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1. 基于自然语言理解的SPARQL本体查询

张宗仁杨天奇

计算机应用 2010, 30 (12): 3397-3400.

摘要（2168）

PDF （774KB）（1347）

为了用户能够方便地获取本体知识，提出了基于自然语言理解的SPARQL本体查询。利用Stanford Parser分析用户的自然语言查询，根据语法构建查询三元组,与关键词的方法相比，有效地减少了组合的个数。结合用户词典，能较准确地把查询三元组的词汇映射到本体实体。分值计算时除了考虑词语的形式相似和语义相似外，还考虑了概念的模糊性，尽量返回具体的概念。利用本体推理获取隐藏在本体中的信息，对查询进行过滤和限制，提高了准确率。用户通过图形交互界面和系统进行交互，选择需要的结果，最后返回树形查询结果，并能看到相关的信息。实验结果表明，该方法达到了预期的效果。

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2. 一个改进的证实数字签名方案

宋庆杨天奇

计算机应用

摘要（1654）

PDF （369KB）（687）

证实数字签名是在不可否认数字签名的基础上提出的一种新的具有特殊用途的数字签名方案。在分析已有证实数字签名算法缺陷的基础上，将零知识证明引入证实数字签名，提出了一个改进的证实数字签名方案。方案中签名者不直接提供对信息的签名，而是提供一个零知识证明其拥有对该信息的数字签名，该证明中含有签名者的身份信息。改进的方案比传统的证实数字签名算法简单有效，且具有较高的安全性。

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3. 一种基于反馈神经网络的异常检测方法

杨天奇

计算机应用 2005, 25 (04): 844-845. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.0844

摘要（1134）

PDF （143KB）（952）

目前的入侵检测系统缺乏从先前所观察到的进攻进行概括并检测已知攻击的细微变化的能力。描述了一种基于最小二乘估计(LS)模型的入侵检测算法,该算法利用神经网络的特点,具有从先前观测到的行为进行概括进而判断将来可能发生的行为的能力。提出了一种在异常检测中用反馈神经网络构建程序行为的特征轮廓的思想,给出了神经网络算法的选择和应用神经网络的设计方案。实验表明在异常检测中利用反馈神经网络构建程序行为的特征轮廓,能够提高检测系统对偶然事件和入侵变异的自适应性和异常检测的速度。