基于多源多层次信息融合的网络安全态势感知方法

针对网络安全态势感知范围局限、信息来源单一及准确性偏差较大的问题,提出了一个全方位整体上感知网络安全态势框架.充分考虑多信息源和多层次信息融合,从3个维度上动态生成网络当前安全状况,准确地反映网络当前安全态势,易于逆向查找异常组件.提出"3σ法则"离散化连续型随机变量方法,对建立适合处理非确定性信息融合的贝叶斯网模型有重要的理论与实践指导意义.最后,利用网络实例数据,对该模型和算法进行了验证,结果表明了该方法的正确性.     

A routing algorithm for industrial wireless network based on ISA100.11a

ISA100.11 a industrial wireless network standard is based on a deterministic scheduling mechanism.For the timeslot delay caused by deterministic scheduling,a routing algorithm is presented for industrial environments.According to timeslot,superframe,links,channel and data retransmission of deterministic scheduling mechanisms that affect the design of the routing algorithm,the algorithm selects the link quality,timeslot delay and retransmission delay as the routing criteria and finds the optimum communication path by k shortest paths algorithm.Theoretical analysis and experimental verification show that the optimal paths selected by the algorithm not only have high link quality and low retransmission delay,but also meet the requirements of the deterministic scheduling.The algorithm can effectively solve the problem of packet loss and transmission delay during data transmission,and provide a valuable solution for efficient data transmission based on determinacy.     

基于改进量子粒子群算法的无分流换热网络综合

用数学规划法求解换热网络优化问题,当换热网络模型考虑所有分流情况时,会包含大量的连续和离散优化变量,因此对大规模换热网络的优化求解非常困难。相比有分流模型,无分流的网络模型结构简单,变量少,求解难度低。本文以分级超结构模型为基础,建立了无分流换热网络模型,以年综合费用为优化目标,提出用单层改进量子粒子群算法综合无分流换热网络,即在生成无分流换热网络结构变量的同时,生成换热负荷变量。相比有分流同步综合模型,不考虑分流的同步综合模型的复杂度和求解时间显著降低。采用两个典型算例对该方法的有效性进行了验证。     

有限实名网络中的个人信息安全风险

有限实名网络作为一种普遍存在的网络环境类型,个人信息不断累积其中,随之而来的是不断凸显的个人信息安全风险.对有限实名网络环境中关键的个人信息风险因素进行识别,同时结合2011—2014年典型的个人信息风险事件进行实证分析,从多个维度对具体的风险因素及其风险程度进行研究.研究结果表明,技术风险、管理风险、法律风险、信用风险是个人信息安全风险的重要来源,且在重要性上存在显著差异.针对各风险因素的风险程度在风险案例、民众观念2个方面存在的差异进行分析,并提出相应的建议.     

基于应变模态小波神经网络的结构损伤识别方法

以框架结构为研究对象,利用小波分析和神经网络理论,结合二者的优点,运用小波分析来确定框架结构的损伤位置,运用神经网络算法来识别损伤程度,给出了基于应变模态参数识别框架结构损伤的原理,建立了一种识别结构损伤的小波神经网络方法.通过建立基于振型模态和应变模态的损伤识别方法,分别对9种不同工况下框架的裂缝位置进行识别,并对比了这2种模态下损伤位置的识别效果.然后,分别对框架的振型模态和应变模态进行连续小波变换,获得2种模态参数下的小波系数模极大值.利用神经网络去模拟小波系数模极大值与损伤程度之间的非线性关系来识别结构的损伤程度,并对比了这2种模态下损伤程度的识别效果.数值分析结果表明,小波神经网络可以有效地识别出结构的损伤位置和损伤程度,基于应变模态的损伤识别方法具有更好的准确性.     

两类粘合图的 Wiener与 Harary指数

连通图G的Wiener指数是指图G中所有点对的距离之和,Harary指数是指图G中所有点对的距离的倒数之和。本文主要研究了单圈图与双圈图的粘合图以及双圈图与双圈图的粘合图的Wiener指数的下界和Harary指数的上界的问题,并刻画了对应的极值图。     

支配数为1的图的最小特征值

本文中主要刻画了给定阶数且支配数为1的图类中最小特征值达到极小的图的结构。     

基于多目标优化函数的无线传感器网络负载均衡路由协议

针对目前无线传感器网络路由协议在延长网络生存期和提高网络整体性能等方面存在的缺陷,以平衡网络中节点能量消耗、延长网络生存期为优化目标,提出了一种基于多目标优化函数路由协议. 该协议将节点可用能量、路由跳数和节点之间物理距离等参数引入到路由选择函数中,以实现最优路径的建立和对无线传感器网络性能的综合优化. NS2仿真结果表明,与传统的定向扩散协议相比,数据发送成功率提高了15. 3%,网络能量利用率提升了9. 7%,网络生存期延长约12%,在无线传感器网络中具有显著的优越性.     

基于遗传算法和神经网络的软件界面美感建模

用户界面作为人与机器之间信息交互的桥梁,良好的用户界面能够提高人机交互的效率.本文以软件界面布局和色彩特征作为研究对象,采用神经网络方法建立特征与软件美感之间的关系模型,遗传算法进行特征选择,找出对界面美感影响较大的特征,并且通过主成分分析,最终提炼出界面美感的设计要素.     

基于ANN模型和HPSO算法的数控机床可靠性分布模型研究

针对数控机床可靠性研究过程中,由于可靠性数据较难收集导致可靠性分布模型不唯一的问题,采用ANN模型对收集到的少量可靠性数据进行扩充,扩充后的数据采用K-S检验法进行分析以确定可靠性数据模型,同时在求解确定可靠性分布模型参数过程中,将混合粒子群优化(hybrid particle swarm optimization,HPSO)算法引入极大似然估计中,解决其在小样本数据下求解某些复杂分布模型时易陷于局部最优解和求解效率低的问题.实例分析结果表明:采用混合粒子群算法求解可以在求解效率和收敛性性能上达到较好的平衡,比较所有的求解模型结果,经过ANN模型扩充后的2重3参数威布尔分布的相对均方差最小,其值为0.0425,说明利用该方法求解数控机床的可靠性分布模型是可行的,而且能够获得较精确的结果.