询结果,从而提高匹配效率。实验表明,与现有的XML多分支查询一般算法相比,算法MBPQ的查询效率高。; 肖袁; 关键词：XML查询 XML编码

一种基于路径分块索引的XML查询方法: 2007年; 针对XML的相对路径查询及引用路径查询问题,提出了一种面向XML数据的路径分块索引KI。探讨了KI索引构造方法、索引节点分裂算法和相关查询处理的算法,并用VC++实现,利用Shakespeare和Xorder数据集进行了XML查询测试,实验结果表明,提出的KI索引能有效地提高XML查询效率。; 陈冬霞吉根林肖袁; 关键词：XML技术查询索引

基于DOM4J的XML文档解析技术被引量：6: 2011年; 本文介绍了DOM4J产生的背景和DOM4J规范,并讨论了利用XML DOM4J技术来实现动态地创建文档,以及遍历文档结构、添加、修改、文档内容等方法。; 肖袁; 关键词：DOM4J API XML DOM SAX

成对约束降维集成下的MicroRNA预测: 2011年; MicroRNA(miRNA)是一类在生物体内发挥重要调控作用的非编码小RNA,对miRNA的预测有助于研究和理解其生物学功能。已经提出的基于成对约束的降维算法(local semi-supervised linear discriminant analysis,LSLDA)在对miRNA降维的同时,也能保持数据的局部结构信息和判别能力,可有效改进miRNA的预测性能。因此,在LSLDA算法基础上,提出了一种新的集成LSLDA算法(ensemble of local semi-supervised linear discriminant analysis,En-LSLDA)。该算法对不同约束个数下的分类结果进行集成,以集成结果作为最后的分类结果,以此进一步改进miRNA的预测性能。miRNA数据集上的实验结果表明,En-LSLDA算法是有效可行的。同时,UCI数据集上的实验结果也验证了新提出的集成方法同样适用于其他数据集。; 魏爽杨明肖袁; 关键词：MIRNA 降维

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肖袁