网络计算中的智能信息处理与安全技术研究

"该文档是关于网络计算中的智能信息处理方法的研究，涵盖了多个领域的知识，包括知识工程、汉语分词、语音识别、信息分类和检索、分布式智能控制以及信息安全的智能方法。" 本文深入探讨了在网络计算环境中智能信息处理的重要性和发展趋势。在第一章中，作者介绍了知识工程的背景，强调了在网络计算模式下知识处理的研究价值，概述了当前的研究现状，并明确了文章的主要研究内容。 第二章专注于基于计算语言模型和机器学习的汉语分词技术。作者详细阐述了汉语自动分词的方法，如基于字符的N-gram模型和结合机器学习的分词算法，这些技术对于提高自然语言处理的准确性至关重要。 第三章探讨了基于计算语言模型的语音识别方法。这部分讲解了语音识别的数学模型，语言模型的构建和复杂度，以及相关的训练和识别算法，同时提供了实验结果和讨论，展示了如何提高语音识别的效率和准确率。 第四章聚焦于网络计算中的信息分类和检索的模糊方法。作者介绍了文本信息处理的模型，模糊信息分类和检索的原理，并提出了一种名为FVCM的模糊矢量相关检索模型，通过实验验证了其在信息检索中的性能。 第五章涉及自组织通信网络的分布式智能控制，详细阐述了SORNET的基本概念、链群划分的数学模型，以及一种分布式智能计算算法，还分析了网络的吞吐率，强调了分布式智能在网络管理中的作用。 第六章讨论了网络计算中的信息安全智能方法，包括信息安全的概念、系统框架，并提出了一种基于神经网络的入侵检测系统NNIDS，为网络安全提供智能防御策略。 最后，第七章介绍了智能软件Agents技术及其在移动Agent系统和智能WWW检索系统中的应用，分析了MobileAgents的现状和未来趋势。 这篇研究论文全面覆盖了网络计算环境中的关键智能信息处理技术，从语言处理到通信网络控制，再到信息安全，为相关领域的研究者提供了丰富的理论基础和实践指导。