元坝集输系统酸性天然气水合物形成规律研究

含硫天然气在集输过程中较不含硫天然气更易出现水合物,水合物的出现将严重影响天然气正常集输,因此水合物形成条件是集输系统方案设计及工艺参数确定的基础信息。本文针对元坝酸性气藏气样组份,通过室内模拟实验,开展了不同气质组分下的水合物形成条件实验,定量化的确定了元坝的水合物形成温度和压力,测定了不同甲醇加量下水合物形成条件变化情况,掌握了元坝酸性天然气水合物形成规律,将为元坝气田酸性集输管网的建设提供基础数据支撑。     

KICA模型选择及其在消除脑电信号伪差中的应用

理论分析并结合实验验证指出基于正定核的独立分量分析算法(K ICA)的优化与分离性能与其模型参数的选择有关。提出了一种简单高效的模型选择方法:在混合信号中附加一个已知验证信号,通过最小化该已知信号的分离误差来选择最优模型参数。实验结果表明:经模型选择后的K ICA能成功分离脑电信号中的心电伪差。     

学习理论的一个关键算法的稀疏逼近

Poggio和Smale最近提出的学习理论的一个关键算法(A key algorithm,KA)可用于非线性分类和回归,并避免求解二次规划,但几乎所有的样本是“支持向量”。为此提出了一种稀疏KA算法(SKA),通过设计特定的优化函数,SKA能有效减少“支持向量”,并具备良好的推广能力。将SKA应用于两个实际的模式识别问题,并与支持向量机(SVM)进行比较,验证了SKA的有效性。     

一种基于进化神经网络的入侵检测实验系统

参照MIT Lincoln实验室的入侵检测实验方案,建立了一个基于Linux主机的入侵检测实验环境,提出了相应的入侵特征选择方案,并应用进化神经网络检测入侵,实现了对多种攻击的实时特征抽取及检测。实验表明：系统设计合理,特征抽取及检测方法有效,能较好地检测已知和未知入侵。     

一个内网外联监控系统的设计与实现

在Microsoft Windows NT系列平台下设计实现一个内网外联监控系统.该系统由报警中心、审计管理中心、发放管理平台和客户端监控程序组,能够重点解决局域网内部系统非法外联的安全问题,确保各个局域网内部安全.     

基于PCA和KPCA特征抽取的SVM网络入侵检测方法

提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法,应用主分量分析(PCA)和核主分量分析(KPCA)抽取入侵特征,再应用支持向量机(SVM)检测入侵。其中PCA对输入特征做线性变换,而KPCA通过核函数进行非线性变换。利用KDD 99数据集,将PCA-SVM、KPCA-SVM与SVM、PCR、KPCR进行比较,结果显示:在不降低分类器性能的情况下,特征抽取方法能对输入数据有效降维。在各种方法中,KPCA与SVM的结合能得到最优入侵检测性能。