运用C4.5算法优化入侵检测系统的研究

研究了以决策树结构取代原有入侵检测系统采用的链表结构,在于改进入侵规则的存储和模式匹配,提高检测速度.用C4.5算法为决策树每个规则集节点动态选择最显著的特征,进行并行测试,实现性能优化.为了减少冗余比较和无效匹配,运用了一种基于C4.5决策树裁剪算法,以规则信息量作为判断标准.研究结果表明,此方法可以提高最终模型的预测精度,并能克服噪音数据,有效地提高了模式匹配速度和规则的访问速度.     

一种最优(k,p)进制转换算法

多进制编码和混合进制编码广泛应用于信息隐藏领域,影响其编码性能的一个关键因素是进制转换效率. 针对任意k进制序列到p进制序列的相互转换,提出一种高效的进制转换算法,并根据信息论证明了其最优性.利用新算法改进了KT-Lex文本隐写系统、网页等价标记隐写术、图着色编码和APPM编码等多种基于混合进制
编码和分组多进制编码的隐写术,有效提高了原方法的隐写性能. 理论分析和实验结果均表明了该算法的有效性.     

基于自适应Harris角点检测的掌纹定位方法

分析Harris角点检测算子的实现原理及其应用于掌纹定位中时的不足,提出了一种基于自适应Harris角点检测的快速掌纹定位算法,该算法可以人为选择感兴趣区域进行检测,然后利用角点进行定位。有效地避免了掌纹定位过程中二值化,边缘检测等一系列复杂的过程,并且克服了检测过程中的角点簇拥,计算量大的缺点。实验结果表明,该方法进行的掌纹定位非但计算量小,处理速度快,而且检测出的角点分布均匀合理,能更好的适应图像定位等一系列的应用。     

基于约束映射关系的二维几何约束模型

在系统实现的基础上，提出一种依据设计过程确定的约束依赖关系的参数化设计模型，建立约束和图元之间的映射模式，优化确定节点之间的更新从动性，从而降低约束求解的复杂度，用户添加的约束和系统自动识别的约束能动态添加到有向约束图中，并支持任意图形块的选择重复，实践证明，该模型算法简单，交互性好，能很好理解用户的设计意图。     

一种微小表面缺陷的机器视觉检测方法

针对表面缺陷在线自动检测应用的特点,提出一种快速检测微小表面缺陷的新方法. 文中分析了Otsu 法分割表面梯度图像中微小缺陷的性能,结合分析结果提出利用梯度图像方差分布搜寻表面缺陷区域的算法,在有表面缺陷的局部区域应用Otsu 法分割图像. 算法性能分析和实验结果表明,该方法可从背景变化不剧烈的表面图像中快速自动检测微小表面缺陷.     

自变量分段连续超前型延迟微分方程的θ-方法的数值振动性

讨论θ-方法对自变量分段连续超前型延迟微分方程X'(t)=ax(t) a1x([t 1])的数值振动性.把θ-方法应用到方程X'(t)=ax(t) a1x([t 1]),得到了数值解的差分格式.证明了任意数值节点上数值解的振动性等价于整数节点上数值解的振动性.利用差分方程的所有解振动等价于其特征方程没有正根这一重要结论,得到了整数节点上数值解振动的充要条件,从而得到了任意节点上数值解振动的充要条件.     

一种发现社团结构的快速凝聚聚类算法

为了快速探测复杂网络中的社团结构,提出了基于网络节点耦合度的凝聚聚类算法.首先利用一种优化的聚类中心算法确定初始聚类中心节点,然后根据节点间耦合程度和节点度分别对各社团的节点进行分类和不断调整聚类中心,直至聚类算法结束.实验结果表明,该算法能够快速准确的划分复杂网络中的各社团.     

高性能P2P内容分发系统的研究与设计

本文在现有P2P内容分发系统模型研究分析基础上,提出了一个基于Gossip协议的高质量的P2P实时分发系统.该系统能提高网络异构带宽的适应性,降低全网内各节点间的延迟,并且能大大增强网络的稳定性和可靠性,达到快速启动的特点.     

无线Mesh网络的在线测量优化

对网络特征进行准确和实时的测量是优化无线Mesh网络性能的基础. 该文提出一种无线Mesh网络在线测量架构以解决测量节点的位置选择问题. 联合考虑无线信号检测能力与信息传输能力,提出基于椭圆割线的测量节点选择方法. 分别以被测量节点和数据处理中心作为椭圆焦点构成测量区域,以测量系统的性能度量为目标函数,在椭圆环中选择最佳测量节点位置. 数值仿真表明,在保障无线Mesh网络在线测量品质条件下,该测量架构实现了检测能力和信息传输能力的综合优化,椭圆割线算法的计算复杂度低于随机选择算法.     

P2P网络中一种可信任的全局信誉模型

针对P2P网络中的节点安全性问题提出一种全局信誉模型,在历史交易的基础上动态更新各节点的服务信任值和请求信任值,讨论了信誉建立过程中的5 种攻击对信誉模型的影响. 仿真实验表明,该模型的信任值更新算法和防御机制具有健壮性,可保护网络中的诚实节点,迅速降低恶意节点的信任值,有效抑制恶意行为.     

应用联邦自适应UKF的卫星多传感器数据融合

在卫星自主导航系统中,一方面,系统状态模型存在难以准确建模的问题,要求信息融合算法具有一定的自适应性;另一方面,系统的量测模型通常具有较强的非线性,又要求信息融合算法在强非线性下保持较高的精度和鲁棒性. 针对以上两个问题,本文提出了基于星敏感器、红外地平仪、磁强计、雷达高度计、紫外敏感器的多信息联邦自适应UKF组合导航方案,该方案将多个导航传感器提供的信息在联邦滤波器里融合,并采用自适应UKF算法构建联邦滤波器的子滤波器. 采用这种方案,可有效组织并充分利用导航传感器提供的导航信息,并且系统模型具有一定的自适应性. 数字仿真结果表明,与传统的联邦卡尔曼滤波方法相比,该方法更适合于非线性较强、系统模型参数不准确的场合,有效提高了导航精度.     

基于高斯相似度分析的最大后验非线性变换HMM自适应算法

由于训练环境和识别环境的失配,识别系统的性能会严重下降,为此提出了基于高斯相似度分析的最大后验概率非线性变换的环境自适应算法,它可以减小由于环境的失配所引起的系统性能的下降.在该算法中,首先将HMM模型中的高斯分量进行相似度分析并建立二叉树,然后根据数据自适应调整变换类数,在每一类内利用分段线性回归近似非线性变换将训练环境下的HMM变换到识别环境,减小环境的失配,变换参数的估计采用了最大后验概率估计(MAP).数字语音识别实验证明:该环境自适应算法的识别性能优于带有高斯相似度分析的MLST、MAPLR和MLLR等算法.     

新型2T2R并联机构及其位置求解

基于五自由度4-UPU并联机构演绎出一种新型四自由度4-UPU/PPS并联机构. 通过螺旋理论分析可得,该机构具有两个移动和两个转动（two-translational and two-rotational, 2T2R）自由度,在此基础上建立了该模型的位置关系方程. 由于位置正解复杂,以机构各驱动支链长度为约束对象,建立了无约束非线性优化适应度函数. 提出一种动态变权重的多目标粒子群优化算法来搜索此函数的全局极小点,从而将位置正解问题转化为一个多目标优化问题. 随机选取20 组并联机构实际输入进行位置正解计算,计算结果与动平台实际位置和姿态吻合,解决了该机构位置正解的求解问题.     

一种用于地应力分析的改进型BP神经网络方法

地应力测量及分析研究,对地应力活动方式、构造体系的研究以及岩土工程与结构的设计和稳定性,都具有重大的理论意义和实用价值.BP神经网络算法比较成熟,已被广泛应用,但一般BP神经网络算法存在训练学习速度较慢、样本泛化能力差的问题,通过引入动态学习因子和惯性因子以及模拟辅助样本,对神经网络进行了改进.通过调节动态学习因子和惯性因子以及对样本集数据处理等手段,对样本的学习、训练进行优化处理,通过实例验证,将优化好的网络样本训练结果与一般结果进行比较,结果表明对三层BP神经网络进行的优化,在提高计算精度的同时也提高了网络的收敛速率,证明改进的算法能够很好用于地应力分析.     

一种面向不确定标签样本的K-近邻高效决策算法

基于案例的决策是一种直接依据过去的历史案例对当前案例进行分类或者指标预测的方法，K-近邻方法就是一种广泛应用的基于案例的决策模型。在K-近邻方法中，历史案例上需要有标签，而在现实应用中，标签本身有一定的不确定性.文章详细地讨论了现有的基于K-近邻的决策方法忽略了样本标签不确定性这一问题，并基于Dempster-Shafer证据理论对标签不确定性进行建模以改善预测的性能，在此基础上结合边界树模型提高模型的运行效率.文中介绍了边界树算法的作用与原理，对如何结合传统边界树算法与样本标签的不确定性对边界树算法的节点转移策略以及决策过程进行了优化.文章最后对边界树算法的计算规模与准确率做了详细的实验论证.结果表明，文中提出的方法一方面考虑了标签的不确定性，另一方面提高了传统的K-近邻模型的决策效率.     

动态环境下基于混合记忆策略的遗传算法

为了有效地处理动态优化问题,提出一种短时记忆与长时记忆相结合的混合记忆策略. 被记忆的信息由最优个体与种群概率向量组成. 短时记忆作用于进化过程中的每一代,对记忆中的信息进行提取并构建下一代的种群;长时记忆仅在环境发生变化时产生作用,取新环境中最优的一组信息对短时记忆进行赋值. 该文首先构建了动态环境下基于混合记忆策略的遗传算法,然后在非周期、周期和带噪声周期动态环境下进行算法的性能验证. 实验结果表明,新算法处理动态优化问题的能力优于同类算法.     

基于空间和时间特性的动态背景中的运动物体检测

基于高斯混合模型(GMM)的方法在运动物体检测中应用广泛,并且取得了很好的效果.然而这种方法在动态背景中,例如摇曳的树枝、喷泉、照相机的抖动等,其效果受到严重影响.主要的原因是忽略了像素间的空间相互关系,这种关系对处理动态背景十分关键.提出一种新颖的运动物体检测方法,通过同时运用空间和时间信息,有效地处理了动态背景.实验效果表明在动态背景中,新方法的效果明显好于传统的GMM方法.     

决策树分类ID3算法研究

分类是数据挖掘的重要内容之一,在许多领域得到广泛应用,现已有多种分类方法,其中决策树分类法在海量数据环境中应用最为广泛,本文分析了决策树分类ID3算法的原理,给出构造决策树的基本算法,指出ID3算法构造决策树的优缺点,针对ID3算法倾向于取值较多的测试属性的缺点,引入一个参数来约束属性选择,给出一种优化算法．     

关于融合多针图确定物体3D表面绝对深度算法

该文提出的算法首先利用DPS系统获得一对表面方向图,然后,基于geodesic dome分割这对方向图并计算图中对应区域间的视差,最后,经适当融合及精确的视差匹配,确定景物物体3D表面绝对深度。这一方法对进一步研究如何确定任意3D表面深度及恢复景物结构有着十分重要的意义。     

工厂化农业生产系统的计算机仿真

首次将工厂化农业生产系统中的作物生长、环境控制和经济分析置于一个大系统下进行研究,分别建立了光合速率子模型、环境控制子模型和控制成本子模型.根据三个子模型以及它们之间的关系构造了综合动态模型并进行仿真研究,得出了在不同的外界气候条件下同时满足控制效果较好和控制成本较低两个条件的最优综合环境控制方式.