神经网络反传模型的理论与应用研究体会

神经网络及神经计算的新理论，模型，方法及应用受重视，并用于解决某些诸如模式识别，组合优化，语言理解等复杂问题，得到系列可喜的理论成查与实际应用。我们业已将神经网络反传模型应用于多元校正，有机合成，模式识别，构效关系及分子设计等方面。     

简单邻域平均图像去噪算法的改进研究

图像去噪是图像增强的重要内容,邻域平均法是一种简单快速的图像去噪技术,但简单邻域平均法使图像去噪的同时,也会使图像变得模糊,弱化或丢失了图像的边缘和细节。本文对简单邻域平均法进行了一定的研究,给出了几种(5种)若干图像去噪的改进算法。     

遗传算法的并行处理分析

随着高性能计算机与网络的发展,将遗传算法与并行处理相结合,可大大提高遗传算法的执行效率.分析了遗传算法并行化的动因和实现模型.     

遗传算法在军事运筹学中的应用初探

本文简要介绍了遗传算法,分析了遗传算法在军事运筹学重的应用。     

线性八叉树的平移和旋转

线性八叉树编码是一种有效的表示三维物体的方法。给出了线性八叉树的平移和旋转算法,它们都有线性的时间复杂性。     

基于遗传算法对PID控制飞行器射程优化

最大射程是飞行器地面发射试验的重要指标,综合控制与优化算法可对其进行系统设计.首先,根据飞行器动力学方程进行品质分析,确定用短周期参数进行最大射程设计;其次,设定时域目标参数,采用根轨迹方法实现关键时刻飞行器PID控制器调参;然后,以仿真参数为基础,采用遗传算法优化飞行器俯仰角指令;最后,根据综合设计的仿真结果,分析出不同飞行阶段最显著干扰产生的作用,为飞行器动力学性能分析奠定基础.     

基于风险补偿的占线拍卖策略

扩展了传统的占线算法及其竞争分析框架，在此基础上建立网上占线拍卖的风险模型．为具有风险偏好的占线拍卖人设计了风险忍耐策略（RTS），并得到了该拍卖策略的竞争比．使占线拍卖人可以根据自己不同的风险容忍度和未来预期选择最优的拍卖策略。     

IP黑名单关联聚类算法对恶意簇检测的优化研究

互联网中复杂的恶意活动都是由IP地址集群共同执行的,通过处理在网络中收集的数据来寻找恶意IP簇成为重要的研究方向。提出一种IP黑名单关联聚类算法(IPBACA),首先,构建IP-IP无向图;然后,利用测量统计相关性来测量IP黑名单与IP的相关性,并使用给定的IP黑名单来找到最佳阈值得出IP簇,判断其标准化残差是否达标;最后,识别出具有高精度的恶意簇。仿真结果表明,对比ICAMO算法,CAIIB算法和DABR算法,本文提出的IPBACA算法在精确率、召回率、F1指标和归一化互信息等4个主要性能指标方面均有明显改善,显著提高了对检测恶意簇的检测能力。     

NSS自身安全防护系统的设计与实现

介绍了网络安全扫描系统(NSS)采用的两种安全防护保护机制和相关算法的描述.     

链优先约束工件单机随机排序问题

讨论单机随机排序问题，目标函数为确定工件的排列顺序使工件的加权完工时间和的数学期望最小。设工件问具有平行链优先约束，机器发生随机故障。考虑两种情况，第一种情况是链不允许中断．第二种情况是链允许中断，对两种情况分别给出最优算法。