入侵检测系统中模式匹配算法探讨

针对入侵检测系统实现中的关键部分—检测引擎的数据分析模块实现问题,对基于规则的入侵检测来说,模式匹配算法非常重要,它直接影响到系统的准确性和实时性能。研究了几种应用于入侵检测中的单模式精确匹配算法和多模式精确匹配算法,分析了这些算法的复杂性,包括 Brute Force 算法,Knuth-Moris-Pratt 算法,Boyer-Moore 算法,Boyer-Moore-Horspool 算法,Aho-Corasick 算法和 Aho-Corasick_Boyer-Moore 算法。     

激光制导炸弹导引头的光电建模

激光制导炸弹导引头能否正确提取激光光斑信号是激光制导炸弹正常工作的关键，它与激光指示器对目标的照射能力、激光在大气中的传输以及导引头相对激光光斑的位置等条件密切相关。根据激光制导炸弹导引头的结构和工作原理建立了激光导引头探测激光光斑的数学模型，并通过仿真得到了激光光斑在炸弹典型投放条件下的变化规律。     

基于线性变换的MMSE盲多用户检测法

提出了一种基于线性变换和预测的盲多用户检测方法，可同时消除MAI和ISI．它仅利用了某特定用户的扩频序列，先进行线性变换和线性预测，再进行MMSE检测．由于不进行直接信道估计，避免了信道估计误差，使算法的准确性得到了提高．     

基于高通滤波和顺序滤波的小目标检测

针对红外图像中弱小目标的检测问题,比较了几种高通模板的效果与性能,提出了一种基于高通和顺序滤波相结合的小目标检测方法。该方法是在采用高通滤波来抑制背景的基础上,利用噪声图像直方图呈高斯分布的特性,用门限判决对图像进行预检测。然后用顺序滤波去虚警点从而得到目标点。实验结果表明,在信噪比SNR>2时该方法能有效地检测出图像中的小目标。     

综合利用边缘和颜色特征的图像检索

分别介绍了图像边缘和颜色特征的提取方法,及基于内容的图像检索系统的实现。试验结果表明,在图像检索时合理利用图像的边缘和颜色特征,可有效地提高系统的检索性能。     

改进的MPCA方法及其在批过程故障诊断中的应用

基于传统的多方向主元分析(MPCA)常会导致误诊断，且对批生产过程难以保证在线状态监测和故障诊断的实时性，提出了一种改进的MPCA方法，该方法采用多模型非线性结构代替传统MPCA单模型线性化结构，克服了后者不能处理非线性过程和实时性问题，并避免了MPCA在线应用时预报未来测量值带来的误差，提高了批过程性能监测和故障诊断的准确性．     

因果网的非稳态流量异常检测系统设计

网络入侵检测中的流量异常检测方法存在着虚警率较高的问题，为此提出了结合因果网的非稳态流量异常检测系统。该系统采用基于发生新事件的先验概率和趋势来评估异常的思想，借助机器学习方法建立非稳态正常模型，并在由此得到的基本异常事件集的基础上，采用因果网进行进一步数据挖掘，给出了综合系统的原型设计。     

两种基于统计的入侵检测技术

异常检测是防范新型攻击的基本手段.使用两种基于统计的异常检测技术检测网络入侵,一种是基于最大熵原理先从理论上得到正常用户行为的概率分布,然后再设定检测阈值;另一种是基于K-近邻算法,该算法不需要预先知道分布,也能很好地完成异常检测的任务.最后使用DARPA 99的部分入侵测试数据对两种方法进行了测试,并对它们的优缺点进行了比较.     

三维测量系统中线性CCD相机的直接线性变换

多组线性电荷耦合器件 (CCD)相机的直接线性变换 (DL T)中的每组 7个系数用于惟一确定对应相机的 8个内外方位元素对三维坐标解算有重要意义。分析了多组一维成像单元的标志点三维坐标重建原理。每个成像单元实际上只有 7个可用的内外方位元素 ,且与 DL T方程中系数的数目相符合 ,消除了可能由于系数和相机物理参数个数不等引入的重建误差。在自行研制的系统上进行了静态标志点的测试。结果表明 :在 70 0 m m× 76 0 mm× 5 0 0 mm的测量范围内 ,X、Y、Z坐标误差值都小于 1mm。     

一种基于彩色图像的锐化算法

对常用锐化算法进行改进，提出了一种新的针对彩色图像的边缘增强算法，并用模糊集理论选取阈值去除噪声．实验证明，改进的算法能有效地突出彩色图像的边缘，与其他算法比较，该算法耗时很少．