概周期驱动分段Logistic系统的奇异非混沌吸引子

鉴于对非光滑系统奇异非混沌吸引子(SNAs)的形成原因与诞生机理的认识尚不清楚,以概周期驱动分段Logistic非光滑系统为研究对象,分析此系统中存在的多种类型的奇异非混沌吸引子,通过应用最大李雅普诺夫指数、相敏感指数方法辨识了奇异非混沌吸引子的诞生机理,主要包括Heagy-Hammel路线、间歇-Ⅰ路线、分形化路线,研究结果发现,奇异非混沌吸引子在非光滑系统中的存在类型比较丰富.研究结果可为研究非光滑系统中的奇异非混沌吸引子提供理论参考.     

取样锁相环中的奇异吸引子及混沌

本文研究取样锁相环中的奇异吸引子及混沌现象,通过计算机模拟系统方程,我们观察到了系统的奇异吸引子,奇异吸引子的自相似性结构,系统对初始条件的灵敏依赖性,从而证实了取样锁相环系统中存在混沌。     

概周期驱动的二维分段线性范式系统的奇异非混沌吸引子

利用相轨迹图、最大李雅普诺夫指数、有理逼近等方法,探讨概周期驱动的二维分段线性范式系统是否存在奇异非混沌吸引子;通过改变控制参数,观察系统的相轨迹图中是否出现分形现象;通过计算最大李雅普诺夫指数,得到奇异非混沌吸引子;通过对比有理逼近图与相轨迹图,验证奇异非混沌吸引子的存在性;通过功率谱、相敏感函数和回归图对奇异非混沌吸引子的存在性进行进一步验证。结果表明,概周期驱动的二维分段线性范式系统中在一定参数范围内的吸引子都是奇异非混沌吸引子,验证了概周期驱动的二维分段线性范式系统中奇异非混沌吸引子的存在性。     

混沌理论与分形理论在热工过程中的应用

通过介绍混沌和分形 ,找出它们的内在联系和共同的本质。用混沌理论和分形理论来描述和解决热工———工艺过程与动力学系统中的数学建模和一些实际问题 ,说明了系统中的每个领域可能有无数个奇异吸引子 ,其奇异吸引子的作用就是一个混合过程。最后 ,作为分形的应用 ,分析了热混合层中温度脉动的分形特征 ,在一定尺度范围内表现出很好的分形特性。     

激光雷达探潜背景信号的混沌和分形行为研究

研究了海洋激光雷达探潜弱信号的混沌及分形特性。在相空间重构的基础上，计算了探潜背影信号的吸引子维数以及在李雅谱诺夫指数，并且用前馈网络验证了探潜信号的局部可预测性。实验结果表明，探潜背影信号有奇异吸引子，是由某些混沌系统产生的。     

基于改进特征选择法的光纤网络流量异常监测研究

采用当前方法进行光纤网络流量异常监测过程中,特征选择法无法全面描述流量异常特征监测的不足,存在监测效果较差的问题。为此,提出一种基于改进特征选择法的异常流量监测方法。首先采用分光方式对光纤网络流量进行分析,获取光纤网络流量时间序列,并描述用于流量异常监测的多时间序列之间的相互关系,然后利用改进特征选择法对网络出口流量进行特征提取。利用聚类算法选择网络流量异常最优类数和聚类中心,来对网络流量异常现象进行过滤,从而实现网络异常流量特征抽取、特征选择改进算法和网络流量异常监测的研发,从而提高光纤网络流量异常现象监测的准确度。仿真实验结果证明,通过这种方法,能有效地对网络流量异常现象进行监测,且算法简单,能够满足网络流量异常监测的应用需求,实用价值较高。     

混沌理论与分形理论在热工过程中的应用

通过介绍混沌和分形，找出它们的仙在联系和共同纳本质。用混沌理论和分形理论为描述和解决热工－工艺过程与动力学系统中的数学建模和一些实际问题，说明了系统中的每个领域可能有无数个奇异吸引子，其奇异吸引子的作用就是一个混合过程，最后，作为分形的应用，分析了热混合层中温度脉动的分形特征，在一定尺度范围内表现出很好的分形特性。     

基于改进特征选择法的光纤网络流量异常监测

采用当前方法进行光纤网络流量异常监测过程中,特征选择法无法全面描述流量异常特征监测的不足,存在监测效果较差的问题。为此,提出一种基于改进特征选择法的异常流量监测方法。首先采用分光方式对光纤网络流量进行分析,获取光纤网络流量时间序列,并描述用于流量异常监测的多时间序列之间的相互关系,然后利用改进特征选择法对网络出口流量进行特征提取。利用聚类算法选择网络流量异常最优类数和聚类中心,来对网络流量异常现象进行过滤,从而实现网络异常流量特征抽取、特征选择改进算法和网络流量异常监测的研发,从而提高光纤网络流量异常现象监测的准确度。仿真实验结果证明,通过这种方法,能有效地对网络流量异常现象进行监测,且算法简单,能够满足网络流量异常监测的应用需求,实用价值较高。     

一维不连续映像动力学时间序列的复杂网络分析

利用复杂网络方法研究了一维不连续映像的动力学,建立了不同动力学状态时间序列相应的复杂网络。对于任意P周期吸引子,可以构成相互独立的P个全连接网络;对于混沌吸引子,可以构成许多分立的复杂网络。同时,讨论了系统所对应网络的连接密度、聚类系数、平均最短路径长度等特征量随控制参数变化的特征,分析了网络特征量与系统动力学之间的联系。结果发现:连接密度在不同周期吸引子间有不连续的跃变,在周期吸引子和混沌吸引子转变时出现不光滑变化;聚类系数和平均最短路径在周期吸引子与混沌吸引子间发生转变,并且在吸引子融合处均呈现不光滑转变。因此,可以用相应复杂网络特征量刻画不同动力学状态及指示其转变,并且当有吸引子共存出现时,这些量可以检出周期吸引子。     

激光雷达探潜背景信号的混沌和分形行为研究

研究了海洋激光雷达探潜弱信号的混沌及分形特性．在相空间重构的基础上，计算了探潜背景信号的吸引子维数以及最大李雅谱诺夫指数，并且用前馈网络验证了探潜信号的局部可预测性．实验结果表明，探潜背景信号有奇异吸引子，是由某个混沌系统产生的．对用盒维数探测探潜信号中目标的方法也进行了研究     

一种基于NetFlow的网络蠕虫检测算法

为了论证网络传播蠕虫时将出现网络流量的异常特征的现象,分析了网络蠕虫的工作机制和扫描策略,提出了基于N etF low流信息检测网络蠕虫的检测方案,设计了一种检测网络蠕虫的逐步求精三级算法NDW(N etF low based detecting w orm)。算法通过依次检测主机总流量、特征端口和行为规律,快速有效地定位和判断异常主机。理论分析表明,该算法的时间复杂性不大于H(εM O)(1))。实验结果表明,算法能够有效、准确地发现被网络蠕虫感染的主机。     

无线传感器网络的可靠性评估模型

为了解决测量无线传感器网络可靠性的问题,提出一种可靠性评估模型,此模型综合考虑了基于容错的网络抗毁性和基于能效的网络寿命这两个主要因素。通过确定K-覆盖和K-连通,可有效评估自然失效和能量约束条件下的网络可靠性,同时可以延长网络寿命并提高网络的鲁棒性。实验结果表明在无线传感器网络中可靠性与传感器密度存在一定关系。通过实现可靠性模型中的最优化目标,满足了传感器覆盖率和网络连通率要求,提高了无线传感器网络的安全性能。     

基于网络计划法的战场工程保障兵力分配模型

为解决战场工程保障时效性和兵力不足等难点,提出了一种兵力分配的建模方法,目的在于提供计算机兵力生成的算法基础.即采用网络计划分析方法,描述战场工程保障作业项目及其特征要求,确立兵力流在网络中的平衡与约束准则,据此构建基于"时间-兵力-闲置"优化的兵力分配模型;挖掘工程保障作业工序兵力需求呈现的"区间数""关键线路"的时间约束特征,给出了一种求解模型的网络迭代算法.该模型反映了战场工程保障任务的动态化特征与深层逻辑联系,是对工程保障多目标的控制与资源均衡优化.     

一种无线认知网络中的自适应波束成型模式选择算法

为了能够在避免对主用户干扰的同时,进一步提高频谱的利用效率,提出了一种自适应的波束成型模式选择算法。针对当前的认知网络很少考虑在空间上将主从用户进行分离,将多天线技术引入无线认知网络,利用其提供的空间自由度,从用户基站在主用户信道的零空间内设计发射波束,这样可以使得2个网络共存时,主用户能够无干扰地进行数据传输。同时,随着发射信噪比的变化,从用户基站自适应地在机会式波束成型和正交空分多址2种模式间进行选择,从而最大化网络的容量。分析和仿真结果都表明,这是一种解决网络共存、提高频谱效率的有效方法。     

自相似流量及其对网络性能的影响

网络流量的自相似性是近期因特网研究的重点.由于在自相似性的形成原因以及它的参数化、实际应用上还存在很大的分歧,所以先总结了近期的研究结果,然后分析了该领域内几个研究方向.由于自相似流对排队性能有显著影响,所以在网络流控上考虑自相似性特征,并指定相应的控制算法会取得较好的效果.     

面向网络管理知识获取的一种序列模式挖掘新算法

为了从反映网络状况和网络行为的海量历史数据中提取有用的网络管理知识,提出了一种用于获取网络管理知识的序列模式挖掘新算法--基于定位索引投影的序列模式挖掘算法.该算法采用模式增长、分而治之的思想,通过引入定位索引的概念,避免了对投影数据库的扫描,进一步减少了系统的开销.实验证明,利用该算法能够有效地发现网络告警事件序列模式.     

雾天高速公路网行程时间可靠性评价方法

为有效评价区域高速公路网布局的合理性,基于对雾天影响下高速公路网行程时间可靠性的研究,寻求路网中的关键路段,并以此作为改善和优化公路交通网络的依据。通过对网络运行时间可靠性和雾源分布随机性的分析,提出高速公路网路段单元的行程时间可靠性的综合评价模型。并结合用户平衡模型和串并联理论,构建高速公路网络系统的时间可靠度计算模型。利用Matlab工具箱对随机雾源进行模拟仿真,结合MonteCarlo方法求解模型,以评价随机雾天高速公路网的行程时间可靠性,最后通过实例验证说明了该方法可以合理地评价随机雾源影响下路网的行程时间可靠性,并有效地找出路网中受雾影响最明显的关键路段。     

基于能量有效和延迟减少的WSN多层链式数据收集协议

基于LEACH、PEGASIS、PEDAP等数据收集协议的弊端和约束,结合无线传感交通监控网络中监控区域呈带状模型、目标高速运动、节点铺设密度受限以及基站距离远等特征,提出了一种基于能量有效和延迟减少的多层链式无线传感器网络数据收集协议(MEDC).协议提出了分层链的思想,并采用最小化总能量链构造方法生成链,leader的选取基于剩余能量最大法.实验结果表明,MEDC性能显著优于LEACH和PEGASIS等协议,不仅能有效延长网络生命周期,且能明显减少网络延迟.     

基于近似共轭梯度法链路价格调整的速率控制算法

从网络拥塞和速率控制面临的困境入手,分析了拥塞定价机制在弹性流速率控制中的应用.针对已有的梯度投影算法收敛速度慢、效率不高的问题,提出了一种基于近似共轭梯度法的链路价格调整算法.分析了基于概率标记的端到端价格传递机制,并将0-1分布的点估计和区间估计结合起来,提出了一种样本量自适应调整的价格估计方法.实验结果表明,近似共轭梯度法链路价格调整算法与样本量自适应的概率标记价格传递机制相结合,可以使速率分配快速收敛到用户总效用最大化的网络优化目标.     

基于自适应信任报警关联的P2P覆盖IDS

随着计算机网络安全需求的日益增长,分布式入侵检测技术成为一个至关重要的研究方向.但传统的分布式入侵检测系统仍存在一些缺陷,如在分布性、灵活性、协作性、检测效率和内部威胁应对等方面还不尽人意.为能更好地应对各种内部威胁,提出了一种基于自适应信任报警关联的对等覆盖入侵检测系统.在JXTA对等架构基础上实现了一个对等覆盖IDS原型,并在仿真网络环境中评估了该原型在检测应对Internet蠕虫传播和感染中的有效性.实验结果显示,该对等覆盖IDS能明显提高脆弱网络节点的平均幸存率.