基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。     

基于CWD和残差收缩网络的调制方式识别方法

针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。     

An ensemble of LSTM neural networks for high‐frequency stock market classification

We propose an ensemble of long–short‐term memory (LSTM) neural networks for intraday stock predictions, using a large variety of technical analysis indicators as network inputs. The proposed ensemble operates in an online way, weighting the individual models proportionally to their recent performance, which allows us to deal with possible nonstationarities in an innovative way. The performance of the models is measured by area under the curve of the receiver operating characteristic. We evaluate the predictive power of our model on several US large‐cap stocks and benchmark it against lasso and ridge logistic classifiers. The proposed model is found to perform better than the benchmark models or equally weighted ensembles.     

基于中心差异度迭代调整机制的 网络社区搜寻算法研究

为解决当前网络社区搜寻算法存在的节点聚类形成困难,搜寻迭代过于复杂,难以实现社区归属的二次更新等不足,提出了一种基于中心差异度迭代调整机制的网络社区搜寻算法。首先,通过领袖节点重叠度来实现初次社区搜寻裁决,有效降低了重复搜寻的概率,且根据加入节点与领袖节点差异度进行聚类匹配;随后,通过待加入节点与领袖节点之间的交互热度方式进行基于热度机制的聚类递归,实现对搜寻误差的二次校正。仿真实验表明,与当前网络社区搜寻算法中常用的差分迭代阈值裁决机制,混沌度一体化成型迭代机制相比,本文算法具有更高的首次成功率,以及更小的搜寻次数与迭代周期,具有很强的实际部署价值。     

多纤芯弹性光网络中虚拟网络映射模型及算法

为解决多纤芯弹性光网络虚拟化中的虚拟结点映射、链路映射和频谱分配问题,首先建立了一个以最小化占用的频谱数及最小化最大占用频隙号为目标的全局约束优化模型.其次,设计了具有高效的交叉、变异及不可行解可行化算子的全局优化遗传算法,以有效求解该模型得到最优的虚拟节点、链路映射方案.最后,为验证算法的有效性进行了不同的仿真实验.结果表明,所设计的算法能够有效地减小网络中占用的频谱数和最大占用频隙号.     

植入式硅神经微电极的发展

 神经科学和神经工程研究需要研究大脑神经元的电活动情况，以了解大脑产生、传输和处理信息的机制。植入式神经微电极作为一种传感器件，是时间分辨率最高的神经电活动传感手段之一。介绍了国内外几种主要的植入式硅基神经微电极的结构特点、制备方法和性能特点。分析表明，未来通过不断结构优化和改性修饰，特别是在高通量的神经记录方面，通过与同样基于硅材料的电路的集成，硅神经微电极能够进一步提高生物相容性，解决大规模的电极通道体内外传输与连接问题，实现对神经元的在体大规模长时间记录。     

网络博弈合作剩余收益分配的协商方法

参与者在进行网络博弈时有机会与其相邻参与者签署协议进行合作,此时参与者之间的博弈关系构成了一个网络结构,并可以使用无向图来表示.参与者之间依据网络结构选择合作对象进行合作,进而产生剩余收益,而剩余收益通过协商的方式在两个参与者之间进行分配.本文依据协商理论与匹配理论,研究网络博弈环境下参与者之间如何签署协议进行合作,进而分配合作产生的剩余收益的问题,称为网络协商博弈,并给出基本的可行解的形式.通过限制参与者可以签署协议的数量,本文对网络协商博弈进行分类,使用协商与匹配方法研究每一类网络协商博弈的合理解的具体形式并设计求解方法.本文的结果表明:参与者之间的合作以及合作收益的分配不仅与网络博弈自身有关,而且与参与者能够签署的合作协议数量有关.研究拓展了协商方法在网络协商问题中的应用,为多边合作对象的选择以及合作剩余收益的分配提供了参考.     

SQL注入攻击与防范实验的设计与实现

介绍了SQL注入的原理、攻击和防范技术,并通过设计具体实验方案演示了SQL注入攻击与防范的全过程及细节。通过搭建存在SQL注入漏洞的Web网站并对其进行SQL注入攻击,观察被攻击的效果,进行漏洞修复。对漏洞修复后的系统进行攻击,并对比修复漏洞前后的现象,以此得出SQL注入漏洞的原理、产生原因、对应攻击原理及如何防范漏洞,加深对SQL注入的理解。     

一种面向IPv6的定制化路由备份机制

针对网络定制化能力和可靠路由问题，提出一种面向IPv6的定制化路由备份机制.该机制设计了路由定制化流程，使网络在满足多种应用差异化需求的基础上，考虑用户和网络服务提供商对网络的满意度最大化问题，并结合IPv6崭新的包头格式设计路由备份机制来增强网络的可靠性.仿真实验和性能分析表明，本机制通过二人博弈在选路由时均衡了用户和网络服务提供商的效用，使路由具备了定制化能力.在可靠性上，相比不存在定制的原IPv6路由，本机制在路由时间开销增加16.8%的基础上，预留了备份路径资源，使路由恢复响应时间缩短15%以上.     

矿山复杂巷道网络组件式三维建模方法

煤矿复杂巷道(曲线巷道、交汇巷道、变断面巷道)建模是巷道三维建模的难点.现有方法在基于导线测量数据重建复杂巷道网络、尤其是矿山常见的曲线交汇巷道仍存在不足.提出了一种巷道组件式三维建模方法.该方法针对煤矿巷道典型导线测量数据，通过巷道中心线建模、巷道双边线建模、巷道组件三维建模三个步骤，自动构建复杂巷道网络三维模型.实验结果表明，提出的方法鲁棒性好，建模时间随数据量增长呈线性稳定增长.建立的巷道网络三维模型可为智慧矿山建设中的空间、几何、力学等多种分析提供支持.