以KDDCUP99-10%网络入侵数据集作为数据流,提出一种混合属性数据流的两阶段入侵检测算法。通过增量聚类提取数据流的代表信息,根据提出的加权模糊簇特征对增量聚类结果做模糊聚类,簇数可动态改变。理论分析和实验结果表明,该算法可以有效检测数据流入侵。
根据情绪心理学理论,提出先天预置和后天习得2个层次的人工情绪模型。用有限状态机的矩阵模型实现先天原始基本情绪智能的再现,克服“事件-情绪-行为”序列对需要存储空间的缺点,提高了模型的实时性。用Lapicque神经细胞模型描述情绪状态转换的过渡过程,并给出模型仿真结果。
为解决计算机标图过程中因缩小地图比例尺而导致的标号扎堆问题,通过分析邻域参数,利用DBSCAN算法寻找相互遮挡的标号,在其质心处用标图代替扎堆标号。针对DBSCAN算法的不足,结合实际应用情况,将传统基于密度方法的圆形邻域改为针对应用的多边形邻域,提出改进的算法BDIRCAN。实验结果表明,BDIRCAN算法能较好地解决标号扎堆问题,避免对临近但不相互遮挡的标号进行错误的聚类。
为解决传统Web服务计算方法存在的瓶颈,设计一个基于事件驱动的面向服务计算模型。采用事件信息组件,在面向服务的计算中引入事件驱动,通过事件驱动来调节、协同各Web服务的相互调用,为各Web服务之间搭建语义互通的桥梁,利用复杂事件处理机制将其处理,把Web服务呈现给感兴趣的订阅者,达到动态协同的目的。
在通用3层结构框架的基础上,利用公共语言运行时,设计并实现一种分布式软件框架。该框架将业务逻辑层中的部分代码下移,并在数据层中增加存储过程调用子层,从而降低网络数据传输量,提高分布式环境下软件的运行效率。以某大型制造企业工时定额系统中的分工表展开模块为例,详述该框架的构建过程,验证了该框架在提高软件整体运行效率方面具有普遍适应性。
针对无线传感器网络节点能量受限及传感数据在时间与空间方向上都存在冗余的问题,基于5/3整数小波方法,提出分布式时空数据压缩算法以及参数包复制策略。仿真实验结果表明,与提升格式的小波方法相比,该方法不但减少时间与空间方向上的数据量,同时延长1/4左右网络生命周期。
P2P网络具有良好的可扩展性和健壮性,但其匿名性、开放性等特征成为恶意行为的理想环境。针对上述问题,提出一种基于幂律分布的信誉评估机制识别网络中的良性行为,抵制恶意行为。仿真测试表明,运用该机制后计算节点信誉分值具有较小的计算开销和良好的准确度,支持节点的动态加入和退出,对于恶意节点的骚扰具有很强的健壮性。
在各种P2P应用系统中,节点之间的业务量往往随着实际距离的增加而减少。根据上述特点,提出一种最差2跳查找的P2P系统,保证节点最差在2跳内即可找到目标,同时具有较低的系统维护流量和较小的路由表尺寸。针对IP网上的语音覆盖网络系统进行最差 2跳查找的特性分析,结果证明,系统中正在通话的用户平均约有80%享受1跳查找服务,只有约20%的用户享受2跳查找服务。
中高速传感器网络中不同业务对QoS有不同的要求。针对该情况,引入区分服务的思想,提出一种适合混合业务的多元参数自适应跨层调度算法。该算法根据不同的业务动态调整时延补偿因子和吞吐量补偿因子,使实时业务能满足时延较小的要求,非实时业务能满足吞吐量较大的要求。仿真结果表明,该调度算法可以灵活地在系统效率和用户服务质量满意度之间取得折中,保证不同类型业务用户间的公平性。
语音无线传感器网络(WSN)数据量大、处理任务复杂,针对其中的服务质量(QoS)保障问题,总结WSN中的QoS路由协议和准入控制的研究进展,认为准入控制可根据网络拓扑结构分为平面准入控制和分簇准入控制,并针对语音无线传感器网络,提出一种将准入控制和QoS路由相结合的方法,从而提高语音传输质量。
通过对无线传感器网络语音通信方面的研究,提出一种以无线传感器JN5139节点和音频解码器WM8510为硬件基础的无线传感器网络语音通信方案,论述传感器网络建立语音通信的基本流程及软件实现方法,给出无线传感器网络语音通信性能的评估体系,基于实用性的标准对评估结果进行简要分析。
针对Windows系统环境下,攻击者通过shellcode代码威胁系统安全的问题,研究shellcode攻击与防范方法。分析shellcode代码的工作原理、攻击过程及多种变化,介绍新型Windows系统采用的GS和ASLR保护对shellcode攻击的防范机制,并通过实验验证其防范效果。结果证明,实施shellcode攻击需要一定的条件,而GS和ALSR可破坏这些攻击条件的形成,有效阻止攻击。
提出一种基于各向异性热扩散方程的散焦图像深度恢复算法。利用各向异性热扩散建模散焦成像过程,将散焦图像深度恢复转化为带有整体变分正则化项的能量泛函极值问题,通过迭代获得景物的深度信息。该算法不需要恢复聚焦图像,并且未施加额外的约束条件。模拟和真实图像实验结果表明,该算法有效,且深度恢复效果优于最小二乘法。
提出一种基于模糊积分分类器融合的人脸识别算法。对人脸图像进行小波变换,选取合适的小波基函数及有效的分解层数,提取低频分量系数作为分类特征设计分类器。对原图像采用2DPCA进行特征提取设计另一分类器,采用模糊积分的算法融合2个分类器并得出最终分类识别结果。实验结果表明,模糊积分能够有效融合分类器的互补信息,提高系统的分类性能,从而提高人脸识别率。
蛋白质相互作用位点的预测是当前生物信息学的一个研究热点。针对蛋白质序列中对界面残基有影响的各种因素,提出将蛋白质的进化信息和保守性作为特征函数,此类信息体现了蛋白质序列中氨基酸之间短程和长程相互作用的影响。采用最大熵模型作为蛋白质作用位点识别的分类器,将多源信息融合成一个概率模型。实验结果表明该方法与其他传统机器学习方法相比,在特异度和精度上分别提高了2%~8%、3%~11%,且获得了较高的相关系数。
提出一种新的仿生优化算法——食物车-蟑螂群优化算法。该算法模拟蟑螂的觅食行为,通过食物车在解空间定义域内抛洒食物,吸引蟑螂向食物爬行,完成搜索。在求解过程中通过巢穴变迁、平等搜索和食物筛选等策略加强全局搜索和局部搜索能力,提高算法收敛速度。仿真实验结果表明,该算法寻优率高,收敛速度快。
提出一种机器人捕捉运动目标的动力学视觉伺服方法。基于位置阻抗控制器,通过双目立体视觉检测并跟踪运动目标的位置,结合CMAC网络,采用以视觉阻抗的二次型为训练目标的学习型视觉阻抗控制器,用于克服控制器对系统结构参数变化适应性差的缺点,并对阻抗参数进行优化。实验结果表明,该视觉伺服方法在机器人捕捉运动目标时具有良好的动力学特性和轨迹控制效果。
在研究RapidIO互连标准和TCP/IP协议的基础上,设计RapidIO-IP架构,分析VxWorks操作系统中END的工作原理和SBC8641D平台上RapidIO总线的工作机制,对基于RapidIO的END驱动需要实现的几个关键技术进行攻克,成功实现了RapidIO-IP,为RapidIO协议在嵌入式系统中的应用奠定了基础。
用软件编程的方法介绍一个与MIPS32/64指令集兼容的指令集模拟器的建模与实现过程。该方案用C++来描述处理器的硬件行为,通过在编译时选择不同的选项分别实现对MIPS32和MIPS64指令集构架的嵌入式处理器的模拟,实现除浮点数以外的所有指令的译码和执行。该方案的主要好处是代码可重用,指令扩展性能好,可以同时兼容MIPS32和MIPS64指令集的模拟。
分析和定义面向应用的社交网络,以网络流量识别为基础,通过对不同网络应用社区的分析,提出一种新的社交网络发现算法。运用该算法对实际网络流量进行典型社交网络实验分析,结果表明,该算法可以较好地发现各类社区,为基于社区的网络运行管理与测量研究奠定良好的基础。
通过分析证券交易数据的传输问题,指出对其压缩的重要性。根据国家金融行业标准“证券交易业务数据交换协议(STEP)”的消息数据,改进自适应二进制算术编码,提出混合算术编码。混合算术编码利用STEP消息特征进行基于模板/域转换的二进制化,并使用独立信源模型进行算术编码时的概率估计。实验结果表明,混合算术编码与自适应二进制算术编码相比,压缩比提高34%,编解码速度加 快10%。
在分析柔性针受力和挠曲的基础上,建立二维空间上柔性针穿刺软组织的虚拟弹簧模型,得到针体和针尖轨迹的数学模型。使用Matlab工具软件对针尖轨迹在不同情况下进行仿真。仿真实验结果表明,柔性针弹性变形量对针尖走向影响较小,影响针尖走向的主要因素是纵向控制坐标和针座与水平线初始夹角,且两者的叠加效应最终影响柔性针走向,可以为机器人辅助针穿刺操控提供理论基础,结合软组织变形研究,能够实现柔性针穿刺的轨迹规划和避障运动。
提出一种新的独立成分分析算法,在利用直方图估计概率密度函数的基础上,由极大似然函数法构造独立信号的特征,并且在估计概率密度函数时,对相应的阶梯函数采用磨光处理,引入参数 ,并证明了 的选择依赖于信号的统计特征以及采样的样本总数。模拟实验结果表明,该算法能提高信号干扰比。
针对IEEE 802.11 DCF不能为实时业务提供服务质量保证的问题,提出一种简单的基于优先级的退避机制,根据不同等级数据业务的QoS需求提供区分服务。高优先级数据流采用减少数据包重传次数策略,低优先级数据流采用改进的RWBO+BEB退避机制,使得时隙选择概率分布均匀,能减少数据包碰撞概率。采用马尔科夫链模型对该机制进行数学分析与评价,结果表明,该机制不仅能够有效支持区分服务,并且能够提高系统饱和吞吐量。