为了实现对可信Web服务的推荐,在分析了Web服务推荐技术与电子商务推荐技术的不同的基础上,提出了一种基于协同过滤的可信Web服务推荐方法。首先,根据已有成果对待组装应用的可信需求进行评估,根据此需求对相似用户进行首次筛选;然后在首次筛选的用户中,根据用户使用服务后的评分数据和用户信息来对相似用户进行二次筛选,经过两次筛选得到最终推荐用户。在根据用户对服务的评分数据计算用户之间的相似性时,考虑了不同服务对于用户间相似性的贡献值;在根据用户信息计算用户之间的相似性时,考虑到用户信息之间非线性的特点,引入了欧几里得距离公式来计算其相似值;在产生推荐的过程中还考虑了不诚实用户和用户数不足的问题。模拟实验结果表明该方法能够有效地对可信Web服务进行推荐。

对软件实施安全度量是开发安全的软件产品和实施软件安全改进的关键基础。基于Manadhata等(MANADHATA P K, TAN K M C, MAXION R A, et al. An approach to measuring a system's attack surface, CMU-CS-07-146. Pittsburgh: Carnegie Mellon University, 2007; MANADHATA P K, WING J M. An attack surface metric. IEEE Transactions on Software Engineering, 2011, 37(3): 371-386)提出的攻击面方法，结合信息熵理论，提出结合信息熵和攻击面的软件安全度量方法，可以有效地利用信息熵的计算方法对软件攻击面的各项资源进行威胁评估，从而提供具有针对性的威胁指标量化权值。在此基础之上，通过计算软件攻击面各项资源的指标值可以实现软件的安全度量。最后，通过具体的实例分析说明结合信息熵和攻击面的方法可以有效地应用于软件的安全开发过程和软件安全改进过程，为软件的安全设计开发指明可能存在的安全威胁，帮助提早避免软件产品中可能存在的漏洞；而对于已经开发完成待实施安全改进的软件则可以指出明确的改进方向。

为提高说话人识别系统的识别率,提出了基于梅尔频率倒谱系数(MFCC)与翻转梅尔频率倒谱系数(IMFCC)为特征参数的特征提取新方法。该方法利用Fisher准则将MFCC和IMFCC相结合,构造了一种混合特征参数。实验结果表明,新的混合特征参数与MFCC相比,在纯净语音库及噪声环境中均具有较好的识别性能。