基于规则的入侵检测数据融合模型

入侵检测系统(IDS)是一种重要的网络入侵防御手段。IDS面临的主要问题包括误报、漏报、警报粒度过细和IDS自身脆弱性等。为解决前3个问题，在参考有关模型的基础上，提出了基于规则的入侵检测数据融合模型，其结构如图1所示。     

引入改进的K-means算法的电缆监测数据优化技术的研究

分布式光纤是一种新型在线监测技术,能极大程度提高电缆健康状态的监测效率。由于光纤处于复杂环境影响中,以及分布式节点实时产生庞大的数据群,这对监测数据的处理技术提出了更高的要求。基于传统的数字式平均法,引入一种改进的k-means聚类算法,实时对各节点产生的数据集处理,能准确的识别因噪声影响而产生的奇异数据,提高了数据反馈的效率和准确性,从而减少了监测系统的漏报和误报现象。现有的实验仿真表明改进的算法较传统算法在数据处理的准确性和快速性上都有明显的提升。     

Hadoop云平台下的基于用户协同过滤算法研究

随着互联网的高速发展,海量新闻的个性化推荐成为一个重要课题,针对海量新闻的个性化推荐算法进行研究,以MapReduce的并行方法设计了基于Hadoop云平台下的协同过滤算法,利用MapReduce的并行方法,将传统的协同过滤算法并行化,并详细说明了并行化步骤和实现细节。最后用实验结果验证了改进的并行化的协同过滤算法在运行速度和执行效率方面有明显的提高,更适合处理大数据。     

基于虚拟光学的三维空问数字水印系统

数字水印已成为数字作品版权保护的一种手段。数字水印是一种嵌入到图像、视频或者音频数据中的不可见标志，通过对水印信息的检测可以达到保护多媒体数据版权的目的。先前众多的水印算法大部分是基于二维操作的(如静止图像、视频)。基于虚拟光学信息隐藏理论提出了一种三维空间的数字水印算法。该数字水印算法能成为一种多媒体数据产权保护的有效方案。对算法的测试结果表明，该算法对于噪声叠加、剪切、有损压缩等常见的信号处理操作具有较高的鲁棒性。同时，该算法由于引入了虚拟光学信息隐藏思想，将虚拟光路的几何结构参量作为密钥，设计出了多重“锁”和多重“密钥”，大大提高了水印系统的密钥空间，仿真结果表明该算法具有良好的安全性。     

采用邻域近似算法估计环境参数不确定性

根据贝叶斯理论,逆问题的解可以用后验概率密度来表征,它包含了模型参数先验知识和观测数据信息,反映了反演参数的不确定性.一种快速吉布斯采样算法已经被用于后验概率密度的多维积分运算,但其需要调用大量的声场前向模型,在多个频率或水平变化的匹配场参数反演中,计算量仍然很大.基于邻域近似算法,提出一种比快速吉布斯采样算法更快的参数不确定性估计方法.对低维参数反演问题,邻域算法可以很好地逼近真实的后验概率密度;而对高维问题及其敏感参数,在模型参数样本量有限的条件下,邻域算法很难精确地估计后验概率密度.为了克服以上缺点,并完整地得到反演参数的不确定性信息,设计了一种多步估计方案.数值仿真和实测数据分析表明,多步邻域算法采用较少的计算代价,可获得与快速吉布斯方法相似的估计精度.     

利用声场频谱频率漂移监测内波的算法改进和实验验证

声场频谱的频率漂移曲线可以用来监测内波。由于简正波幅度剧烈起伏带来的干扰,目前尚无从实验数据中提取频移曲线的有效算法.提出了一种依据实测声学传播数据提取频移曲线的算法。借助于简正波过滤技术,该算法利用相关法从简正波相角之差中提取频率漂移曲线。利用该算法提取的频移曲线与内波导致的跃层起伏具有很高的相似性,这在2011年黄海实验中得到了验证。该算法的优点是可以保留简正波相位差变化导致的频移曲线信息,同时又能有效地抑制简正波幅度起伏带来的干扰,但是需要良好的接收阵阵型来保证简正波分离。      

一种改进的基于分水岭的图像分割算法

针对分水岭算法过分割现象,提出一种综合分水岭算法、中值过滤算法和归一化割算法的改进算法。该算法首先应用改进型的中值过滤算法对图像进行适当的除噪;然后通过分水岭变换对图像进行了初步分割,最后使用归一化割算法进行图像精度分割。算法集合了分水岭算法、中值过滤算法及归一化割算法的优点,既较好地解决了分水岭算法中过度分割的问题,又降低了归一化割算法的时间复杂度。实验结果表明该算法是一种切实可行的图像分割方法。     

不锈钢过滤材料过滤特性

不锈钢过滤材料是采用多层金属编织丝网为原料，通过特殊的叠层设计、复合压制和真空（或保护气氛）烧结等工艺制备而成的一种新型多孔结构与功能材料。通过高温扩散烧结固定网孔的多层滤网，主要由保护层、阻挡过滤层和强度支撑层3部分组成，一般的典型结构为3-6层。烧结金属丝网和金属微孔膜不仅能够获得过滤精度高、可靠性好、工艺过程稳定的效果，而且具有承压强度高、操作压降小、耐腐蚀、适于进行反冲洗操作的特点，是一种非常理想的不锈钢高效过滤材料，综合特性明显优于高效玻璃纤维滤纸和滤膜材料。这里用扫描迁移粒径分析系统，用混合标准粒子和DOP多分散气溶胶对5μm不锈钢烧结丝网和0．5，0.3μm不锈钢过滤膜材料进行了过滤特性研究。     

大面积负离子束源磁过滤器的设计及实验研究

中性束注入是磁约束核聚变能研究中重要的辅助加热手段。大面积负离子源是中性束注入系统的核心部件。在负离子源工作过程中,负离子的电子结合能非常小(约0.75e V),极易被高能电子破坏。为此需要设计过滤磁场降低电子温度,减少负离子的损失,同时也可以减少伴随引出的电子。根据大面积负离子束源的机械结构,分别设计了永磁体产生过滤磁场和利用等离子体电极(PG)电流产生磁场两种磁过滤器结构;通过有限元算法对产生的过滤磁场进行模拟分析和优化,完成了大面积负离子束源过滤磁场的研制。在负离子束源测试平台开展实验测试,引出区电子温度从5eV降至1eV。这个结果初步验证了大面积负离子束源的过滤磁场的性能,为大面积负离子束源的研制提供了支持。     

航空通信网络中复杂干扰过滤技术研究

航空通信环境中存在复杂的干扰信号,对正常的通信信号造成强烈的干扰。利用传统算法进行干扰信号过滤,无法避免由于干扰信号过于复杂导致过滤不充分的缺陷。提出一种基于加权残差优化算法的航空通信网络中复杂干扰过滤方法。对原始信号进行降频处理,能够消除峰值干扰信号,提高了信号的准确性。根据加权残差修正优化算法的相关原理,对通信信号进行残差优化处理,经过处理后的通信信号在受到干扰时会形成零陷,实现了对复杂干扰信号的过滤。实验结果表明,利用该算法进行航空通信网络中复杂干扰信号过滤,能够有效提高过滤的准确性,效果令人满意。     

基于相位匹配的量子行走搜索算法及电路实现

量子行走是经典随机行走在量子力学框架下的对应, 理论上可以用来解决一类无序数据库的搜索问题. 因为携带信息的量子态的扩散速度与经典相比有二次方式的增长, 所以量子行走优于经典随机行走, 量子行走的特性值得加以利用. 量子行走作为一种新发现的物理现象的数学描述, 引发了一种新的思维方式, 孕育了一种新的理论计算模型. 最新研究表明, 量子行走本身也是一种通用计算模型, 可被视为设计量子算法的高级工具, 因此受到部分计算机理论科学领域学者的关注和研究. 对于多数问题求解方案的量子算法的设计, 理论上可以只在量子行走模型下进行考虑. 基于Grover算法的相位匹配条件, 本文提出了一个新的基于量子行走的搜索算法. 理论演算表明: 一般情况下本算法的时间复杂度与Grover算法相同, 但是当搜索的目标数目多于总数的1/3时, 本算法搜索成功的概率要大于Grover算法. 本文不但利用Grover算法中相位匹配条件构造了一个新的量子行走搜索算法, 而且在本研究室原有的量子电路设计研究成果的基础上给出了该算法的量子电路表述.     

基于C#的湿度传感器校准平台设计

针对大量湿度传感器出厂或使用前需要定标或进行误差补偿的技术需求,本文基于C#语言和SQL数据库技术,构建了一种采用传感器融合算法的大批量湿度传感器数据自校准平台。首先通过饱和盐溶液构建标准湿度环境,然后通过MT4080D数字电桥对待校准湿度传感器进行多次测量,之后把测量值矩阵和标准值导入基于最小二乘和加权融合算法的平台进行处理,得到不同固定点湿度环境下传感器标定和补偿的校准数据。该设计实现了操作简单,成本低廉,响应时间短,运算速度快的湿度传感器的软件校准算法平台,具有一定实际应用价值。     

基于动态粒子群优化的目标跟踪算法

目标跟踪问题的关键在于如何寻找与目标运动状态匹配的运动模型。交互式多模型算法的模型集是根据先验信息确定的,它不随时间变化而变化,并且要求在模型集中任意时刻都存在描述目标运动模型。在实际中需要大量模型来描述运动。将粒子群优化和变结构多模型算法相结合,不仅能充分利用系统的实时量测信息,还能根据其先验信息调节优化算法结构。仿真表明,运用动态自适应粒子群优化算法实现模型集自适应,可以提高目标跟踪的精度和实时性。     

基于移动Agent和混合蛙跳算法的网格计算资源管理

为了克服传统网格系统采用Globus集中式模型或P2P网络分布式模型具有的无法兼顾全局控制性和扩展性的问题,提出了一种基于移动Agent和混合蛙跳算法的网格资源管理模型;首先,引入移动Agent将资源管理模型划分为应用管理模块、资源管理模块和资源表示模块,然后通过在经典的混合蛙跳算法加入差分扰动设计了一种改进的混合蛙跳算法,最后,在资源管理模块中的资源分配Agent中运行改进的混合蛙跳算法实现用户任务到资源的调度;采用GridSim工具进行仿真,实验结果表明,文中的资源管理模型具有较强的全局控制能力和扩展性能,资源利用率高达95.65%,较其它方法具有较小的时间跨度和较高的资源利用率,是一种适用于网格环境的有效资源管理模型。     

高光谱图像分类的ReliefF-RFE特征选择算法构建与应用

高光谱图像具有波段连续、维数高、数据量大、相邻波段相关性强的特点,可为地物分类提供更为丰富的细节信息。但是,数据中存在大量冗余信息与噪声,在图像分类中如直接利用其所有波段特征而不进行有效分析与选择,将会导致较低的计算效率和较高的计算复杂度,分类精度亦可能随着波段维数增加而出现先增后减的“休斯（Hughes）现象”。为快速地从高达数十个甚至数百个波段的高光谱图像中提取出具有较好识别能力的特征子集,从而避免“维度灾难”,将过滤式ReliefF算法和封装式特征递归消除算法（RFE）相结合,构建了ReliefF-RFE特征选择算法,可用于高光谱图像分类的特征选择。该算法根据权重阈值,利用ReliefF算法快速剔除大量无关特征,缩小并优化特征子集的范围;利用RFE算法进一步搜索最优特征子集,将缩小范围后的特征子集中与分类器关联性小、冗余的特征进行递归筛选,进而得到分类性能最佳的特征子集。采用Indian pines数据集、Salinas-A数据集与KSC数据集等3个标准数据集作为实验数据,将ReliefF-RFE算法的应用效果与ReliefF和RFE算法进行对比。结果显示,在3个数据集中,应用ReliefF-RFE算法的高光谱图像分类平均总体精度（OA）为92.94%、F-measure为92.81%,Kappa系数为91.94%;ReliefF-RFE算法的平均特征维数是ReliefF算法的37%,而平均运算时间则是RFE算法的75%。由此表明,ReliefF-RFE算法能够在保证分类精度的同时,克服过滤式ReliefF算法无法有效减小特征之间冗余以及封装式RFE算法时间复杂度较高的缺陷,具有更为均衡的综合性能,适用于高光谱图像分类的特征选择。     

改进的QPSO算法在电网故障诊断系统中的应用

电网故障诊断系统通常基于建立的解析模型,通过分析保护和断路器的动作信息来推断可能的故障位置,从而识别保护与断路器的故障元件和误动作。本文根据保护动作原理,构建了一种改进的解析模型,并采用改进的量子粒子群算法对其目标函数进行优化求解。该模型不仅充分考虑到了保护和断路器的误动与拒动、断路器失灵保护等问题,且能辨识告警信息的误报和漏报。实验结果表明改进的算法不仅使故障诊断结果更精确,并能使故障情况很清晰的表示出来,有利于故障的及时恢复,同时使模型的运算速度和稳定性也进一步得到了提高。     

基于敏感内容的图像检索技术

利用基于内容的图像分析与检索技术能够自动识别包含国家机密的图像，对其进行自动处理或过滤，就能够有效的提高系统的运行效率，增强国防信息的安全等级。任意给定两幅图像i和j，在此假设i为查询目标，j为图像库中任意一幅图像。设任意图像的某个内容可用特征向量F11，F12,…,F1N表示。用欧拉距离对不同图像间内容的相似度进行测量D(i，j)=(Fi-Fj)^2，Fi,Fi为第i和第j幅图像的相对应特征数据。对多特征联合检测，引入权数据w，     

测控数据实时监测软件设计方法研究

测控数据实时监测软件是测控系统中的关键分系统之一,承担着大量测控信息的实时监视任务,由于其监测的数据具有信息量大、发送频率高、种类多样等特点,如何提升软件的性能和效率,成为了测控软件领域的一项重要课题。为实现该软件信息监测功能实时、全面、可靠,从软硬件平台、软件架构和算法设计等方面开展研究。采用多线程设计实现大量并行数据的接收,利用面向对象程序设计方法使数据处理层和展现层分离,对有曲线显示需求的数据存储方法进行了算法优化,从而实现软件的全面效能提升设计。设计的软件经实际环境测试,设计方法能够有效提升软件的效能,保证了测控数据监测功能的实时性和可靠性,增强了测控数据实时监测软件的数据承载能力。同时该方法设计的软件具有较好的可扩展性和可维护性。     

NM/FI/NI/FI/NM新型双自旋过滤隧道结的隧穿电导和隧穿磁电阻

在NM/FI/FI/NM型双自旋过滤隧道结(此处NM为非磁金属层，FI为铁磁绝缘体或半导体层)的基础上，我们提出一种NM/FI/NI/FI/NM新型双自旋过滤隧道结(此处NI表示非磁绝缘体或半导体层). 插入NI层的目的是为了避免原双自旋过滤隧道结中相邻FI层界面处磁的耦合作用所导致的对隧穿磁电阻的不利影响. 在自由电子近似的基础上，利用转移矩阵方法，对NM/FI/NI/FI/NM新型双自旋过滤隧道结的隧穿电导、隧穿磁电阻与FI层及NI层厚度的变化关系以及随偏压的变化关系进行了理论研究.计算结果表明，在NM/FI/NI/FI/NM新型双自旋过滤隧道结中仍可以得到很大的TMR值. 关键词： 双自旋过滤隧道结 隧穿磁电阻 非磁绝缘(半导)体间隔层     

冲天炉熔炼过程粒群优化

粒群优化是一种非梯度随机优化算法，其思想源于动物群体（如群落）社会动力学行为的最近邻速度匹配和根据距离加速等基本规则。本文综合自适应模糊推理的建模功能和神经网络的学习能力，直接从实验数据中提取推理规则，建立了冲天炉熔炼过程模型。模型具有较高的预测精度和泛化能力，利用它可以帮助操作者认识熔炼规律。同时，将自适应模糊推理模型与粒群优化算法耦合，在预定熔化率和炉温的模糊限制条件下，得到了最高热效率时的送风强度和焦耗。此法可推广应用到其它工艺过程的建模与优化上。