基于改进深度卷积生成对抗网络的入侵检测方法研究

针对入侵检测系统因采用的网络攻击样本具有不平衡性而导致检测结果出现较大偏差的问题,文章提出一种将改进后的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(DCGAN-DNN),深度卷积生成对抗网络能够通过学习已知攻击样本数据的内在特征分布生成新的攻击样本,并对深度卷积生成对抗网络中生成网络所用的线性整流(ReLU)激活函数作出改进,改善了均值偏移和神经元坏死的问题,提升了训练稳定性。使用CIC-IDS-2017数据集作为实验样本对模型进行评估,与传统的过采样方法相比DCGAN-DNN入侵检测模型对于未知攻击和少数攻击类型具有较高检测率。     

基于生成对抗网络的入侵检测类别不平衡问题数据增强方法

数据类别不平衡问题是制约机器学习技术在入侵检测领域应用效果的重要因素。当训练数据不均衡时,训练得到模型的分类结果往往倾向多数类,从而极大影响分类效果。针对基于机器学习算法进行入侵检测时训练样本不均衡以及由于数据隐私性导致训练样本不足和更新慢的问题,提出一种基于生成对抗网络和深度神经网络相结合的入侵数据增强方法,以实现样本集的类别均衡。通过NSL-KDD数据集对模型评估,本文所提方法不仅具有较高的准确率,而且对未知攻击和只有少数样本的攻击类型具有较高的检测率。     

基于模糊Petri网的供应链诊断建模分析

以模糊Petri网为工具,参照绩效评价指标,构造供应链的诊断模型,给出诊断算法.以制造商、销售商组成的简单供应链为例,选择供应链运作中的14个关键因素,模拟给出其因果关系,建立了基于模糊Petri网的简单供应链诊断模型,通过仿真分析,验证了模型的正确性和算法的有效性.该模型的建立形象描述了供应链运作管理中关键因素之间的影响关系,为供应链的诊断研究以及供应链的绩效评价提供一个新的思路.     

多层记忆增强生成对抗网络二次预测的视频异常检测方法

为了提高视频异常检测的准确率,提出了一种基于多层记忆增强生成对抗网络二次预测的视频异常检测方法。首先利用目标检测提取时空立方体,并将其输入自编码器中得到预测帧;其次将预测帧的表观特征和对应真实帧的光流特征进行融合,形成融合特征;最后利用多层记忆增强生成对抗网络二次预测未来帧,以便学习不同层次特征的正常模式并捕获上下文的语义信息。在UCSD Ped2和CUHK Avenue数据集上进行的实验结果表明：所提出的方法与其他视频异常检测方法相比,可有效提高视频异常检测的性能,使帧级别AUC分别达到99.57%和91.59%。     

基于CPN的排队网模型分析方法

提出一种新的排队网模型分析方法,将排队网络按照一定的规则转化为层次着色Petri网,利用着色Petri网的分析工具CPN-TOOLS在模型中加入Monitor监视器监视网络状态,在仿真过程中收集状态数据进行性能评价.这种方法在分析过程中不会对系统结构进行限制,可以对系统的任何方面进行评价,具有很大的灵活性;层次化模型不限制网络规模,不涉及状态空间问题可以更好的用来求解大规模的排队网络.     

基于工作流的企业过程的建模和仿真技术研究

过程集成是提高企业运行效率、增强企业柔性的一种全面集成方式 ,企业建模和仿真可以为企业过程的分析和优化提供依据 ,是实现过程集成的重要支持技术。工作流技术和集控 Petri网方法作为企业建模和仿真的支撑技术 ,各自都有着明显的优点和不足 ,而它们二者之间具有很强的互补性 ,如果能够将二者巧妙的结合起来 ,将为实现过程集成提供有效的帮助。首先给出了基于工作流的企业过程的建模、仿真、使能系统的模型和体系结构 ,然后介绍了将工作流模型转化为集控 Petri网来实现企业过程仿真的方法以及仿真过程中时间和成本等性能参数的计算和分析方法     

交互概念图及应用

良好的知识表示形式能方便问题的求解。文中将用于刻画复杂对象结构的概念图知识表示方法推广为主动语义网络,引入复制功能体,删除功能体,在关系节点中增加主端口标识,给出了交互概念图及相应的交互概念图语言的定义,通过示例给出了交互概念图的良好表示能力。     

基于Petri网的应用软件开发及其关键技术

讨论了设计基于Petri网的应用软件中的几个关键技术及相应的解决方法,类似与中间件技术,将Petri网结构文件存储为XML也格式文件,系统能够导入和导出基于PNML(Petri Net Markup Language)交换格式的Petri网模型,并简要介绍了基于Petri网的多主体运行环境PNAE(Petri Nets based Agents Environment)．     

基于效用的云计算容错策略和模型

云计算近年来已成为一种被广泛接受的计算模式.随着云计算在商业、交通、卫生等领域应用的不断推进,云应用系统的可靠性问题引起了人们的特别关注.然而,云应用系统的结构和行为特征复杂,如何保障系统的可靠性是一项极具挑战性的课题.本文研究云计算的容错模型和策略,通过构建可扩展的云计算容错模型,以刻画云计算的运行机理、组件故障行为、云应用间合作和竞争特性.依据云计算的故障及资源服务特征,提出云计算的故障迁移和恢复方案.围绕容错涉及的时间和价格,依次计算云计算组件和云应用的效用,进一步分析各云应用的利益.通过求解模型的Nash均衡,以优化整体云计算的容错效用.最后,利用模型检查技术验证容错模型和容错处理的正确性.本文研究对于揭示云计算的结构和行为特征、建立云计算容错设计理论、提高云计算容错的效用具有理论意义和应用价值.