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2024年7月16日发(作者:)
计算机光盘软件与应用
工程技术
Computer CD Software and Applications 2012年第13期
delY: .tom/s
操作人员加强安全教育,对入网u盘使用前进行扫描。对每台电
delY:\枣.exe,s
脑做克隆,这样可以使系统崩溃时快速恢复。除了上述方法,有
delY:\..bat/s
条件的地方可以采用硬件防火墙,这种硬防火墙应用于各个子网
x和Y盘是播出服务器的阵列,是专门存放所有播出素材地 的安全隔离,特别是播出子网和媒资子网或制作网的安全隔离,
方。有了这个计划任务以后,即便是不小心将感染了病毒的文件
简化了工作流程,提高了工作效率。
上传到了播出系统服务器,播出系统也能够自动将它删除,把可
四、面临的新问题
能的危害降低到最小。再就是给每台联网电脑安装正版的杀毒软
随着技术的日益发展,电视台全台网络化、数字化将逐步普
件和防火墙,装杀毒软件前要注意一点是选择适应本系统杀毒软
及。基于半导体,光盘、固态硬盘等存储介质的摄录一体机被广
件,通过对比测试发现360杀毒虽然免费,但对~些广告软件有 泛使用,甚至未来的云存储技术的应用。新一代的记录存储介质
误杀情况,如果管理人员经验不足会照成误杀广告管理的软件。
逐渐成为广播电视节目发行新载体,旧的存储技术必将会被新一
瑞星软件杀毒和防火墙软件分离,装了瑞星防火墙后有阻止正常
代的记录介质所取代。新的记录介质具有所有高速、可靠、便捷
数据交换现象,并且杀毒和防火墙要分开升级,电脑多的情况下 的特点,非常适合用于节目制作。这就给我们目前的防病毒系统
工作量大。国外的杀毒软件不是非常适于中国人的使用习惯,界 带来了一个新的难题。如果这些存储介质感染了病毒,同样会给
面比较复杂不适合普通非专业人员使用。最后通过测试发现
我们的节目制作网带来极大的威胁,我们目前的网络结构无法有
KV201 1杀毒软件,KV201 1全面融合杀毒软件、防火墙、安全检
效防御病毒的蔓延。特别是半导体存储和固态硬盘又极易感染病
测。而且带开机扫描杀毒功能,在系统中毒不能正常开机时正常 毒(由于光盘的物理特性,光盘一般不易感染病毒)。因此在基于
杀毒,并且兼容性好,占用资源小,不会影响正常使用的播出和 新一代记录介质的设备和新技术普及使用的同时,这是我们未来
广告管理软件正常数据交换,界面友好、简单易懂,适合非专业 无法回避的新问题,新挑战。
和专业人士使用。在安装完杀毒软件后通过设置开启杀毒软件的 任何技术方案并不能做到100%的完善,因此我们还出台了相
u盘自动查杀功能,这样可以对插入的U盘自动查杀后才能打开 应的规章制度,做到人防和技防相结合。我们使用的这个防病毒
u盘,并打开定时杀毒功能,可以固定一个工作空闲时间对电脑 方案,投入使用2年以来,运行良好,未因由于病毒而造成事故。
进行自动查杀,同样每周需要定期升级杀毒软件(通过U盘下载
我们在保障系统安全运行的同时,最大限度的为使用者提供操作
升级包)。日常我们还需要通过监测网络空闲时数据流量是否异 上的便利。
常,询问操作人员了解电脑使用情况等,及时发现系统异常。对
(上接第116页)
C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较
(3)IF学生的数学成绩及格且化学成绩及格 高。其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺
THEN其物理成绩及格 序扫描和排序,因而导致算法的低效。此外,C4.5只适合于能够
准确度=(25.3) ̄5=88% 驻留于内存的数据集,当训练集大得无法在内存容纳时程序无法
覆盖率=25/161=16%
运行。具体算法步骤如下;
我们也可这样描述:学生数学的学习程度将直接影响着其对
(1)创建节点N
物理的学习效果。化学的学习对物理的学习也有一定的影响。因
(2)如果训练集为空,在返回节点N标记为Failure
此高中教师在进行物理教学时。应考虑学生的数学基础。数学程 (3)如果训练集中的所有记录都属于同一个类别,则以该类
度较好而物理程度一般的学生应更重视化学的学习。
别标记节点N
4.ID3算法是决策树的一个经典的构造算法,在一段时期内曾 (4)如果候选属性为空,则返回N作为叶节点,标记为训
是同类研究工作的比较对象,但通过近些年国内外学者的研究,
练集中最普通的类
ID3算法也暴露出一些问题,具体如下:
(5)foreach候选属性attribute list
(1)信息增益的计算依赖于特征数目较多的特征,而属性取 (6)if候选属性是联系的也eIl
值最多的属性并不一定最优。 (7)对该属性进行离散化
(2)ID3是非递增算法。
(8)选择候选属性at
(9)标记节点N为属性D_l
lribute
ist
中具有最高信息增益的属性D
(3)ID3是单变量决策树(在分枝节点上只考虑单个属性),
许多复杂概念的表达困难,属性相互关系强调不够,容易导致决
(10)for each属性D的一致值d
策树中子树的重复或有些属性在决策树的某一路径上被检验多 (11)由节点N长出一个条件为D=d的分支
次。
(12)设s是训练集中D=d的训练样本的集合
(4)抗噪性差,训练例子中正例和反例的比例较难控制。
(13)ifs为空
于是Quilan改进了ID3,提出了CA.5算法。C4.5算法现在
(14)加上一个树叶,标记为训练集中最普通的类
已经成为最经典的决策树构造算法,排名数据挖掘十大经典算法 (15)else加上一个有C4.5(R-{D’,C,s)返回的点
之首。
三、结束语
二、决策树的经典构造算法(--)—— 4.5 决策树技术是一个年轻且充满希望的研究领域,商业立业的
由于ID3算法在实际应用中存在一些问题,于是Qui ̄n提出
强大驱动力将会不停止地促进它的发展,人们对它的研究正日益
了C4.5算法,严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。C4.5 广泛和深入。尽管如此,决策树算法仍然面临着许多问题和挑战,
算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了
决策树的运用越来越广,它的优势也得到了充分体现,我们相信,
改进:
随着这些决策树算法的不断改进,其应用领域将更加广泛。
(1)用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性
参考文献:
时偏向选择取值多的属性的不足。
【1]ZhaoHm TangJamie MacLennan.数据挖掘原理与应用【^ .
信息增益率:Gam ratio(x):Gam(X)/Spnt Infox(X); 北京:焦贤龙,高升,杨大川.清华大学出版社
(2)在树构造过程中进行剪枝。
[2】马秀红.数据挖掘中决策树的探讨Ⅱ】.计算机工程与应用
(3)能够完成对连续属性的离散化处理。
【3]HanJiawei,Michdine K嫩据挖掘:概念与技术[Mq.范明,孟
(4)能够对不完整数据进行处理。
小峰.北京:北京机械工业出版社
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