SDN环境下基于KNN的DDoS攻击检测方法

DDo S攻击是当前互联网面临的主要威胁之一,如何快速准确地检测DDo S攻击是网络安全领域研究的热点问题。文中提出了一种在SDN环境下基于KNN算法的模块化DDo S攻击检测方法,该方法选取SDN网络的5个关键流量特征,采用优化的KNN算法对选取的流量特征进行流量异常检测,最后基于NOX控制器和Net FPGA交换机进行了实验验证。实验结果表明:相对其他的分类检测算法,所提的检测方案具有更高的识别率和更低的误报率。     

一种基于 Pareto 云隶属度的 MOPSO 算法

为定量解决非支配解排序问题,并兼顾多目标粒子群优化算法（multi-objective particle swarm optimization,MOPSO）的收敛性和多样性,提出了一种基于 Pareto 云隶属度的 MOPSO 算法。利用 Logistic 混沌映射优化种群的初始空间分布并融合布谷鸟搜索（cuckoo search,CS）指导粒子跳出局部陷阱,以增强算法的全局寻优能力。首次提出云向量评价 Pareto 最优解集方法,采用云隶属度评价准则对粒子适应度值进行量化评价。依据云隶属度选取个体最优和群体最优,平衡全局开发与开采,进而实现外部档案维护。测试函数集 ZDT 的实验结果表明,改进算法在收敛性和多样性方面较 MOPSO 和 NSGA-Ⅱ有一定优势。     

智能化信息系统对飞行员视觉搜索特性的影响

为探究飞行员使用智能化信息系统的视觉搜索特性,设计以信息系统等级（交互式辅助系统和电子飞行手册）为自变量、以视觉搜索特性（视觉搜索特征和绩效水平）为因变量的对比实验,记录20名航线飞行员在模拟机实验场景中所关注的各人机交互界面的眼动数据,通过统计分析、构建视觉搜索绩效评估模型,反映飞行员视觉搜索特征及绩效水平。结果表明：两组飞行员的注视总持续时间、注视总持续时间占比、注视次数等视觉搜索特征存在显著差异,且随着信息系统智能化等级的提高,飞行员在单发失效和襟翼卡阻故障场景中的视觉搜索绩效水平有效提高且工作负荷降低。由此,验证了信息系统自动化程度的提高在复杂场景下能对飞行员的工作绩效产生正效应,可为驾驶舱人机交互界面的设计、优化及迭代提供理论参考,保证飞行安全。     

一种改进的随机近邻算法

提出一种随机近邻分类的改进算法,它仍采用随机近邻判决准则,利用全局寻优思想,设计了最邻近生成算法,在理论和实践上说明了新算法分类良好的非线性、非球形性的特点,获得了与样本输入顺序无关的确定性结果.该算法原理简单,计算步骤明确,易于编程,可操作性强,便于应用推广.     

一种亲水性编码模型在GPCR预测中的应用

G蛋白偶联受体（GPCR）在各种不同的生理过程中起着重要的作用。文章运用亲水性编码模型对氨基酸进行编码，并结合氨基酸的成分模型，通过Jackknife方法对总成功率检验表明，本文的方法是非常有效的。     

基于工作记忆内容的注意导向的影响因素

工作记忆内容对视觉搜索中注意选择的影响到底如何,与工作记忆内容匹配的项目是否总是会自动捕获注意,至今仍存在争议。本研究针对前人研究中存在的差异和不足,统一采用"记忆-搜索"双任务范式来探讨搜索任务难度、搜索项目刺激强度以及记忆任务呈现时间对基于工作记忆内容的注意导向的影响。结果发现:当采用困难搜索任务时,干扰条件下被试反应时与中性条件下反应时无显著差异,说明难度会影响工作记忆内容对注意选择的自动导向效应,但这种影响只有在搜索任务难度足够大的情况下才能体现出来。而在本研究中并未发现刺激强度和记忆任务呈现时间这两个因素对基于工作记忆内容的注意导向的影响,即无论刺激强度高低,或记忆任务呈现时间长或短,与工作记忆内容匹配的搜索项目还是会"自动捕获注意",导致干扰条件下被试反应时显著慢于中性条件。     

一种求解货物配送问题的改进算法

针对货物配送问题,建立问题的数学模型,提出一种基于禁忌搜索的蚁群算法.并结合超市配送问题,对算法进行测试,测试结果表明,该算法具有收敛速度快、不易陷入局部最优、求解精度高的特点,能够有效地解决超市配送问题.     

网络购物，将迎来“可视化”时代？

购物体验相当酷 日常搜索网络购物信息，输入商品关键词后，首先显示的是与所购商品相关的网站信息，然后需要反复进入各家网站，经过不断地选择比较，最终才能寻找到所要购买的商品。     

列车编组计划和技术站布局的综合优化

列车编组计划与技术站布局问题是铁路运输组织工作中重要而复杂的问题.针对两者的相关性,通过技术站改编能力约束,将列车编组计划问题与技术站布局问题组合并进行综合协调优化.以技术站车辆集结消耗和改编消耗整体最小为目标,构建综合优化0-1规划模型,利用禁忌搜索的两阶段算法求解,并给出算例说明模型与算法的有效性.算例结果表明,优化方案有利于路网上有调作业向作业能力大的技术站集中,为开行直达列车、提高直达列车开行比重创造条件.     

基于星历模的行星际halo轨道间转移会搜索

本文针对星历模型下星际三体系统动平衡点halo轨道间的转移机会搜索问题,提出了一种基于三体系统不变流形结构的二级搜索方法.该方法首先基于星历模型求解行星际halo轨道逃逸流形初始时刻与捕获流形末端时刻固定时,连接该不变流形的最优两脉冲转移问题,得到所给条件下星际halo轨道间的最优转移轨道.然后以逃逸流形初始时刻、捕获流形末端时刻为变量,以连接该不变流形的最优两脉冲转移所需的速度增量为目标函数,绘制等高线图研究解空间的全局特性,从而得到转移机会.最后分别以日一地与日一火系统及日一地与日一金系统为例,搜索其在2015-2017年的转移机会,研究结果验证了本文所提方法的有效性,同时也揭示出了行星际halo轨道间转移机会的类周期性.