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引言
计算机科学与技术的发展及应用标志着人类已经进入到信息化时代，而随着社会科学技术的不断发展，计算机技术水平也越来越高，在推动社会发展和进步中发挥着越来越重要的作用。而随着社会的进步与发展，计算机科学与技术发展速度也会越来越快，其应用范围也会越来越广。在现代社会里，计算机科学与技术的作用是显而易见的，以计算机科学与技术为核心，我国社会经济将取得更好的发展成绩。
1计算机科学与技术的发展现状
1.1发展速度快、应用普遍
随着社会的快速发展，计算机科学与技术的发展速度越来越快。科技作为第一生产力，计算机技术的发展给科技生产提供了新的动力。计算机技术总是在实践中不断地完善和发展，以先进的计算机技术来带给人们更好的服务。而在当下，计算机科学与技术的应用也越来越普遍，已经渗透到社会发展的各个领域，给现代社会的发展带来了重大影响。
1.2专业化、多功能化
2计算机科学与技术快速发展的原因
2.1社会发展的需要
在社会发展进程中，计算机科学与技术也在不断发展，可以说，计算机科学与技术是随着和会的发展而发展，计算机科学与技术是为社会发展服务的。起初，计算机的发展是为了满足时展对信息处理的需求。开始计算机性能也仅仅是满足了信息处理的需要，而且信息处理速度不够快。而在现代社会里，计算机的应用已经普遍化，社会发展对计算机性能要求也越来越高，而为了满足社会发展的需求，计算机科学与技术的研究也越来越深入，计算机科学与技术发展速度也越来越快[1-2]。
2.2科技飞速发展的必然结果
在现代社会里，科技更新速度越来越快，科技的日新月异必然会带动计算机科学与技术的发展。技术作为社会发展的动力，随着信息技术的发展，人们对计算机科学与技术的研究也越来越深入，从而带动计算机科学与技术的发展，更好地满足社会发展的需求，推动社会的进步与发展。
3计算机科学与技术在现代社会发展中的作用
4计算机科学与技术的发展趋势
4.1智能化的发展趋势
计算机作为一种设备，它在现代社会发展过程中发挥着重大作用。然而随着社会的发展，计算机需要处理的数据越来越多，越多越大，计算机在运行过程中所暴露出来的问题也越来越多，普通的计算机已经难以满足当下对大数据的计算需求。而智能化的计算机将有望解决当前计算机面临的问题。展望未来，计算机的发展必然要经历很多新的突破。从目前的发展趋势来看，未来的计算机将是微电子技术、光学技术、超导技术和电子仿生技术相互结合的产物。在实际应用中，计算机可以通过独特的设计机构、平行技术等技术实现计算机运行过程中各种数据、指令的合理性分析，从而推动计算机科学与技术的智能化发展。在未来的发展道路上，智能化必将成为社会发展的主要趋势，利用智能化计算机可以完全取代人工，提高工作效率，更好地满足社会发展的需要[4]。
4.2高性能的方向发展
4.3体验式的发展
所谓的体验式就是让消费者参与、体验和感受。在现代社会里，体验式符合了以人为本的现念，已成为社会各行各业相互竞争的一大举措，如企业开展产品体验，让消费者更好地感受产品的功能，从而促使消费者购买。对于计算机科学与技术而言，它是为社会发展所服务的，在计算机科学与技术未来发展道路上，就应当积极地朝着体验式的方向发展，不断去完善服务和运用理念。体验式是注重人的实际感受的，将人的需求和愿望通过科技的进步体现出来，更好地满足人的欲求。人是计算机操作和运用的主体，而计算机在当代越来越成为个人以及企业实现个人行为以及目的的途径，计算机的服务也只有更加去人性化，才能获得更好的市场反馈[6]。
5结束语
综上所述，计算机科学与技术的发展已成为我国现代社会发展的重要一部分，正在逐渐渗透社会发展的各个领域。计算机科学与技术的发展改变了人们的生活、学习、工作方式，提高了社会发展速度。而随着计算机科学与技术研究的深入，计算机科学与技术也逐渐向着智能化、高性能化、多元化的方向发展，将真正地实现工业社会向信息化社会的转变，推动社会的更好发展。
参考文献
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关键词：数据挖掘；关联规则；学生成绩；Apriori算法
作者简介：岳超（1986-），男，西南科技大学计算机科学与技术学院硕士研究生，研究方向为教育技术与知识工程；范太华（1962-），男，西南科技大学计算机科学与技术学院副教授、硕士生导师，研究方向为数据挖掘和系统结构；姬亚利（1988-），女，西南科技大学计算机科学与技术学院硕士研究生，研究方向为网络教育教学设计；衣峰（1987-），男，西南科技大学计算机科学与技术学院硕士研究生，研究方向为网络教育与移动学习。
0引言
1数据挖掘及关联规则
数据挖掘（DataMining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一个循环往复的知识发现过程，通过对挖掘结果的描述、分析与评价，不断优化数据挖掘模型和挖掘算法，最终获得最优化数据挖掘解决方案[2]。
1.1数据挖掘流程
（1）确定业务对象。清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性，是不会成功的。
（2）数据准备。①数据的选择：搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据；②数据的预处理：研究数据的质量，为进一步的分析作准备，并确定将要进行挖掘操作的类型；③数据转换：将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
（3）数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善和选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。
（4）分析和同化。①结果分析：解释并评估结果，其使用的分析方法一般应视数据挖掘操作而定，通常会用到可视化技术；②知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。数据挖掘的过程如图1所示。
1.2关联规则简述
关联规则挖掘就是在海量的数据中发现数据项之间的关系，关联规则的支持度（support）和置信度（confidence）是规则兴趣度的两种度量。他们分别反映了所发现规则的有用性和确定性。一般地，用户可以定义两个阈值，分别为最小支持度阈值（minsup）和最小置信度阈值（minconf）。当挖掘出的关联规则支持度和置信度都满足这两个阈值时，就认为这个规则是有效的，否则，就是无效的。这些阈值一般可由领域专家设定，也可以进行其它分析，揭示关联项之间的联系。
2基于数据挖掘的高校学生成绩分析
对学生成绩的正确分析，是保证教学工作顺利进行的关键，揭示一些“教”与“学”的现象和规则，能更好地指导教师的“教”与学生的“学”，为教育教学的计划和决策提供依据，提高教学的效果和成果。
2.1数据采集
高质量的数据，是保证数据挖掘成功的前提保证。本研究所需数据取自计算机专业学生的期末考试成绩数据库文件，确定某门课程和其它课程之间的关联性。为减少不必要的影响因素，影响关联规则的产生，删除了英语类、思政类、体育类的课程，将数学类和计算机课程进行分析，最终随机抽取385名学生的《C&C++语言程序设计》、《线性代数》、《离散数学》、《计算机系统原理》、《计算机网络》、《计算机组成原理》、《软件工程》、《数据库原理》、《数据结构》等课程的期末考试成绩。
2.2数据预处理
数据预处理是数据挖掘的关键阶段，原始数据往往存在不完整的、含噪声的和不一致的数据，不能直接运用于数据的挖掘，需要对其进行数据预处理，包括数据清理、数据集成、数据变换等内容。
（1）数据清理。通过填充缺失值，光滑噪声并识别离群点，纠正数据中的不一致。从数据库中导出字段包括学号、课程名、成绩、备注等信息。对备注中显示补考、重修的成绩填充为50分。对缺失值的填充，我们运用了决策树归纳的方法，填写最可能的值进行填写，以便数据挖掘结果更准确。经数据清理的数据如表1所示。
（2）数据集成。将多个数据源合并到一致的数据存储，依据以往经验思政类和体育类课程对本研究的结果影响不大，予以删除。根据此类思想整理数据，并将所有数据集成到一个Excel中，最终数据包含4065条271名学生的15门数据。
（3）数据变换。将数据转化成适合于挖掘的形式，如将属性数据按比例缩放，使之落入一个比较小的区间内。由于成绩是按照数值形式存储的，不利于数据的挖掘，需要对各科成绩进行离散化处理，将成绩分为优秀、良、一般、差4个等级，分别用A、B、C、D进行标识，规定85～100为A，75～85为B，60～75为C，60分以下为D。笔者运用Apriori算法对表1数据进行关联规则的挖掘，进行数据转化后如表2所示。
2.3Apriori算法的运用
采用SPSSClementine工具进行数据挖掘，预处理的数据已满足Apriori算法对数据的要求，导入数据可直接使用Apriori模型进行分析。为了得到更有效的数据，笔者进行了反复的验证。设置条件支持度为0.15，最小规则置信度为0.75，挖掘结果如图2所示。
2.4结果分析
上面挖掘的关联规则并非每条都有现实意义，我们进一步进行处理，将关联规则模型导出，分析这些关联规则，得到主要知识如下：
（1）学好计算机应用基础、C&C++程序设计、数据结构是学好数据库的基础，数据结构又是学好软件工程的基础。
知识发现过程如下：计算机应用基础=A=>数据库=A，支持度为32.32%，置信度为85.3%。计算机应用基础和数据库同时是A的人数占总人数的32.32%，计算机应用基础为A中85.3%的人数据库原理也为A，所以说要学好数据库原理先要学好计算机应用基础，C&C++程序设计=A=>数据库原理=A，支持度为42.35%，置信度为86.56%，同上解释，C&C++程序设计也是数据库原理的基础。数据库原理=A=>软件工程=A，支持度45.36%，置信度为81.02%，数据库原理也是软件工程的基础。
（2）学好离散数学是学好数据结构的基础。
（3）要把计算机操作系统学好，计算机组成原理、C&C++程序设计、数据结构、离散数学是基础。
（4）计算机操作系统取得好成绩的人数中76%的人计算机网络也学的好。
（5）C&C++程序设计、数据结构和数据库原理又是学好软件工程的基础。
此处只列出了部分知识发现，管理者可以以此为参考，结合实际情况对所学的课程进行调整，并通过预警对学生的学习进行提醒和帮扶。学生可以结合自己的成绩及时预测某门课程的成绩，及时补救，加大课程的学习力度。
3结语
利用关联规则中的Apriori算法对计算机科学与技术专业的课程进行了挖掘，找出了隐藏在课程背后有趣的规律，发现偏离正常学习轨道的学生，及时进行预警和干预，帮助学生顺利完成学业，对学生课程的学习和管理者的决策提供参考，也为关联规则在其它学科的应用提供了思路。
参考文献参考文献：
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关键词关键词：空域滤波器；点处理；脉冲噪声；图像恢复
基金项目基金项目：黑龙江省教育厅科学技术研究项目（12521101）
作者简介作者简介：曲中水（1971-），男，硕士，哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院副教授，研究方向为信号处理；王建卫（1973-），女，博士，东北林业大学机电工程学院副教授，研究方向为信号与信息处理、模式识别与人工智能。
在空域处理中，目前图像去噪的处理是以模板处理为基本操作，由于模板操作的操作对象是以具有一定的位置关系的像素集合，在去噪时不可避免地会丢失图像的细节信息。因此，本文进行了基于像素点的去噪研究，提出了一种基于点操作的空间滤波器，滤除灰度图像和RGB彩色图像中椒盐噪声的算法。
1基于空间域的去噪方法分析
1.1脉冲噪声分析
脉冲噪声是唯一一种引起退化的视觉可见的噪声类型，该噪声的去除效果直接决定了图像的视觉效果。（双极）脉冲噪声的概率密度为：
p（z）=Paz=aPbz=b0其它脉冲噪声Pa或Pb均不可能为零，且脉冲可能是正值，也可能是负值。如果b>a，灰度b的值在图像中将显示一个亮点，而灰度a的值在图像中将显示一个暗点。通常情况下脉冲噪声总是数字化为允许的最大值或最小值，所以负脉冲以黑点（胡椒点）出现在图像中，正脉冲以白点（盐点）出现在图像中[2]。
关键词：计算机；数据库；发展趋势
ComputerDatabaseManagementSystemDevelopmentTrends
GaoHuatian
(PersonnelTestingCenterofHeilongjiangProvince,Harbin150090,China)
Abstract:Nowadays,withtherapiddevelopmentofinformationtechnology,computerdatabasetechnologyareupgrading,databasemanagementsystemsareusedinvariousfields.Databasemanagementsystemistoachieveaneffectiveorganizationalsystemdatabaseapplications,strengthencomputerdatabasemanagementsystemisparticularlyimportant.
Keywords:Computer;Database;Developmenttreads
一、数据库管理系统的定义
二、计算机数据库管理系统的功能及特点
数据库管理系统是一种操纵和管理数据库的大型软件，是用于建立、使用和维护数据库，简称dbms。它的主要功能有：
（一）数据库的定义功能。DBMS提供模式DDL（描述概念模式的数据定义语言）定义数据库的三级结构、两级映象，定义数据的完整性约束、保密限制等约束。
（二）数据库的操纵功能。DBMS提供DML（数据操纵语言）实现对数据的操作。基本的数据操作有两类：检索（查询）和更新（包括插人、删除、更新）。
（三）数据库的保护功能。DBMS对数据库的保护主要通过数据库的恢复、数据库的并发控制、数据完整性控制、数据安全性控制四个方面实现。
（四）数据库的维护功能。这一部分包括数据库的数据载人、转换、转储，数据库的改组以及性能监控等功能。
三、数据库管理系统研究现状
新的世纪对计算机科学与技术的挑战，是一种推动未来社会发展的创新的理念，是一种激动人心的历史任务。然而在软件产业与计算机科学的发展过程中，数据库理论与技术研究是计算机领域中发展最快、涉及面最广、研究范围最宽的学科之一。数据库发展的初期阶段，数据库技术的研究内容主要是信息的存储、组织、管理和访问技术。数据模型是各组织机构研究的重点，相继推出层次模型、网状模型和关系模型。其中关系模型中无论是实体还是实体间的联系均由单一的结构类型关系来表示，其抽象级别较高，而且简单清晰、便于理解和使用。因此关系数据库最终成为主流。这促使人们着力寻求解决信息系统创新途径中所存在的数据管理问题的方法，主要是实现数据的高度共享，支持用户的日常业务处理和辅助决策。数据仓库、联机分析处理技术和数据挖掘是20世纪90年代初兴起的三项决策支持技术，现已进入实用阶段。
四、计算机数据库管理系统发展趋势
（一）用户界面的改进。在这方面，也许MS依靠自己操作系统的优势，做得更容易让普通用户接受。但是，别的商用数据库，真的让人不敢苟同。目前，DB2，Oracle，Sybase都在用户界面上下了不少功夫。
（二）特色化发展。以Sybase为例，它将IQ剥离出来，专门用做智能型数据仓库应用，无论是在性能或是价格上都占了很大的优势。DB2则走的是融合的路子，将XMLDB的引擎直接合入到DB2V9里边。即同时支持两种存储引擎。
（三）超微型发展。手持设备上的数据库（移动数据库）发展如火如荼，卡上数据库也一样会发展的很红火。20-30K的数据库一样有自己的发展路线。它们可以用于存储量极苛刻的卡上。总之，微型、小型、中大型、超大型都有自己的用武之地，他们各自都有自己的作用。
（四）对数据本身存储表示的变化。虽然目前是关系型数据库一统江山，但是他们都做了一些变化或都转型，即可以支持“对象”型数据，虽然底层核心是用关系来实现的。但是，还有另一种变化，那就是直接使用XML来描述数据。这两者之间的差别是非常明显的。未来几年，消除两者之间的差别将是一项极为重要的工作。
（五）非结构化数据的特定就用。纯文本的，用于搜索引擎；多媒体的，有多媒体数据库应用；图形的，有CAD数据库，地理信息数据库；生物信息的，有专门的生物信息数据库；遥感影像的，有遥感影像数据库。
（六）纯推理型数据库的出现。随着信息高速公路、互联网络、多媒体技术迅猛发展，数据库更是信息产业中不可缺少的理论与技术，数据库技术与网络通讯技术、面向对象技术、并行计算技术、多媒体技术、人工智能技术、管理信息系统、决策支持系统等学科互相渗透，互相结合，形成了新一代数据库系统的大家族，使数据库活力如初，仍然是一个如诗如画的、充满挑战与机遇的研究方向。
参考文献：
对，都出现了镜子。从本质上说，都和光学有关。
由于光学工程是一门高层次、高门槛的学科，相较于机械工程、计算机科学与技术等专业，开设此专业的院校并不多。总体看来，光学工程专业的考研竞争比较激烈，尤其是在一些光学工程名校之中，2012年浙江大学光学工程的报录比就曾高达17∶1。
我们如何在为数不多的顶级名校或科研院所中选择一所最适合自己的院校呢？
第一，重视院校综合实力，避免依赖单一数据。
第二，光学工程不是什么院校都能“玩得转”。
在考生中广泛存在“211高校未必比985高校差”的思想，从而选择考研难度相对较小的“211工程”院校深造。不可否认，一些“211工程”院校在其传统优势学科上的确不比“985院校”差，甚至更有优势。但是，光学工程是一门“高富帅”的学科，只有高层次的院校才能承载光学工程这门学科，而优秀的光学工程人才往往也出自优秀的院校。主要原因体现在两个方面：第一，光学工程精密程度非常高，对实验仪器设备和资金的依赖性比较强，缺少国家重视和资金上的倾斜，院校很难承担昂贵的实验仪器设备，从而限制研究生的发展；第二，“985”院校导师的视野更加开阔，对研究生的基本要求更加严格、培养目标更高，甚至某些院校的本科生在导师的指导和严格要求下也能在诸如OpticalLetters等国际顶级光学期刊上。此外，高层次的院校学术氛围更加浓厚，出国深造、就业等方面也具备更大的优势。
浙江大学：为强者而生
学科地位：浙江大学光学工程学科设立于光电信息工程学系内，该系前身为浙江大学光学仪器专业，是中国光学工程学科的诞生地，具有雄厚的学科实力。在2007―2009年、2010―2012年教育部学科评估中均排名第一。
学科特色：有现代光学仪器国家重点实验室、国家光学仪器工程技术研究中心、国防重点学科实验室等国家级研究基地。目前设置有光学工程研究所、光电信息及检测技术研究所、光电子技术研究所、光电显示技术研究所、先进纳米光子学研究所和光及电磁波研究中心、光学惯性技术工程研究中心等机构。
研究领域：浙江大学光学工程主要研究领域十分宽广，包括微纳光学与介观光学与器件、光学光电子薄膜、光电显示技术、高精度光纤传感、光电成像技术、微纳米精密检测技术、生物光子学、新型激光与光电子技术、光电子集成器件与系统，光通信技术与系统和新颖人工光电介质等。
师资力量：光及电磁波研究中心以长江计划特聘教授何赛灵为领军人物，大部分导师均为杰出“海归”或外籍教授，在光子学和电磁波的理论和实验研究领域开展了大量工作，获得了许多具有国际影响的学术成果。
地理区位：长江三角洲地区具有规模庞大的光电产业集群，具有国际化、起点高的特点，相较于珠三角地区以封装、为主的光电―半导体产业而言具有广阔的发展前景。
竞争情况：浙江大学就读光学工程的研究生中超过半数来自于浙江大学、天津大学、南开大学等名校的推免生。考研竞争极为激烈，从近年报录比便可见一斑。
考试特色：浙江大学光学工程考研参考书为郁道银、谈恒英著的《工程光学》。浙江大学光学工程的专业课考试较其他学校包括的内容更多，报考的同学需要复习几何像差、傅里叶光学等本科阶段较为薄弱的知识板块。此外，也会考查一定的激光原理知识。
华中科技大学：光谷传奇
学科地位：华中科技大学光学工程近年来发展迅速，实力雄厚。尤其是在筹的武汉光电国家实验室是我国目前仅有的几个国家实验室之一，学科地位非同一般。华中科技大学在2010―2012年教育部学科评估中与浙江大学并列第一。
学科特色：光学与电子信息学院设有武汉光电国家实验室、激光加工技术国家工程研究中心、下一代互联网接入系统国家工程实验室、国家集成电路人才培养基地、教育部电子信息功能材料重点实验室（B类）、教育部敏感陶瓷工程中心等研究机构。其中武汉光电国家实验室是由教育部、湖北省和武汉市共建，依托于华中科技大学，联合武汉邮电科学研究院、中国科学院武汉物理与数学研究所、中国船舶重工集团公司第七一七研究所共同组建，已投入4亿多元建立了12个科学研究平台以及1个光电公共测试平台。
研究领域：华中科技大学主要研究方向为光电测控技术、光电信息存储、光通信技术、基础光子学、激光科学与工程、光电子器件与集成、纳米光电子学、生物医学光子学、能源光子学、太赫兹技术。
地理区位：华中科技大学地处著名的武汉光谷，当地产业集群形成的产学研体系研究水平很高，产业价值巨大，尤其在光通信、激光等领域具有较大优势，就业前景看好。
竞争情况：华中科技大学工学复试分数线2013年为330分、2012年为340分、2011年为330分。招生人数60人左右，随当年推免生比例有所波动。
天津大学：精益求精
学科地位：天津大学光学工程学科设立在天津大学精密仪器与光电子工程学院，是我国较早设立光学工程的高校之一。天津大学光学工程在2007―2009年教育部学科评估中名列第二，2010―2012年教育部学科评估中名列第三。此外，天津大学精密仪器与光电子工程学院也是教育部“教育教学改革特别试验区”的15个全国试点学院之一。
学科特色：所在学院设有精密测试技术及仪器国家重点实验室、光电信息技术科学教育部重点实验室、精密仪器中心、现代光学研究所、光电子研究中心、传感工程研究所、照明技术研究所、光电测控技术研究所、激光与光电子技术研究所、生物光学研究所、安全防伪技术研究中心等研究和开发机构。
研究方向：超快激光理论与应用研究、光学信息处理及其应用、光学技术在计算机科学中的应用、数字图像处理技术、光学传感器技术、先进固体激光及非线性频率变化技术、光电子学与光通信技术、激光与光电子应用技术等。
师资力量：中国科学院院士1人，中国工程院院士1人，长江计划特聘教授4人。天津大学光学工程的师资队伍配置十分合理，老中青年教师比例合理。老年教授如姚建铨院士、王清月教授等可以保证该学科的顶级实力，中年学科骨干如刘铁根教授近年来在光纤传感领域硕果累累，超快激光实验室的胡明列教授是天津大学最年轻的教授，学术前景十分光明。
地理区位：既紧挨近年来得到长足发展的天津滨海新区，又毗邻首都北京，就业环境较为优越。
竞争情况：就读于天津大学的研究生中，本校生源占有较大比例。天津大学工学复试分数线2013年为330分，2012年为335分，2009―2011光学工程报录比如下：
考试特色：天津大学考研参考书目为郁道银、谈恒英著的《工程光学》和周炳著的《激光原理》，建议欲报考的同学参考天津大学蔡怀宇教授编写的《工程光学复习指导与习题解答》。
南开大学：虽小而精
学科地位：南开大学光学工程设立于南开大学现代光学研究所内，隶属于电子信息与光学工程学院。现代光学研究所由光学工程元老母国光院士创建，是全国高校中最早取得光学和光学工程两个学科博士学位授予权的单位。在2010―2012年教育部学科评估中，南开大学光学工程名列第五。
学科特色：设有教育部光电信息技术科学重点实验室以及博士后流动站。
培养模式：南开大学光学工程招生规模较小，几乎与导师人数平齐，每个研究生均能得到导师的大量指导，研究生教育接近于精英教育。需要注意的是，南开大学光学工程的专业型硕士培养计划与学术型硕士培养计划基本相同，这与其他学校的培养模式有所区别。
研究领域：相比其他高校，南开大学光学工程的研究方向的理论特色较为明显，其研究领域主要有：光学/数字图象处理科学与技术、光学处理与光计算技术、激光与非线性光学科学与技术、现代光通信技术、光波电子学、光子技术、眼视觉光学和共焦显微技术、飞秒激光技术、微纳光学。
地理区位：与天津大学相同。
竞争情况：南开大学近年来考研报录情况如下所示，可见相较于其他院校，南开大学光学工程的性价比较高。
考试特色：南开大学光学工程往年专业课参考书是赵凯华、钟锡华编著的《光学》，专业课考试风格自2013年起有所变化，并且2014年考研没有提供参考书目，需要考生注意。
中国科学院上海光机所：卧虎藏龙
学科地位：上海光机所是我国建立最早、规模最大的激光专业研究所。
学科特色：上海光机所现设8个研究室，分别是：强场激光物理国家重点实验室、中科院量子光学重点实验室、中科院强激光材料重点实验室、高功率激光物理联合实验室、空间激光信息技术研究中心（含：中科院空间激光通信及检验技术重点实验室、上海市全固态激光器与应用技术重点实验室）、信息光学与光电技术实验室、高密度光存储技术实验室、高功率激光单元技术研究与发展中心。
值得一提的是，上海光机所建成了国内仅有国际上也为数不多的“神光”系列高功率大型激光装置，用于激光分离同位素的激光与光学系统、超短超强激光系统、激光原子冷却装置、空间全固态激光器研制平台。在各种新型、高性能激光器件、激光与光电子功能材料的研制方面，也进入了国际先进水平，是我国现代光学和激光与光电子领域取得研究成果最多的单位之一。
研究领域：强激光技术、强场物理与强光光学、信息光学、量子光学、激光与光电子器件、光学材料等。显而易见的是，上海光机所的研究方向非常偏向于理论研究，因而十分适合于光学工程理论方向的深造。
地理区位：地处长三角的核心上海，地理区位优势相当明显。
竞争情况：每年有许多来自清华大学、浙江大学等顶尖学府的毕业生通过推免进入上海光机所，研究所人才济济。近年来上海光机所光学工程的复试分数线为：2013年320分，2012年325分，2011年330分。每年招生人数在40―50人，随当年推免比例有所浮动。
培养模式：上海光机所的专业型硕士与学术型硕士培养计划相近，且第一年是在安徽合肥的中国科学技术大学培养。
关键词：数据挖掘；神经元；方法；应用；发展
一、引言
伴随信息技术的迅猛发展，数据库规模与应用的不断扩大，大量数据随之产生。新增的数据包含了重要的信息，人们希望更好地利用这些数据，并通过进行更高层次的数据分析，为决策者提供更宽广的视野。
现今，很多领域已建立了相应的数据仓库。但人们无法辨别隐藏在海量数据中有价信息，传统的查询方式无法满足信息挖掘的需求。因此，伴随着数据仓库技术不断发展并逐渐完善的一种从海量信息中提取有价潜在信息的崭新数据分析技术------数据挖掘（DataMining）技术应运而生。
二、数据挖掘概念
数据挖掘技术从1990年左右开始，发展速度很快，数据挖掘技术的产生和不断发展可使得人们对当今世界的海量数据中隐藏着人们所需要的商业和科学信息等重要信息进行挖掘。数据挖掘运用到交叉学科，涉及到，包括Database、AI、MachineLearning、人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）、统计学（statistics）、模式识别(PatternRecognition)、信息检索（InformationRetrieval）和数据库可视化等，因此数据库目前还没有明确的定义。通常普遍认可的数据挖掘定义是：从数据库中抽取隐含的、以前未知的、有潜在应用价值的模型或规则等有用知识的复杂过程，是一类深层次的数据分析方法。
三、数据挖掘方法
（一）数据挖掘统计
（二）聚类分析（Clusteranalysis）
聚类分析(Clusteranalysis)是将一组研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。同组内的样本具有较高相似度，常用技术有分裂/凝聚算法，划分/增量聚类。聚类方法适用于研究群组内的关系，并对群组结构做出相应评价。同时，聚类分析为了更容易地使某个对象从其他对象中分离出来的方法用于检测孤立点。聚类分析已被应用于经济分析（Economicanalysis）、模式识别(PatternRecognition)、图像处理(imageprocessing)等多种领域。
（三）机器学习（MachineLearning）
机器学习方法经过多年的研究已相对完善，通过建立人类的认识模型、模仿人类的学习方法从海量数据中提取信息与知识，在很多领域已取得了一些较满意的成果。因此利用目前比较成熟的机器学习方法可以提供数据挖掘效率。
（四）数据汇总
数据库中的数据和对象经常包含原始概念层上的详细信息，将数据集通过数据立方体和面向对象的归纳方法由低概念层抽象到高概念层，并对数据归纳为更高概念层次信息的数据挖掘技术。
（五）人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）
（六）遗传算法（GeneticAlgorithm）
遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，是一种受生物进化启发的学习方法，通过变异和重组当前己知的最好假设来生成后续的假设。遗传算法可直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向。遗传算法已被人们广泛地应用于多种学科领域。
（七）粗糙集
粗糙集是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具，能有效地分析不精确，不一致（inconsistent)、不完整（incomplete)等各种不完备的信息，还可以对数据进行分析和推理，从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。粗糙集理论应用于数据挖掘中的分类、发现不准确数据或噪声数据内在的结构联系。
四、数据挖掘技术发展趋势
当前，数据挖掘技术不断创新与发展，数据挖掘技术开发研究人员、系统应用人员所面对的主要问题：高效、有效的数据挖掘方法和相应系统的开发；交互和集成的数据挖掘环境的建立以及在实际应用中解决大型问题。
五、小结
数据挖掘技术涉及到多种学科技术，如：数据库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索及空间数据分析等。因此，数据挖掘是非常有前景的研究领域，随着数据挖掘技术的不断发展，它将会广泛而深入地应用到人类社会的各个领域。
[1]罗可，蔡碧野.数据挖掘及其发展研究[J].计算机工程与应用,2002
[2]赵丹群.数据挖掘：原理、方法及其应用[J].现代图书情报技术,2000
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[关键词]信息科学；信息技术；旅游；交叉研究；系统综述
[中图分类号]F59
[文献标识码]A
1引言
旅游领域正在经历着一个以商业实践和研究活动为平台的迅猛发展期，对于旅游研究者而言，把握领域最新研究进展、了解已被研究的内容以及思考未来的研究方向是非常重要的。在我国的旅游研究中，针对各种研究主题的综述性研究非常丰富，然而信息科学与旅游的交叉研究并没有得到足够的重视。
交叉研究或跨学科研究一词源于1926年美国哥伦比亚大学心理学家伍德沃斯（Woodworth）创建的英文形容词：interdisciplinary（跨学科的），指超过一个学科范围的研究活动。信息科学是一种横断科学与方法科学，在信息科学所涉及的4个方面研究中：（1）电子科学与技术、信息与通信系统、信息获取与处理；（2）计算机科学与技术、网络与信息安全；（3）控制理论与工程、系统科学与工程、人工智能与智能系统；（4）半导体科学与信息器件、信息光学与光电子器件、激光技术与技术光学，其中3个方面都与旅游研究在研究对象上发生交叉（如旅游博客数据挖掘、旅游推荐系统），且旅游研究也不断采用信息科学的理论与方法去解决问题（如人工智能在旅游预测中的应用、计算机仿真在游憩行为研究中的应用），体现了交叉研究和跨学科特征。信息科学与旅游的交叉研究客观存在，且已经经历了20多年的发展。
已有关于信息科学与旅游交叉研究进展的综述研究川没有体现出两种研究的“交叉”性，即信息科学研究中有哪些以旅游为研究对象或者解决旅游领域的问题？旅游研究中涉及哪些信息科学方法与技术应用？这些问题的回答对于研究者广泛与深入开展信息科学与旅游的交叉研究具有重要意义。
2系统综述方法
系统综述（systematicreview）又称系统评价，起源于医学领域，是指在复习、分析、整理和综合原始文献的基础上进行的二次研究方法，目前已经被广泛应用于循证医学（evidence—basedmedicine），逐步应用于社会学、教育学、图书情报等领域。系统综述可被精确区分为两种类型：（1）定性系统综述，原始文献的研究结果被分析与总结，但未经统计学合并；（2）定量系统综述，又称元（meta）分析或荟萃分析，应用统计学方法对若干个研究结果进行定量统计合并的过程。在某些不强调或较难实施统计学合并的研究领域，直接将定性系统综述称为系统综述，将其作为一种对某研究问题、主题或现象的可获得的所有研究进行评价和解释的方法，目标在于通过一种可信的、严格的以及可审计的方法来提供公正的研究评价。信息科学与旅游科学的交叉研究属于较难实现统计学合并的研究领域，因此本文采用定性系统综述方法，简称系统综述。
本文关于信息科学与旅游的交叉研究的系统综述研究包含如下步骤：
（1）确定研究问题
（2）确定文献搜索策略
基于所确定的研究问题，设计如下文献搜索策略：
①搜索工具与数据库：采用GoogleScholar、IEEEXplore、ScienceDirect；
（3）文献搜索
（4）文献筛选
在上述搜索到的条目中，按照表1所示的文献入选和剔除标准，筛选用于本文系统综述的文献。
（5）分析与完成报告
根据系统综述研究步骤（1）所确定的研究问题，对入选文献进行分类、分析与总结。分析结果见下一章节。
为了分别回答问题1与问题2，本文需要将入选文献划分为旅游研究和信息科学研究两种视角，分别简称为旅游类研究和信息类研究。而事实上，当两种研究产生交叉与融合，进行上述严格区分是较为困难的。为此，本如下处理：
由此，经管类、电子商务、地理类等期刊归入旅游类中，测绘类期刊归入信息类中；两类分别含有入选文献147篇和98篇。
3综述结果与分析
3.1问题1：信息科学研究中面向旅游的研究主要有哪些方面？
3.1.1
应用系统
3.1.2人工智能
3.1.3地理信息系统
旅行活动是一种人地关系，地理信息是设计与开发各种旅游应用系统的重要信息资源，地理信息系统就是为这些应用系统提供地理信息使用接口的重要支撑系统。个性化目的地推荐系统、基于短信服务的餐馆推荐系统、导航系统、位置服务系统、旅游资源监控预警系统以及古建筑信息系统等应用系统都离不开地理信息系统的支撑。上述“应用系统”主题研究中，几乎所有面向目的地与区域的管理信息系统的设计与开发都离不开地理信息系统。有关旅游地理信息系统本身的研究也较为活跃，如雅安市WebGIS（万维网地理信息系统）的实现研究、基于WebGIS的旅游地理信息系统研发以及泰山三维（3D）地理信息系统的研发。
3.1.4移动应用
3.1.5推荐系统
3.1.6语义网和本体
3.1.7Web服务
Web服务（Webservices）是Web上数据和信息集成的有效机制，是解决Web上各种应用系统高维护与更新代价的最为合理的解决方案。因此，Web服务在旅游中主要用于信息集成、交换以及系统之间的互操作。Web服务技术对于旅游目的地管理而言非常重要，能够实现旅游目的地营销系统与旅游企业之间以及目的地旅游企业之间的异构数据交换、共享以及集成。Web技术还是Web推荐系统的重要技术之一，能够获取推荐系统所需的动态与实时的万维网数据。
3.1.8虚拟现实
3.1.9普适计算
3.1.10计算机仿真
计算机仿真技术研究中面向旅游的研究包含基于概率统计方法对上海旅游服务系统顾客满意度进行仿真以及基于系统动力学方法对新度假制度对城郊旅游的影响进行仿真等。
3.2.1信息技术对旅游的影响
信息技术对旅游的影响研究主要包含信息技术对旅游产业的影响与信息技术在旅游中的应用影响两个方面。其中，信息技术在旅游中的应用影响又分为现状研究、作用研究、影响因素研究等方面。
信息技术对旅游产业的影响主要体现在其对传统旅游产业价值链的重构上，集中表现于电子商务对旅游产业的影响、新型电子中介（供应商、互联网门户网站、拍卖网站、数字电视、移动商务等）对传统电子中介（计算机订座系统、全球分销系统等）的影响、信息技术对分销渠道的影响。
信息技术在旅游中的应用现状研究主要侧重于旅游企业，如电子商务在北京旅游企业中的应用现状、土耳其旅行社对互联网的使用情况、爱尔兰旅游中小企业和乡村微型住宿业对信息技术使用情况的分析、南非中小旅游企业对于信息技术使用的状况研究。
信息技术对旅游的作用研究既包含旅游企业整体层面，如信息技术对埃及中小接待企业发展的积极作用、知识管理对于澳大利亚旅游业的作用等；又包含旅游企业的某项具体功能，如信息技术应用对于泰国酒店运营效率的作用；还包含旅游资源开发与保护方面，如计算机技术对于泰国古建筑重建的重要作用。
3.2.2信息技术在旅游中的应用模式
网络营销是除了电子商务之外信息技术在旅游中最主要的应用模式。网络营销研究多围绕网站展开，如英国农村接待企业网站营销现状研究、塞尔维亚旅游网站网络促销现状和形式研究、美国旅游官方网站网络营销使用分析、旅游目的地营销组织网站的客户需求研究。此外，在线葡萄酒旅游以及在线客户关系管理都是一种网络营销方式。
此外，面向产业价值网络的四川旅游信息资源整合推进模式和机制是一种信息技术在旅游中应用模式的有效探索。
3.2.3信息技术在旅游中的应用评价
3.2.4信息社会视角的旅游研究对象
较传统旅游研究对象，如旅游资源、旅游企业以及旅游者等，信息社会视角的旅游研究对象发生了扩展，如从旅游者的地理时空变化扩展到了在线旅游者行为变化，从旅游资源的空间格局扩展到了旅游网站的网络结构等。
3.2.5社会信息化下的旅游研究方法
社会信息化下的旅游研究方法包含两个方面的含义。
一是指传统旅游研究方法可借助社会信息化背景进行扩展，如网络调查方法扩展了传统现场发放问卷的调查方法；基于射频识别（RFID）与全球定位系统（GPS）技术的追踪系统扩展了传统旅游者游憩行为问卷调查方法，并提高了数据的精度；遥感与地理信息系统（RS&GIS）技术可提高旅游资源监测的准确性等。
地理信息系统（GIS）是信息科学与地理科学的交叉研究领域，作为旅游研究的一种研究方法或工具，主要被用于旅游资源评价。
3.2.6旅游领域中的信息科学研究
3.3问题3：信息科学与旅游的交叉研究有哪些趋势？
3.3.1人工智能在旅游领域的深入应用
3.3.2基于语义网与本体的旅游推荐系统
语义网与本体研究是信息科学领域的前沿领域，是海量网络信息之间相互理解的基础。互联网的发展使得传统面向旅游者的“线下”服务扩展至“线上”，包含以传统计算机为中心的和以新兴各种移动终端为中心的“线上”服务，“线上”服务质量对于信息时代的旅游者体验是非常重要的。基于语义网与本体技术的旅游推荐系统正是提升网络服务质量的有效方法与工具，如何将语义网、本体技术以及旅游推荐系统进行理论、方法以及应用上的有效集成，使其对旅游者具有实际应用价值，是信息科学与旅游科学交叉研究中的另一个前沿问题。
3.3.3
普适计算与旅游（物联网、移动互联与旅游）
普适计算是我国目前形成研究热点的物联网应用的基础。随着移动终端设备及其应用的发展，传统以计算机为中心的网络服务扩展至以移动终端一旅游者为中心，基于普适计算模式的连接物与物、人与物、人与人的物联网以及各种移动应用系统在旅游研究与实际应用中得到了重视。然而，无论是普适计算还是物联网，在信息科学研究中都是前沿领域，存在许多未解问题，因此，普适计算以旅游领域为问题域或典型应用，将同时有助于其本身以及旅游问题的解决。
关键词:任务驱动;编译原理;教学方案;教学改革
1编译原理课程教学中存在的问题及探索
针对这些情况,国内从事编译原理课程教学的老师对此进行了大量的理论教学与实践教学的探索。如张昱、陈意云等从中国科技大学教学实际说明了教材建设的重要性[1],给出了编译原理课程实践教学的建议[2],并对本科生应掌握的编译原理教学内容进行了讨论[3];何炎祥、伍春香给出了编译原理课程分解式和内容分解式的建议[4];李冬梅、施海虎介绍了提高学生学习编译原理课程兴趣的对策[5]。这些方法和实践对于国内的编译原理课程教学起到了极大的推动作用,但它们都无法摆脱先讲授理论,再进行实验验证的传统模式。为了提高学生学习编译原理课程的积极性和主动性,帮助学生把学习编译原理的理论知识与开发编译器结合起来,并提高运用编译技术和有关形式语言理论和方法解决实际问题的能力,河南科技大学在2009年9月从2007级计算机科学与技术专业部分学生中开始采用任务驱动的学习方法,即整个
基金项目:河南省基础与前沿技术研究计划项目(092300410234);河南科技大学教育教学改革项目(2009Y-016)。
作者简介:张海朝(1963-),男,副教授,硕士,研究方向为数字图像处理;孙士保(1970-),男,副教授,博士,研究方向为智能信息处理、数字图像处理。
2任务驱动的编译原理课程教学方案研究
2.1本项研究的意义
该项研究可以为编译原理课程教学提供教学内容、教学方法和实验项目设计方面的指导,为学生学习编译原理课程提供一种全新的思路,多方面帮助学生掌握编译过程的工作原理和构造方法,培养和提高学生理解编译原理、分析设计过程和运用高级语言进行编程的能力。所以说,该项研究具有非常重要的现实意义。
2.2本项研究的主要内容
任务驱动的编译原理教学方案研究主要是把编译过程的工作原理和构造方法融入一个高级语言程序编译器的开发当中,用开发过程中的实际需求来驱动学生学习书本上深奥的编译原理理论知识,具体内容安排如下。
2.2.1设计课程教学所必需的实验项目
本文结合人工智能课程的特点以及自己教学与研究的实践，对本课程的教学进行一些探讨，以期改进人工智能课程教学方法，达到提高本课程教学质量的目的。
一、兼顾课程内容的统一性和差异性
人工智能课程的核心内容主要集中在对基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其应用的认识和理解上，尽管各种基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成体系，但是它们之间又存在着许多内在联系和规律。从这一点来看，人工智能课程与其他很多计算机课程是不同的，这就要求人工智能课程的授课要具有自己的特色。
知识表示、知识推理、知识应用是人工智能课程的三大内容，解决任何一个人工智能问题都离不开两个步骤，即知识表示和问题求解。由此，人工智能课程从总体结构上就有了一个比较清晰的脉络，即首先必然要学习各种知识表示方法，然后是利用这些知识进行推理，进而实现知识应用，最终达到问题求解的目的。问题求解又分为基本的问题求解方法和高级问题求解方法。图搜索策略、启发式搜索、消解原理以及规则演绎系统等都属于基本的问题求解方法。计算智能、专家系统、机器学习、自动规划等属于高级问题求解方法。
同时，人工智能课程某些章节或者某些方法算法在一定程度上又自成体系。例如，各种不同的知识表示方法不管是数据结构还是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有许多不同的学派［2］，本课程往往同时会介绍不同学派的算法，这些学派在人工智能的基础理论和方法、技术路线等方面是完全不同的，甚至是对立的。
这些都要求我们在教学过程中不仅要强调人工智能课程理论的统一性和完整性，又要兼顾各学派的特点，尊重甚至调动学生们对不同人工智能学派及其方法的兴趣。在编写和选用教材时也要注重这一点，我们选用的是蔡自兴教授编写的《人工智能及其应用》系列教材［1,2］，该教材以逻辑主义学派为主线，兼顾引进其他学派的精华内容，具有较强的科学性。
二、实施分层次教学
三、案例驱动，寓教于乐
采用案例教学是为了充分调动学生的学习兴趣，增强学生学习的自觉性［3］。通过案例教学能把枯燥的人工智能理论知识具体化、形象化，可以使学生更加感性地理解课堂教学内容。这些案例都是以教师所从事的科研项目中的实际应用环境为背景进行阐述的，让学生能在实际环境中理解概念和知识，学会利用人工智能知识去分析和解决实际问题。在教学过程中要选择学生容易接受的案例，体现理论联系实际的特色，激发学生的兴趣。
例如，在讲授“计算智能”内容时，我们结合黄河三门峡和小浪底水库水沙联合智能调度系统［4］进行讲解。综合三门峡水库和小浪底水库防洪运用的基本原则、历年调度方案、专家的经验、历年数据和现有的调水调沙数学模型，分别利用模糊决策、神经网络、遗传算法及综合集成方法来实现三门峡、小浪底水库水沙联合调度。
又例如为了让学生走近机器人，我们进行了一场机器人展示课，将研究所现有的MOROCS1（中南一号智能移动机器人）、ASR（广茂达）、AmigoBot（自主移动机器人）、CanDroid（罐头机器人）、MD375Rover（人控漫游车）、FokkerD7（人控飞机，1:72）、RockitOWI769K（声按、压控火牛机器人）、HexapodMonster（六足爬行机器人）、Hubo（多机能歌舞机器人）等各类机器人全部拿出来给学生做了功能演示［5］。亲眼看到这么多机器人，同学们都非常兴奋，对人工智能课程的兴趣高涨。
在进行案例教学时，引导学生带着问题和求知欲望深入理论的学习，让学生在案例中寻找问题的答案并获取知识。在讲授利用神经网络进行水库调度时，引导学生分析如何确定神经网络的输入端数据，什么是泛化能力以及如何提高神经网络的泛化能力。
为了巩固所学内容，可以让学生组成讨论小组对教师提出的论题进行讨论，分小组阐述自己的观点，这样有助于提高学生学习的主动性，还有助于培养学生思考问题的能力和提高理论教学的效果。案例教学的关键在于引导学生利用所学到的理论知识去解释、分析和解决现实案例中的问题，以达到训练学生理论运用和深入理解理论知识的目的。
此外，我们挑选了机器人足球、拖拉机扑克牌、中国象棋、五子棋等普遍受人喜爱的智能游戏，让学生亲手设计小型智能游戏软件，在设计的过程中掌握高深的人工智能理论知识，让学生学得会、用得上、记得牢。
四、结语
以上谈到的一些教学方法是我们在教学过程中总结体会比较深刻的方面，以供探讨。事实上，要进一步提高人工智能课程的教学质量，还有很多方面需要改革和加强。如不断强调人工智能教师的专业素质，要求他们在讲授好人工智能课程的同时，努力提升出自身的专业素质，给学生一个良好的专业素质导向。其次，在人工智能课程教学过程中还需要有培养实用型人才的教学理念，特别是注重培养有创新意识的实用型人才。注重培养学生的质疑能力，只有通过质疑和提出问题，学生的创新意识才能够得到不断强化，创新思维能力才能够得以不断提高。
人工智能学科是一门非常年轻、又非常前沿的学科，有其自身的突出特点，人工智能课程教学必然与其他计算机专业课程教学不同，需要更多的从事人工智能教学的教师在自身的教学实践中不断积累经验，进行广泛的教学交流。
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关键词：计算机数据库；入侵检测技术；安全性
1计算机数据库安全的重要性及入侵检测技术
1.1计算机数据库安全的重要性分析
目前，计算机数据库所面临的安全风险非常之多，大体上可将之归纳为两大方面：一方面是对计算机网络设备的安全威胁；另一方面则是对计算机数据库信息的威胁，无论是哪一类威胁其引发的后果都是非常严重的。数据库是计算机存储各类重要数据信息的部分，它对计算机的正常运行起着至关重要的作用，一旦数据库“瘫痪”，直接会导致计算机无法正常使用，并且数据库内大量重要的数据信息还有可能受损，这也会给用户造成不必要的损失。现阶段，对数据库安全威胁较大的除了计算机病毒之外，就是黑客入侵，全世界每年因计算机数据库遭受非法入侵造成的直接经济损失高达数亿美元，这不得不引起我们的高度重视，为此，确保计算机数据库的安全性显得尤为重要。
1.2入侵检测技术
2针对计算机数据库的主要攻击手段
目前，针对计算机数据库的攻击手段主要有以下几种：
2.1口令破解
这是一种非常典型的攻击手段，它可以用于所有需要口令的地方，这种攻击手段大致又可分为以下两种：（1）弱口令扫描。针对较大范围内的计算机进行扫描，并借助一些常用的简单口令进行访问尝试，试图破解口令，从而达到入侵的目的。（2）暴力破解。其主要是针对于特定的计算机或是用户进行的口令破解。该手段能够有效地破解一些较为强壮的口令。
2.2sniffer
Sniffer又被称之为嗅探，属于一种典型的被动攻击方式，借助该工具，能够对网络运行状态、数据流动情况以及网络上传输的信息进行监视，若是信息以明文的形式在网络上传输时，则可通过网络监听的方式对其进行攻击，同时将网络接口设计为监听模式，便能够窃取到网络上传输的信息。
2.3DoS
DoS又被称为拒绝服务攻击，这类攻击手段的前提是攻击者需要控制大量的计算机作为傀儡机，然后借助这些资源向某一个网络服务器发动DoS，这样便可能造成目标服务器被淹没。较为常用的DoS攻击方式有地址欺骗攻击、POD攻击、SYNFlood攻击以及分布式拒绝服务攻击等等。
2.4SQL注入式攻击
SQL既可以称之为攻击手段，也可以视作一种漏洞。当用户计算机程序中的变量处理不当或是对用户所提交的数据信息过滤不足，都会产生SQL漏洞，而它的攻击原理就是借助用户提交或是一些可修改的数据，将想要的SQL语句插入到系统实际的SQL语句当中，这样便能够轻松获取到各类敏感信息，甚至还能控制整个服务器。SQL注入式攻击在很多数据库中都能够实现，如Access、Sybase以及SQLServer等等。
2.5缓冲区溢出攻击
它属于一种系统攻击手段，主要是利用向程序缓冲区写入超长的内容，引起缓冲区溢出，以此来破坏程序的堆栈，从而迫使程序执行其它的命令，这样便可以达到攻击的目的。
3提升入侵检测技术在计算机数据库中应用效果的途径
3.1对Apriori算法进行优化
3.2构建计算机数据库入侵检测系统模型
[1]赵敏，王红伟，张涛，等.AIB-DBIDM：一种基于人工免疫的数据库入侵检测模型[J].计算机研究与发展，2009（2）.
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