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。     

混合遗传算法在同步电动机优化设计中应用

采用混合遗传算法对—新结构电机—转子磁极贴式永磁同步电动机进行优化设计的研究,论述了程序编制过程,给出了优化数学模型及优化结果,并对采用一般遗传算法和混合遗传算法进行优化设计的结果进行比较,得出了混合遗传优化寻优速度较快的结论。     

航空发动机非线性数学模型的遗传算法

针对发动机非线性数学模型数值解法的收敛性问题应用了浮点数编码遗传算法，提出了将遗传算法与Broyden法相结合的方法。数值仿真结果表明，单独使用遗传算法时运算效率不高，而将遗传算法与Broyden法结合使用可有效的克服各自的不足，使得模型在保持原有运算效率的情形下扩大了收敛范围。     

外信息在Turbo迭代译码中的使用研究

以易于工程实现的Log-MAP算法为基础，深入研究了两种不同的外信息使用方式：Berrou方案及Robertson方案，指出两种外信息使用方式具有统一性，不同的是迭代译码过程中对外信息使用权重的处理；在相同约束条件下对基于两种外信息使用方式的Turbo码性能进行蒙特卡罗仿真，结果表明Robertson方案从整体上要略优于Berrou方案。     

系统可靠性的多目标优化计算

由于多目标优化问题存在多个最优解集合，而传统的方法往往将其转化为各目标之加权和，然后采用单目标优化技术，这种方法存在诸多缺点和脆弱性，作为一种并行算法，遗传算法能很好地解决多目标优化问题，文中在非劣性分层遗传算法的基础上对遗传算子进行改进，首先获得多目标优化问题的非劣解，然后通过对系统进行敏感性分析，有效地缩小了问题的解空间．试验对比发现，算法的速度和精度得到有效提高。     

基于遗传算法的层合板结构的可靠性优化设计

采用遗传算法分析了存在初始缺陷的复合材料层合板的可靠性优化问题．优化设计时，以层合板结构的厚度最小为目标函数，以可靠度要求为约束条件．在可靠度分析中，取初始缺陷、强度参数、单元层的厚度为随机变量，采用一阶矩法和Tsai-Wu准则分析每个单元层的失效概率，系统失效概率的计算基于串联系统假定．通过比较遗传算法与序列二次规划法的计算结果，证实了遗传算法用于可靠性优化设计的有效性．     

一类矩形切割的优化模型

研究了工业中常遇到的先将原料板切割成加工拼板后，再将拼板切割成单元板的一类矩形板材切割问题，此类问题归结为二维排布的双层优化，针对单元板在拼板上和拼板在原料板上的4种不同排布情形，建立了统一的非线性整数规划模型，根据问题的特点，给出了该模型的一个化双层优化为单层优化的求解算法，实际应用中，该算法能在数秒钟内按工艺要求给出最优切割方案，与传统方法相比，料板利用率常可提高5％～10％．     

智能组卷算法研究

文章在分析了试题库组织结构的基础上,提出了一种新型的智能组卷算法.算法通过对试题库中试题历史信息的充分利用以及对试卷难度和知识点分布的有效控制,有效地提高了组卷的效率和质量.     

A TCAM-based Two-dimensional Prefix Packet Classification Algorithm

Packet classification (PC) has become the main method to support the quality of service and security of network application. And two-dimeusioual prefix packet classification (PPC) is the popular one. This paper analyzes the problem of ruler conflict, and then presents a TCAM-based two-dimensional PPC algorithm. This algorithm makes use of the parallelism of TCAM to lookup the longest prefix in one instruction cycle. Then it uses a memory image and associated data structures to eliminate the conflicts between rulers, and performs a fast two-dimeusional PPC. Compared with other algorithms, this algorithm has the least time complexity and less space complexity.     

Switched Capacitor Network Analysis by Means of TCM

The totally coded method (TCM) reveals the same objective law, which governs the gain calculating for signal flow graph as Mason formula does. This algorithm is carried out merely in the domain of code operation. Based on pure code algorithm, it is more efficient because figure searching is no longer necessary. The code-series (CS), which are organized from node association table, have the holoinformation nature, so that both the content and the sign of each gain-term can be determined via the coded method. The principle of this method is obvious and it is suited for computer programming. The capability of the computeraided analysis for Switched Capacitor (SCN) can be enhanced.