Intrusion detection using rough set classification

Recently machine learning-based intrusion detection approaches have been subjected to extensive researches because they can detect both misuse and anomaly. In this paper, rough set classification (RSC), a modern learning algorithm, is used to rank the features extracted for detecting intrusions and generate intrusion detection models. Feature ranking is a very critical step when building the model. RSC performs feature ranking before generating rules, and converts the feature ranking to minimal hitting set problem addressed by using genetic algorithm (GA). This is done in classical approaches using Support Vector Machine (SVM) by executing many iterations, each of which removes one useless feature. Compared with those methods, our method can avoid many iterations. In addition, a hybrid genetic algorithm is proposed to increase the convergence speed and decrease the training time of RSC. The models generated by RSC take the form of "IF-THEN" rules, which have the advantage of explication. Tests and comparison of RSC with SVM on DARPA benchmark data showed that for Probe and DoS attacks both RSC and SVM yielded highly accurate results (greater than 99% accuracy on testing set).     

螺旋滚筒选煤机滚圈强度设计方法的研究

介绍了螺旋滚筒选煤机的基本结构和滚圈的作用 ,分析了滚圈的受力 ,建立了力学模型 ,利用求解静不定问题的方法算出特殊截面的内力 ,进而算出滚圈的最大弯矩和截面尺 ,为滚圈设计提供了一种理论方法     

基于智能化数据挖掘的高新技术监测分析技术研究

针对高新技术的产业发展方向、风险投资以及高新技术的监测分析等问题,应用数据挖掘、神经网络等技术方法,提出了一种基于智能化数据挖掘的高新技术监测分析的初步模型,并指出该模型在实现中存在的一些问题,对高新技术监测分析技术的发展前景做了展望.     

基于TCP/IP的计算机远程监控

根据Borland公司的新一代面向对象编程语言C++Builder的特点,介绍了一种全新的方法,实现Win9X平台下对计算机的实时监控.本系统基于TCP/IP协议,从而打破了传统地域上的限制,真正实现了"远程"监控的目的.在实践中具有较高的应用价值.     

张力减径机传动系统分析与比较

文章介绍了张力减径机的几种传动方式,并对其进行了分析与比较.     

自管理机密网络的分布式匿名路由协议

针对数据传输时所需通信分析暴露通信者身份及相互关系的问题,采用混淆网络和洋葱路由来掩饰其真实通信,通过建立匿名路径来防止通信中的流分析,但所有路由器需要通过交换路由信息了解整个网络的拓扑结构.提出一种分布式匿名路由协议.该协议不需要任何节点收集和存储网络拓扑信息.模拟结果表明该协议具有较好的可扩展性.     

基于半模糊核聚类的模糊超球支持向量机多类分类方法

针对支持向量机(SVM)在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法.该方法基于半模糊核聚类生成模糊类,利用模糊类提供的边缘样本信息,利用超球SVM进行多类分类,从而有效提高分类器的性能.实验表明,该方法比传统方法具有更高的速度和精度.     

一个基于XML和P2P的网络资源监控体系

如何有效的实现网络资源的一体化监控成为下一代互联网络管理研究的热点和难点.P2P技术正日益应用安全和服务单元的协作和集成,XML技术则可以实现异构应用之间信息的交换.针对CERNET2（China Education and Research Network based on IPV6）网络资源的监控和管理,提出了一个基于P2P和XML的网络资源监控体系,并给出了网络资源描述和资源发现的实现技术.     

基于模糊支持向量机的小批量生产质量智能预测方法

在分析比较目前常用的智能工序预测技术及其特点的基础上,提出一种适合小批量生产过程的质量智能预测模型,并给出了相应的预测过程和算法.由于该模型中以模糊支持向量机(FLS-SVM)技术为智能核心,一方面较好的解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量进行预测时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点.另一方面,通过隶属度函数对样本进行模糊化,达到样本优化选择,实现历史数据“重近轻远”的预测效果.通过对具体加工过程的预测实验,并与其它几种常见预测方法效果进行对比,说明本文方法实现容易,建模速度快,小样本的泛化能力强,为实现小批量加工过程的在线质量预测与控制提供可行的思路.     

基于支持矢量机和循环累积量的调制识别算法

利用通信信号的循环平稳特性,在循环累积量域内构造信号分类特征矢量,采用支持矢量机将分类特征矢量映射到高维空间并构建最优分类超平面,实现对QAM调制信号的自动识别。该算法解决了样本在低维空间中的不可分问题,具有良好的泛化推广性能,并且可在多种调制信号环境下实现对感兴趣信号类型的识别。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。