简介：借助基于二阶高斯-马尔可夫异常位模型的重力异常协方差函数，得到了海洋重力测量中重力异常信号的状态方程．结合实际重力仪的系统状态方程和系统量测方程，提出了级联卡尔曼滤波方法，并将其应用于重力异常畸变信号的校正处理中．在信号处理过程中，首先采用卡尔曼逆滤波恢复含高频干扰的重力异常，然后采用自适应卡尔曼滤波，以重力异常状态方程为系统方程估计实际重力异常值，并与单一卡尔曼逆滤波器的处理结果进行了对比分析．仿真和试验表明，级联卡尔曼滤波方法和单一卡尔曼逆滤波都能在一定程度上减小重力异常信号的畸变，但在相同背景条件下，级联卡尔曼滤波方法的性能优于单一逆卡尔曼滤波．

简介：提出了一种基于条件随机场的协议异常检测模型。该方法将连接中的数据包作为观测序列,量化数据包首部的标志位,计算标志位在连接中的出现频率作为观测序列的两个特征,实验结果验证了所建立模型的准确性,同基于隐马尔科夫模型的检测方法相比,提出的方法在各个衡量标准上都要高于后者。

简介：热红外遥感是一项探测地热资源、植被覆盖、农作物估产等生态环境评价研究的重要技术。使用Landsat7／ETM＋热红外波段（band6），基于单通道算法，对长春地区地表温度应用反演，从而为研究该区地热资源、土地覆盖、城市热岛效应及环境评价提供可靠的依据。研究表明，热红外遥感能够有效探测到地表温度异常，而引起其异常的原因有待我们就一步验证和深入研究。

简介：针对程序中异常处理代码难以测试和维护、影响软件的健壮性和可靠性的问题，提出了一种评测程序中异常处理策略的方法．通过简化程序的控制流图，得到一种描述大型程序中异常处理结构的方法——异常传播图，并用实例验证了其有效性．根据程序的异常传播图，可以检测出程序中不可达的异常处理代码、找到控制异常传播的最佳位置、修正不合理的异常处理策略等．并给出了异常传播图的构造算法，为该方法实现自动化处理提供基础．

简介：物理实验中的异常现象指实验过程中出现的一些与预想结果有出入的现象。这些现象产生的主要原因包括所依据的理论是否严密；实验仪器是否完好、是否满足本次实验的要求；实验操作是否正确等。反复观察法、数据分析法、理论分析法、仪器自检法、操作自检法是分析这些异常现象的常用方法。

简介：结合医学知识及大学生身心发展状况，探讨了行为及人格偏离、神经症、精神病等大学生常见的心理异常问题，指出大学生心理异常产生的原因主要来自大学生个体心理、大学生所处特殊环境和学习任务、社会环境三个方面，并进行了详细分析。

简介：提出一种基于BP神经网络的异常入侵检测方法，由于BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络，具有对不确定性的学习与适应能力，可以很好的满足入侵检测分类识别的需求．对“KDDCup1999Data”网络连接数据集进行特征选择和标准化处理之后用于训练神经网络并仿真实验，得到了较高的检测率和较低的误报率．仿真实验表明，基于BP神经网络的入侵检测方法是有效的．

简介：

简介：公共行政的传统模式——官僚制在各国公共管理领域中发挥着重大作用的同时,自身也存在着难以克服的内在矛盾,遭遇到了古立克异常学说与西蒙理论的挑战,这种思想上的碰撞预示着传统公共行政的思想危机,反映了公共行政思想的发展脉络。