基于监督学习的HSK阅读文本自动分级模型研究

针对HSK（汉语水平考试）各类阅读材料难度判定与等级对应中缺乏有效参照标准和分析工具的问题,以历年HSK真题阅读文本为研究对象,提取文本可读性特征,采用支持向量机、随机森林、极端梯度增强等9种监督学习算法,建立可将自选文本自动归类于相应HSK等级的模型,采用准确率、AUC等多项指标评价各模型的分级效果,并选择最佳模型制成在线工具。结果表明,监督学习在HSK阅读材料文本分析及分级方面具有较高性能,9种模型中极端梯度增强的分级效果最好,准确率为0.913,AUC为0.994。建立的分级模型和在线工具能够以较高的准确率对HSK自选文本进行分级,帮助用户有针对性地遴选文本,提高学习效率。     

Witty蠕虫的传播模型与分析

为了能够深入了解Witty蠕虫传播的具体过程和采取更为有效的防御措施,利用动力学方法提出了一个含有潜伏期且在潜伏期内和感染阶段均具有传染性的模型.根据网络的实际情况,该模型考虑了延时因素,采用了动态感染率.利用该模型得出了蠕虫爆发的阈值.将已有的模型与该模型进行了比较,仿真结果表明:该模型能更好地符合Witty蠕虫的实际传播数据,偏差比已有的模型分别减小了4.4 %和6.2 %.     

组播路由算法综述

在说明组播技术原理的基础上,对目前的组播路由算法进行了回顾,最后指出了组播路由算法的分类及其发展方向.     

基于模糊聚类和信息熵的综合评价算法

针对目前综合评价技术存在的主旨不相协调、忽略了简洁性与有效性问题,在分析已有算法的基础上,提出了一种基于模糊聚类和信息熵的综合评价算法,该算法有针对性地克服了原有评价算法的缺陷,具有较好的实用性,最后通过实际数据对该算法的有效性进行了验证.     

基于改进TF-IDF的多态蠕虫特征自动提取算法

提出一种基于改进词频-逆文档频率(TF-IDF)的多态蠕虫特征自动提取算法.首先,利用特征哈希方法对不同位置的子串赋予不同的位置权重,且把高维子串向量压缩成低维向量提高效率;其次,引入校验值对传统IDF算法进行修正,减小稀有子串的权重;最后,按权值排序得到子串序列,生成最终蠕虫特征.利用多类多态蠕虫样本对该算法进行测试,并与已有方法进行比较.实验结果表明:该算法在噪声干扰下能准确高效地提取出多态蠕虫特征,准确性和效率均优于已有方法,并可对特征提取进行状态保存,具有良好的可扩展性.     

基于防火墙的校园网蠕虫传播模型研究

近年来,蠕虫的快速传播已经成为因特网安全的主要威胁．研究了在安装有防火墙的校园网环境下蠕虫的传播模型,给出了校园网防火墙的改进方案,并得出了相应的结论．     

基于Agent的组播路由算法

现有的路由算法基本上都是利用静态信息 ,这样计算出来的组播树不能反映实际情况 ,具有很大的局限性 .针对此问题 ,本文提出利用Agent技术预先收集、更新网络链路状态信息 ,以便尽可能地反映实际情况 .仿真试验表明效果较好 ,具有较好的实用性