遗传算法在入侵检测系统中的应用

针对现有入侵检测系统的不足,对遗传算法应用于入侵检测的系统进行了研究,提出了一种基于遗传算法的入侵检测算法。本文简要介绍了遗传算法的基本概念,介绍了遗传算法在入侵检测技术中的应用。     

基于自适应遗传算法的入侵检测特征选择方法

针对网络入侵检测所处理数据特征维数高、入侵检测系统负荷大、检测速度慢等问题,提出了一种将自适应遗传算法与信息增益相结合的特征选择方法,并采用基于支持向量机的分类器作为自适应遗传算法中适应度函数的计算与特征选择结果性能的评价。实验采用入侵检测KDDCUP99数据集,将原41维特征属性约简为13维,通过和自适应遗传算法,回溯搜索算法与信息增益相结合的特征选择方法等2种算法的对比实验,表明基于自适应遗传算法的特征选择算法具有更优的解空间寻优能力和特征约简能力。     

基于遗传算法的入侵检测技术研究

为了提高入侵检测在网络安全应用领域的效率以及准确度,对当前各类入侵检测技术方法的优缺点进行了比较,重点对基于遗传算法的入侵检测技术进行了分析,最终通过较好的基因编码以及改进的适应度构造函数,提高了基于遗传算法的入侵检测的效率及准确度,并使用仿真实验验证了改进后方法的有效性.     

基于特征选择和SVM参数同步优化的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和支持向量机(SVM)参数间的相互联系,提出一种特征选择和SVM参数联同步优化的网络入侵检测算法.该算法首先将网络入侵检测正确率作为问题优化的目标函数,网络特征和SVM参数作为约束条件建立数学模型,然后通过遗传算法对数学模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试.结果表明,相对于其他入侵检测算法,同步优化算法能够较快选择最优特征与SVM参数,有效提高了网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测速度.     

遗传优化的属性聚类在入侵检测中的应用

分析了入侵检测的问题,借助全局搜索能力强的遗传算法来解决聚类问题,并在标准遗传算法基础上进行了改进。提出了用遗传算法来优化属性聚类,将该算法运用于入侵检测系统的数据聚类,同时验证了算法的有效性。     

相关性分析和自适应遗传算法的入侵特征选择

为了获得理想的网络入侵检测率,保证网络的正常运行,文章提出了一种相关性分析和自适应遗传算法(correlation analysis and adaptive genetic algorithm,CA-AGA)的网络入侵特征选择方法。首先采用相关性分析对网络入侵原始特征进行降维,删除其中的冗余特征,然后采用自适应遗传算法找到最优特征子集,最后采用支持向量机(support vector machine,SVM)作为分类器,并采用KDD 1999数据进行验证性实验。结果表明,文章提出的方法可快速选择入侵检测的最优特征子集,能够提高网络入侵检测率和速度。     

基于支持向量机和遗传算法融合的入侵检测

为了研究网络异常入侵检测问题,将支持向量机（SVM）和遗传（GA）算法融合并应用于入侵检测领域,区分正常和异常的用户行为,实现对网络系统的入侵检测.传统SVM算法易产生训练参数选择不当,难以获得较高的检测效率和分类精度等问题.针对此问题,提出了一种优化的基于SVM-GA融合的入侵检测方法,首先对网络入侵数据进行归一化处理简化输入,然后通过遗传算法对SVM训练参数进行同步优化,最后采用SVM算法对网络数据进行检测,分类识别得到网络入侵结果.仿真实验结果表明,该融合算法训练时间短、检测精度高、误报率和漏报率低,是一种有效可行的入侵检测方法.     

一种新的高速网格入侵检测系统模型

提出了一种新的高速网格入侵检测系统模型,将入侵检测系统部署于网格环境,并采用基于特征匹配的检测技术;为了实现网格中各种资源使用的负载均衡,采用改进的遗传算法进行任务的分配;为了实现对分布式攻击的检测,采用数据融合和频繁模式挖掘技术进行报警的合成与关联分析.该模型不仅能够利用网格资源进行攻击检测,而且实现了网格资源使用的负载均衡.     

聚类分析在入侵检测中的应用

在对现有的入侵检测技术研究的基础上,着重对数据挖掘技术中的聚类分析方法在入侵检测领域中的应用进行了研究。通过分析网络中数据的特点,提出了一种基于改进的k-means算法的无监督二次聚类算法,并用入侵检测权威数据集KDD Cup1999作为实验数据将其实现,实验表明,该算法具有较高的检测率和较低的误检率。     

基于遗传算法的分布式入侵检测模型研究

基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统各有优缺点，所以人们提出基于网络且同时基于主机的入侵检测系统，即分布式入侵检测系统。文章提出一个新型的基于遗传算法的分布式入侵检测模型。由于Agent收集的数据既可以是主机上，也可以是网络上的，所以本模型是属于分布式入侵检测模型。后面进行了遗传算法检测的试验，并且给出了实验结果，实验结果证明使用遗传算法可以有效的进行检测，并且可以提高检测的正确率。     

地球物理方法在贮灰坝浸润面及渗漏隐患检测中的应用

热电厂贮煤灰坝浸润面和坝体渗漏探测目前仍是一个难题,通过对大唐辽源热电厂贮灰坝探测实例,介绍了采用高密度电阻率法、探地雷达和自然电场法等进行灰坝浸润面和渗漏隐患探测的可行性,由于采用了新的方法以及数据处理技术,取得了理想的探测效果,为今后开展灰坝浸润面及渗漏隐患探测与研究提供了借鉴.     

基于案例推理的股价操纵行为判别系统研究

自中国股票交易市场成立以来,各种各样的股价操纵行为层出不穷。本文就如何对股价操纵行为进行判别做了研究,设计了一个基于案例推理的股价操纵行为判别系统。利用1996~2009年间在中国股市中被公开披露和查处的股价操纵案构建案例库,在前人研究的基础上从价量和风险两个角度提取了股票的若干市场交易属性作为判别指标,并通过二值Logistic回归分析确立了指标属性的权重,随后采用K最近邻法作为案例检索算法,依据指标属性的特征同时确立了属性相似度的计算方法,并利用SQL语言对核心算法在数据库中进行了程序实现。同时,通过设计“阈值控制法”来维护案例库,确保了案例库中知识的代表性并能有效降低信息冗余度。基于案例推理的股价操纵行为判别系统能够绕过“知识获取”这个难题,克服基于规则的推理系统的一些弱点,为今后股价操纵行为的判别研究提供了一个新的方向。     

技术创新、技术标准化与中国经济增长关系的实证研究

在以往研究成果的基础上,选择专利存量作为衡量技术创新的指标,选择技术标准存量作为衡量技术标准化的指标,将专利存量和技术标准存量纳入Cobb-Douglas生产函数,以1985—2007年中国宏观经济为样本,综合考虑全社会固定资产投资额、从业人员总数,研究了技术创新与技术标准化对中国经济增长的影响。研究结果表明专利和技术标准与经济增长有显著的计量关系,通过模型估计结果还可以发现,资本投入每变动1%,产出变动0.069%;劳动投入每变动1%,产出变动0.350%;专利存量每变动1%,产出变动0.304%;技术标准存量每变动1%,产出变动0.523%。     

基于协同微粒群的股票数据关联规则挖掘

传统的股票关联预测主要是通过数据分析与简单的回归预测的方法来进行,这种技术无法全面的对多只股票之间的变化关联进行分析预测,造成了股票走势的预测准确率不高,时效性不强的缺点.本文提出协同微粒群的股票关联规则挖掘方法,对股票属性数据进行特殊的预处理.将PSO粒子群优化的高度智能搜索技术与关联挖掘优点结合进行股票的关联预测,将粒子群划分为不同功能的粒子群进行关联分析.实验仿真结果证明,本文的算法较传统的关联规则挖据算法和PSO粒子群优化算法在准确率与挖掘速率上有很大的提高,能有效反应股票的实时变化,对实际的股票预测有很强的指导意义.     

中国科技类个股收益横截面的季节性研究——基于面板数据的实证分析

就中国科技类个股收益横截面上的季节性进行了实证分析。通过对1997～2010年间沪深两市交易的所有科技类股票的月度收益率的面板数据进行研究后,发现沪深两市的科技类股票收益率存在显著的自相关性,其中在一个月的短期内,表现出显著的负自相关性,而在6月和9月的中期存在非常显著的正自相关性。但是并不存在美国股市所具有的那种在股票收益横截面上的显著的季节性性振荡模式。     

基于云计算技术的出错数据恢复技术研究

为了保证数据存储的安全和数据的完整性,研究了基于云计算技术的出错数据恢复技术。首先介绍了云数据完整性检测技术,主要介绍了完整性检测模型和动态云数据完整性检测。并在此基础上研究了云数据恢复技术,提出基于动态分级管理机制的云数据恢复技术。最后,验证了该数据恢复技术的有效性。     

备件库存周转动态分析及其基于Web技术的应用

库存周转分析是一种常见的库存控制方法,它反映了企业经营的效率、规模及管理水平．作者对目前生产企业衡量备件库存周转情况的几个主要指标进行了分析,指出原有方法的不足之处．为了更完整地反映物流系统中库存周转情况,可引用流动曲线图,通过对流入流出累计曲线的描绘及相关数据的计算,不仅可以准确地求得任一时间段内的平均库存金额及库存资金周转率,而且可以反映库存资金周转的动态信息．这一方法既可用于考察某一时间段内的全部库存,也可以只考察1种特定的库存物资．基于Web技术和Browser/Server计算模式的管理信息系统以其明显的优势日益被广泛应用,利用上述流动曲线图方法开发的信息系统对备件管理的规范化、科学化有着一定的实践意义．     

科技资源、交易效率与区域创新能力差异——2011年-2018年湖北省地级市面板数据实证分析

区域创新能力是区域经济发展的重要动力,已成为区域综合竞争力的重要标志,科技资源投入是提高区域创新能力的有效途径,识别科技资源影响区域创新能力的基本路径与效应,对有效提高区域创新能力具有重要的指导意义.分别构建科技资源存量、交易效率和区域创新能力评价体系,基于2011年—2018年湖北省12个地级市的面板数据,利用中介模型实证分析科技资源存量、交易效率和区域创新能力三者之间的关系.结果表明：1) 湖北省各地级市科技资源存量、交易效率和区域创新能力均存在较大差异;2) 科技资源能够对区域创新能力产生显著的正向促进作用;3) 交易效率在科技资源和区域创新能力的关系中发挥显著的部分中介效应.根据研究结果,提出优化科技资源投入的规模和结构、完善物质基础设施与优化社会制度环境以提高交易效率继而增强区域创新能力.     

油田生产函数的进一步研究

采用全微分处理的方法,对以往在Cobb-Douglas生产函数中加入自然减产率和成本增加率的方法进行了理论分析,指出该方法隐含资源禀赋的变化对产出的影响是通过技术进步的减弱而实现的不合理假设。根据油田典型生产结构,提出了一种以资源、资本和人力为三要素的超越对数式时变生产函数,利用我国15家油田1995-2003年的相关数据进行了实证研究,通过对比分析证明了所提模型的有效性,估计结果认为资源投入的重要性体现在平方项上,其系数为正,说明资源投入对油田的产出影响是递增的。研究表明,所提生产函数设定方式能够更好地体现油田生产特点,能正确反映资源条件变化对油田生产的影响,能深刻揭示技术进步对油田产出的影响。     

MA线在中国股市的应用

本文从基本面和技术面两方面来探讨股票价格的形成。基于此,运用技术分析理论之一的移动均线理论对服装板块的20只股票（4年的股价数据）进行检验。结果表明短长期组合和中期组合是有效的,这对股票投资分析具有一定的指导意义。