网络行为监测模型系统研究与实现

研究并实现了高速网络环境下一种网络行为监测系统模型.采用高速网络数据包采集技术,改善了数据捕获性能.用HASH表实现TCP会话高效重组、应用层http协议还原和Web内容的重放.     

改进的混合级联遗传算法

将模拟退火算法和级联遗传算法相结合,提出了一种改进的混合级联遗传算法。模拟退火算法承认物种进化过程中的局部失败和倒退,它允许进化中的波折而不是非要物种进化一直是上升的、成功的,模拟退火算法能使搜索过程避免陷入局部最优解。级联遗传算法假设问题的最优解总是靠近于问题的局部最优解的,据此,级联遗传算法通过不断缩小解空间达到快速收敛的目的。综合运用这两种算法,可克服模拟退火算法收敛速度慢、级联遗传算法局部搜索能力差的缺点。利用本算法构造CL多小波前置滤波器的实验结果表明,本算法不仅计算速度快,而且稳定性也得到了显著提高。     

基于多小波变换非线性自适应增益的图像增强

随着多小波理论的发展,它所拥有的对称性、光滑性、紧支性、正交性等重要的数学性质弥补了单小波的不足．提出了一种基于多小波变换非线性自适应增益的图像增强算法,将图像进行多小波分解,高频细节图像采用多尺度非线性自适应增益增强．低频平滑图像采用反锐化掩模增强．实验结果表明：该算法能突出图像中的细节部分,可以有效地消除噪声,并且具有良好的增强效果．     

自适应阈值多小波故障暂态信号去噪方法

在介绍多小波基本理论的基础上 ,探讨了基于多小波的信号去噪方法。针对目前多小波去噪方法的不足 ,提出一种基于自适应阈值的多小波去噪方法 ,应用于电力系统输电线故障暂态信号的去噪 ,并与基于传统阈值多小波和小波的去噪效果进行了比较。仿真结果表明 ,该方法可以根据实际信号自适应改变阈值大小 ,在去噪效果上优于传统多小波去噪方法。     

小波包模糊聚类网络研究及应用

基于小波包变换能够把平稳和非平稳信号根据它们的时频特性分解到不同层次上不同频道内,与模糊数学能够处理工程中的不确定性问题,以及ＭＡＸＮＥＴ聚类结构的网络具有自组织聚类分析的优点,提出了小波包模糊聚类网络．该网络能够处理平稳和非平稳信号的不确定性问题,并且具有自适应、自组织聚类分析功能．最后举例说明了该网络在机械诊断实践中是一种行之有效的智能分类器．     

基于插值多小波的双彩色图像水印算法

根据插值多小波具有的优良性质,提出了一种双彩色图像水印新算法.该算法只须对彩色的宿主图像和含水印图像的R,G,B各分量分别进行多小波变换或逆变换就可实现,具有较高的执行效率.且实验证明该水印系统具有良好的透明性和鲁棒性.     

snort入侵检测系统体系结构分析

snort入侵检测系统是一款开放源代码的轻量级的网络入侵检测系统,在实际应用和入侵检测研究中得到广泛使用。本文将主要介绍snort入侵检测系统的架构,并对数据包嗅探、解码、预处理、检测和输出模块进行重点分析,为进一步研究网络入侵检测系统和提高其性能提供了理论依据。     

一种新的多小波零树图像编码方法

多小波变换兼有对称性、正交性、光滑性和有限支撑等信号处理中的十分重要的性质,特别适用于图像的压缩编码。本文采用能量集中率很高的多小波预处理方法,对多小波变换系数采用多门限逐级量化方法,提出了一种新的多小波零树图像编码方案,仿真试验表明该方法的优越性。     

多元双正交小波滤波器的构造

讨论由多元双正交插值尺度函数构造对应的双正交小波滤波器的矩阵扩充问题.当一对给定的多元双正交尺度函数中有一个为插值函数时,利用提升思想与矩阵多相分解方法,给出一类多元双正交小波滤波器的显示构造公式.讨论了多元双正交小波包的性质,得到两个双正交性公式.     

广义双正交多小波包

在双正交多小波包的基础上,给出了广义双正交多小波包的定义,构造方法以及性质,得到了更为一般的结果。