决策树与神经网络结合的入侵检测系统模型研究

入侵检测系统是保证网络信息安全的有力手段,文中提出一种结合决策树和神经网络的入侵检测系统框架。决策树分类方法把数据集划分为正常数据和入侵数据,并作为训练集分别用神经网络进行训练,改善了系统的检测精度并提高了对未知数据的检测能力。离线训练后的系统可以实现网络数据的实时检测,通过实验证明了此系统很好的检测效果和自适应能力。     

唯一3-列表可染图Kr,s,t和K1*r,s的若干性质

2001年Ghebleh M和Mahmoodian E S针对完全多部图这一重要图类（除了其中9个图）,特征化了U3LC图。同时他们对这9个图提出了开放问题：查证图K（2,2,r）,r=4,5,6,7,8,K（2,3,4）.K（1＊4,4）,K（1＊4,5）和K（1＊5,4）不是U3LC图。鉴于此开放问题中待查证的图或是完全三部图K（r,s,t）或是完全多部图K（1＊r,s）,笔者从反面入手研究U3LC完全三部图K（r,s,t）和完全多部图K（1＊r,s）的性质,以期实现最终利用这些性质彻底解决如上开放问题,完善Ghebleh M和Mahmoodian E S的结果。     

K1＊4，5，K1＊4，4，K2，2，4和K2,2,5不是U3LC图

笔者针对M.Ghebleh和E.S.Mahmoodian的一个关于列表染色图的猜想做了部分解决,证明了K1*4,5,K1*4,4,K2,2,4和K2,2,5不是U3LC图,而且它们的m数都是3.     

预留桥位不同桥型对临近隧道的影响研究

针对不同的预留桥型方案,通过数值计算,研究了桥梁基础施工及运营期间对隧道变形的影响。结果表明,就对隧道的影响而言,大部分桥型均具有很强的可实施性。对桩基距离隧道较近的独塔双柱斜拉桥,具体实施时应合理优化基础布置,拉大桩基与隧道的净距。研究结果可供后期桥梁实施阶段合理选择桥型及布置基础时参考。     

完全多部图的M(5)性质

针对完全多部图的唯一列表染色问题进行了研究，证明了对任意正整数n，图K1＊7，n，K1＊n，7都具有M（5）性质。     

完全三部图K2，2，r，r=4，5，6，7，不是U3LC图

M.Ghebleh和E.S.Mahmoodian在其开放问题中提出了完全三部图K2,2,r.r=4,5,6,7,是U3LC图还是具有M(3)性质这样一个问题.在这篇文章中我们叙述并证明了图K2,2,7具有M(3)性质这样一个主定理,进一步证明了图K2,2,r,r=4,5,6,也具有M(3)性质.     

完全三部图K2,2,r,r=4,5,6,7,不是U3LC图

M.Ghebleh和E.S.Mahmoodian在其开放问题中提出了完全三部图K2,2,r,r=4,5,6,7,是U3LC图还是具有M(3)性质这样一个问题。在这篇文章中我们叙述并证明了图K2,2,7具有M(3)性质这样一个主定理,进一步证明了图K2,2,r,r=4,5,6,也具有M(3)性质。     

大跨度连续刚构桥抗震性能分析与改造策略

结合一座大跨度连续刚构桥实例,分析了在地震作用下该种桥梁的地震反应,通过改造桥梁形式,减小结构地震力.分析表明,刚构桥的基本周期较短,地震力较大;改造成采用减隔震支座的连续梁桥后,墩柱的地震力明显下降,桩基的轴力也下降明显,但是对于桩基的弯矩减小不大,但是整体上改造后对抗震有利.     

基于Hadoop的港口物流大数据应用研究

物流大数据已经成为港口关键的生产要素，分析和利用大数据可有效控制经营风险，促进港口的健康可持续发展。本文基于Hadoop设计快速DBSCAN密度聚类算法，引入熵优化DBSCAN算法的核心点选择。在HDFS分布式文件系统中对大数据分块，采用Map对各个数据块完成初始聚类，并在Reduce上基于核心点扩展类融合形成最终聚类结果，以此提高大数据应用的效率。通过应用大数据对港口企业进行全面管理，为企业决策提供有效支持。     

基于多变量决策树的不完备信息系统规则提取研究

不完备信息系统也有很多有用信息，可以得出支持决策的确定规则。基于决策树的完备信息系统规则提取方法很多，如比较有影响的ID3算法等，但是在不完备信息系统中应用决策树进行规则提取的方法还不是很多。本文提出用多变量决策树方法对不完备信息系统进行规则提取的方法，可以得出部分确定信息，方法简单易行。