基于数据挖掘诊断事件方法的网络入侵检测系统

简单论述了在入侵检测系统中数据挖掘技术的应用,并结合了数据挖掘挖等新概念,根据数据挖掘技术用于事件诊断的基本思想,利用粗糙集进行数据归纳,过滤大量事件数据中的冗余属性,得到精简事件数据集,并将得到的精简数据进行分类成所需的规则,并结合实例说明了该方法的工作步骤。由实例可知该方法用于事件诊断的可行性,最后指出实际应用过程中的一些技术难题。     

雷达装备试验小子样评估方法研究

密切结合实际试验背景,对在雷达装备试验中应用Bayes理论以减少试验子样数目的方法进行了讨论。以正态总体分布均值参数为例对序贯验后加权检验方法进行了深入的研究。结合雷达探测距离试验的以往实际试验数据和结果进行了对比分析,初步确定应用Bayes方法有可能减少目前沿用的试验方法所确定的子样数目,从而提高试验的效费比。     

储层含油性识别中ANN和GA融合的模糊规则提取

提出一种基于ANN和GA融合的自学习自适应的模糊规则提取算法,用来对油层进行识别.其方法是:首先运用人工神经网络(ANN)对训练样本进行有导师学习,网络的输入是测井属性,输出表达为网络权值和输入的函数Ψk=f(xi(WG1)ij,(WG2)jk)(其中:Ψk代表含油性类别Ck的判别函数;C1为干层;C2为水层;C3为差油层;C4为油层).然后,以Ψk作为遗传算法(GA)中的适应度函数提取对应于类别Ck的模糊规则.最后,通过某油田oilsk81和oilsk83油井的实证研究表明,该方法能够有效地识别储层的含油性.     

自主飞行器扩展态势评估方法研究

自主飞行器在高度不确定环境下执行复杂作战任务,必须同时兼顾任务完成、战略生存和飞行安全进行自主决策。行为能力等级定量反应了平台健康状态和生存、作战能力,是自主决策的前提和依据,战场威胁级别则反应了外部环境的影响。给出了扩展态势评估的定义,研究了基于贝叶斯网络与模糊逻辑的评估算法,建立了评估模型,构建了自主决策算法,依据扩展态势评估结果进行自主决策,仿真并分析了评估和决策结果,表明方法的有效性。     

一种基于逆动力学模糊规则的自适应控制方法

将模糊控制规则归结为控制对象的逆动力学过程模糊辨识问题,提出了一种基于逆动力学过程模糊规则模型的控制算法,通过控制对象逆动力学过程模糊规则模型离线辨识,直接产生形成与控制对象运动规律相适应的初始控制规则,并根据对象逆动力学过程模糊规则模型在线辨识结果,对控制规则进行在线调整.仿真结果表明,所设计的模糊控制器具有良好的控制效果与适应性.     

威布尔部件的经验贝叶斯评估

在逐步增加Ⅱ型截尾寿命试验下, 讨论了威布尔部件可靠性指标的估计及性质. 基于Linex损失函数, 给出了威布尔部件寿命分布参数、可靠度函数及失效率函数的一致最小方差无偏估计、贝叶斯估计及经验贝叶斯估计, 并证明了经验贝叶斯估计的渐进最优性. 最后运用Monte-Carlo方法对各种估计 的均方误差进行了模拟比较. 结果表明, 经验贝叶斯估计精度高.     

多车环境下智能货车的紧急转向决策及轨迹规划

决策与规划是实现自动驾驶的关键技术,针对自动驾驶货车在紧急转向避障时需要考虑换道时目标车道的安全性和规划出最优避障轨迹的问题,采用将换道时左右车道上的车辆与自车的相对距离和换道的最小安全距离的差值分别建立模糊关系的方法,通过比较模糊规则推理设计的安全值,选择更安全的车道进行转向避障,为了迅速规划出最优避障轨迹,采用三阶贝塞尔曲线,通过设计4个控制点坐标形成避障曲线,为了防止转向时横向加速度过大导致货车发生侧翻和速度过快与前车发生碰撞,设计车辆的稳定性边界和碰撞边界对控制点进行约束,使用MATLAB中的函数求解出不同车速下的最优换道轨迹,最后使用仿真软件进行仿真验证,结果表明设计出的避障决策和轨迹规划可以安全、有效地避开障碍。     

结构化EM算法在小样本贝叶斯网络学习中的应用

在贝叶斯网络学习中,合理数据集的存在可以大大降低贝叶斯网络学习对知识工程的过多依赖.但当数据集中样本数量不够大时,可能没有足够多的样本甚至不存在样本来代表变量间的某些条件独立关系,从而无法学习贝叶斯网络.将数据集修正与结构化-期望最大化算法相结合,得到一种有效的小样本上贝叶斯网络学习的方法,实验结果表明,该方法能够有效地进行小样本上贝叶斯网络学习.     

基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘

传统漏洞挖掘方法无法研究Android设备驱动与内核间的交互,且需使相关硬件处于工作状态,很难实现Android驱动未知漏洞挖掘。为此,提出基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘方法。对关联规则漏洞挖掘问题进行形式化描述。依据Apriori法对频繁项集进行初寻找。采用RDARF规则筛选器对规则进行进一步筛选,获取强规则。建立待挖掘驱动样本库,对Android驱动进行自动化分析,考虑Android设备驱动与内核间的交互;针对各Android驱动对各自申请的权限信息进行提取,建立权限特征集合,完成格式化操作;挖掘出所有Android驱动漏洞数据的极大频繁项集,建立权限关系特征库,获取关联规则无需执行驱动;针对待挖掘驱动匹配权限关系特征库,实现未知Android驱动安全漏洞的挖掘。实验结果表明,所提方法挖掘准确性高,CPU占用少。     

一个模糊关联规则挖掘系统的设计与实现

将模糊技术和概念分层应用到关联规则挖掘中，给出了多层次模糊关联规则挖掘系统的设计和实现的具体方案．并以Fnodmark2000数据库为基础，建立了客户信息主题数据库．建立起系统基本框架，实现了模糊关联规则挖掘算法，使用该算法成功挖掘出客户消费—特征之间的关联规则，并对得到的模糊关联规则作了分析。