基于数据挖掘的入侵检测技术精确度研究

入侵检测系统一直以来都是多层安全体系架构不可或缺的一部分,与传统的防御解决方案相比,基于数据挖掘的入侵检测有着较高的精确度,并能有效地识别未知的入侵模式.然而,伪肯定率的存在也一直影响着基于数据挖掘的入侵检测系统的深入研究.笔者分析影响入侵检测精确度的因素,提出了一种基于数据挖掘的有效提高精确度和降低伪肯定率的入侵检测方法.     

Forecasting economic indicators using a consumer sentiment index: Survey‐based versus text‐based data

Given the confirmed effectiveness of the survey‐based consumer sentiment index (CSI) as a leading indicator of real economic conditions, the CSI is actively used in making policy judgments and decisions in many countries. However, although the CSI offers qualitative information for presenting current conditions and predicting a household's future economic activity, the survey‐based method has several limitations. In this context, we extracted sentiment information from online economic news articles and demonstrated that the Korean cases are a good illustration of applying a text mining technique when generating a CSI using sentiment analysis. By applying a simple sentiment analysis based on the lexicon approach, this paper confirmed that news articles can be an effective source for generating an economic indicator in Korea. Even though cross‐national comparative research results are suited better than national‐level data to generalize and verify the method used in this study, international comparisons are quite challenging to draw due to the necessary linguistic preprocessing. We hope to encourage further cross‐national comparative research to apply the approach proposed in this study.     

基于背景插值的空空导弹攻击区在线模拟方法

针对空战态势迅速变化对空空导弹攻击区模拟实时性的需求,提出基于背景插值的攻击区在线模拟方法。首先预测下一采样时刻态势,并针对预测态势模拟解算攻击区信息;当下一采样时刻到来时,利用攻击区预测值和先前两次攻击区模拟信息及相应的态势记录插值估计攻击区真实值。背景插值方法将攻击区模拟解算放到先前计算周期中,实时性高。理论分析证明了背景插值误差随着采样时间的减小收敛于零。仿真结果表明,背景插值模拟方法的误差与传统攻击区模拟方法相当,而前者平均可在7.16×10^-6s内给出结果,后者平均计算耗时为0.290 s。     

反应扩散系统中短波不稳定性下的时空斑图

利用扩展的三变量布鲁塞尔模型,得到了新的时空斑图,其中包括振荡四边形斑图、调制条纹斑图以及螺旋波斑图.通过对模型进行线性稳定性分析,发现这些时空斑图是由于短波不稳定性所引起的.另外,还研究了系统大小对时空斑图的影响.     

基于多剪枝格的频繁项集表示与挖掘

文章在研究基于剪枝概念格的频繁项集表示的基础上,提出了基于多剪枝概念格模型的频繁项集表示与挖掘方法。该方法在多剪枝格基础上进行导出频繁项集的合并,进而获得全局频繁项集,有效地降低了频繁项集表示的规模;理论分析和实验结果表明,该方法能获得满足用户要求的近似所有全局频繁项集。     

应用MVC模式构建Web信息系统框架研究

为了缩短信息系统开发周期,降低开发成本,采用了基于MVC设计模式的Web应用框架-Struts,它有效地实现了事务逻辑与表示逻辑的分离,使得Web层更易于管理和扩展。该文在对MVC模式及Struts框架研究的基础上,构建了基于MVC设计模式的Web信息系统框架,并以实例进行了验证。     

非电子类电工电子实验模块构建及考核标准

通过对全日制普通高校非电子类专业开设的电工电子实验教学中实验模块构建及考核标准优化问题的研究分析,进行了相应的思考,并提出了对策方案.     

黑龙江省两栖爬行动物物种分布与生态因子关系的分析

通过2000～2006年对黑龙江省两栖爬行动物的种类及分布情况进行实地深入调查,并结合黑龙江省两栖爬行动物研究的历史资料及现代有关成果,从经纬度、年平均温度、年平均降水量、海拔、生境、垂直分布等生态因子对黑龙江省两栖爬行动物的物种分布格局进行了探讨,结果表明黑龙江省两栖爬行动物的物种总数与海拔、纬度成负相关关系;而与年平均温度、年平均降水量成正相关关系;在经度E128°～E130°之间物种数较多,其他地区则较少;灌丛、阔叶林等为黑龙江省两栖爬行动物适栖生境.在平原、丘陵低山灌丛、山地针阔叶混交林分布着全省所有的物种.     

基于强化学习的连续型机械臂自适应跟踪控制

针对空间主动碎片清除操作中连续型三臂节机器人系统跟踪问题,提出一种基于强化学习的自适应滑模控制算法。基于数据驱动的建模方法,采用BP神经网络对三臂节连续型机械臂进行建模,并作为预测模型指导强化学习实时调节所提出滑模控制器的控制参数,从而实现连续型机器人运动的实时跟踪控制。仿真结果表明：提出的数据驱动的预测模型对随机轨迹预测的相对误差保持在±1%以内,能够高精度地反映系统动态特性。对比固定参数的滑模控制器,提出的自适应控制器在保证系统达到控制目标的同时具有更低的超调量和更短的调节时间,表现出更好的控制效果。     

扰动累积下基于数字孪生的车间重调度

针对隐性扰动累积下车间重调度问题,搭建车间重调度决策服务,实现数字孪生驱动的扰动累积下的车间重调度。提出一种调度参数更新的方式,采用随机概率分布来描述调度参数的分布,提升调度参数的准确性;利用孪生网络搭建隐性扰动检测模型,以实时数据为输入,实现重调度的启动时刻的判定;从历史调度数据中提取用于调度知识挖掘的样本数据,利用伪孪生网络获取工序和机器的状态数据的映射关系作为调度规则,用于车间的重调度。仿真实验证明了所提数字孪生驱动的重调度模式的可行性。