基于并行积累排序算法和主动学习的DDoS攻击检测

为了在高速网络环境下对大容量网络流量进行准确和快速的分类,以检测分布式拒绝服务(Distributed De-nial of Service,DDoS)攻击,本文提出一种基于并行积累排序算法和主动学习的DDoS攻击检测算法.该技术采用并行积累排序算法对流量特征进行积累排序来选择最佳特征子集,通过专家模块以无监督的方式选...     

基于学习的并行免疫量子进化算法及收敛性

提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙间采用基于学习机制的移民、模拟量子纠缠的种群交叉等信息交互方式,使得进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

一种新的伪并行遗传算法

利用混沌序列的伪随机性,将混沌引入伪并行遗传算法,提出了伪并行混沌遗传算法。对3个检测函数的仿真实验表明该算法能较好地克服早熟现象及收敛速度慢的问题,优于伪并行遗传算法、显著优于标准遗传算法。     

基于遗传算法的Web集群负载均衡方法

Web集群技术解决了Web服务器系统的容量问题,其核心思想是负载均衡策略和算法。在此对Web集群中的负载均衡技术进行了分析和探讨,并提出一种混合遗传算法。仿真实验表明,这种算法能有效解决Web集群的负载均衡问题,并且能避免标准遗传算法的早熟收敛现象,同传统的负载均衡方法相比,降低了任务执行时间。     

基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法

针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.     

AUTOCAD绘制施工图刍议

采用AUTOCAD绘制建筑施工图,是计算机技术应用到建筑行业的主要标志之一。建筑CAD图的绘制,分建筑设计图、建筑施工图、建筑结构图、建筑设施图、以及建筑模型表现图等的绘制。用AUTOCAD绘制上述图,可通过制定绘图规范,使绘图更快捷和图形便于修改。本文在此仅对建筑施工图的绘制规范和步骤进行阐述。     

Low-complexity systolic architecture for inversion

A modified extended binary Euclid＇ s algorithm which is more regularly iterative for computing an inversion in GF（2^m） is presented. Based on above modified algorithm, a serial-in serial-out architecture is proposed. It has area complexity of O（m）, latency of 5m - 2, and throughput of 1/m. Compared with other serial systolic arehiteetures, the proposed one has the smallest area complexity, shorter latency. It is highly regular, modular, and thus well suited for high-speed VLSI design.     

General and efficient parallel approach of finite element-boundary integral-multilevel fast multipole algorithm

A general and efficient parallel approach is proposed for the first time to parallelize the hybrid finiteelement-boundary-integral-multi-level fast multipole algorithm （FE-BI-MLFMA）. Among many algorithms of FE-BI-MLFMA, the decomposition algorithm （DA） is chosen as a basis for the parallelization of FE-BI-MLFMA because of its distinct numerical characteristics suitable for parallelization. On the basis of the DA, the parallelization of FE-BI-MLFMA is carried out by employing the parallelized multi-frontal method for the matrix from the finiteelement method and the parallelized MLFMA for the matrix from the boundary integral method respectively. The programming and numerical experiments of the proposed parallel approach are carried out in the high perfor- mance computing platform CEMS-Liuhui. Numerical experiments demonstrate that FE-BI-MLFMA is efficiently parallelized and its computational capacity is greatly improved without losing accuracy, efficiency, and generality.     

中国股票市场限价指令等待成交时间的理论研究与实证分析

在中国指令驱动股票市场中,限价指令需要为成交付出等待成本,如何计量限价指令的等待成交时间是金融市场流动性及微观结构理论领域崭新的研究问题.研究表明,指令生存模型能够比较精确地描述限价指令的等待成交时间概率分布,实证检验结果表明,生存模型具有比较高的准确性;同时发现限价指令等待成交时间对委托价格很敏感,而对委托量不敏感;基于委托价格的敏感性分析绘制出了限价指令等待成交时间概率分布的价格全谱图,根据该图可以预测限价指令的等待成交时间,以及为指令提交策略提供定量分析基础.     

体绘制中的快速插值方法

插值运算是体绘制中的基本运算,其操作量很大。为此,本文提出一种的新的插值方法,减少每次插值运算的计算量,并根据样点位置及其附近的资料情况减少插值运算的次数。由此可以加快体绘制的成象,而对图像质量没有影响。与已有的快速插值方法相比,新方法更有效。