随机分组抽样下流大小的分布估计

为提高流大小分布估计的精度,比较了运用TCP流的SYN包和TCP序列号信息的几种极大似然估计(MLE)算法.结果表明,运用TCP流中的SYN包和SEQ信息对流大小的分布估计比单纯的抽样估计具有更高的准确性,其中在样本流中同时运用SYN包和SEQ信息的估计效果最佳.在此基础上结合实际提出了一种对小流采取细粒度、对大流采取粗粒度的流大小非均匀粒度分布估计算法,并以实例验证了该方法的适用性.结果表明,该方法在减少算法计算量的情况下,提高了对大流的估计精度.     

一阶双曲构建分组大小可变的分组密码

提出基于一阶双曲方程混合初边值问题构建分组大小可变的分组密码(VSBC)的方法.系统中使用矩阵方程进行加密/解密,矩阵方程由偏微分方程的差分格式得到,矩阵的大小可随信息大小变化,矩阵元素在加密/解密过程中随时间变化.实验表明VSBC有一些突出的优点,比如分组大小可变、密钥空间大、密钥的管理和传输方便.     

分组数据场合逆威布尔分布参数贝叶斯估计的混合Gibbs算法

作者利用混合Gibbs算法(Gibbs抽样与Metropolis算法的混合)给出了分组数据场合逆威布尔分布参数的贝叶斯估计,然后通过Monte-Carlo模拟考查了贝叶斯估计的均值、均方误差及参数的可信区间,并与极大似然估计比较,给出了混合Gibbs抽样过程中相应参数的轨迹图、直方图及自相关系数图.在五组分组数据场合用混合Gibbs算法求逆威布尔分布参数的贝叶斯估计都得到了比较满意的结果,表明该算法可行、稳定、并且有效.     

用抽样分布对双参数威布尔分布参数的区间估计

本文提出了一种完全不同于现成方法的、以两个抽样分布为基础的估计仅参数威布尔分布的形状参数和尺度参数的置信限的方法。该法是直接用样本观察值进行估计。虽然由于采用了一阶近似对其中一个抽样分布作了简化处理，从而使估计结果偏于保守，但算例表明，估计结果有足够的精度且优于某些现有的方法。并且该法简便，尤其适于工程应用。     

对称连续分布样本绝对最大值的抽样分布

在极值研究中，针对对称的连续总体，讨论了其样本绝对最大值的抽样分布，从理论上导出了样本绝对最大值的统计量Ｌ的分布函数。     

基于CBF流抽样的网络安全

现有网络中常存在DDOS、恶意端口及IP扫描、蠕虫等异常产生大量的只包含1个数据包的流量.针对高速网络流量特点及网络异常导致的流量突然上升,提出了一种改进的基于CBF的流抽样算法.该算法对定长时间内到达的数据包进行固定数量的抽样,使抽样率能适应于流量变化,并可控制资源的消耗,尤其当泛洪攻击、DDOS攻击等导致大规模异常网络流量出现时,能有效保护路由器的处理器和内存资源以及传输流记录所需的带宽资源,同时又不失简单性和准确性.     

抽样分布定理的推广

将基于简单随机样本的抽样分布定理,推广到异方差样本和常相关样本的情形,为研究非简单随机样本的统计推断理论与应用作基础。     

复杂网络社区的抽样概率分布估计检测算法

针对复杂网络密集区域(社区)存在大量节点及稀疏网络,传统方法性能无法满足检测指标要求的问题,提出一种复杂网络社区的抽样概率分布估计检测算法.首先,针对社区检测方法中数学模型不够精确导致正确发现社区数量不足的问题,基于模块化密度(D值)提出一种无需先验知识的混合整数非线性社区检测模型;其次,针对该模型优化的NP难问题,采用Gibbs抽样概率模型,提高分布估计种群的普适性,并为优秀个体构造抽样学习样本,提高算法的优化性能;最后,通过在标准测试函数及复杂网络社区检测应用中验证了所提算法的有效性.     

网络流量抽样测量技术综述

随着高速网络技术的发展,使得实时在线的流测量非常困难,基于抽样的流量测量方法作为一种可扩展的技术已经成为人们经常采用的一种有效的流测量技术。本文简要介绍了抽样测量的基本理论,对当前抽样测量技术的研究现状进行了综述,并对该技术的可能发展趋势做了简要的探讨。     

随机选择排序集抽样的应用

主要讨论随机选择的排序集抽样方法,在指数分布和对数分布进行均值估计的应用,并得出随机数v的选择的优化。     

基于掩码匹配的报文双抽样方法

基于掩码匹配的报文抽样算法是一种实用性较强的分布式流量抽样算法,但是该算法在测量报文到达时间间隔的分布这一重要网络流量特征时性能较差。首先根据误差理论分析了产生这一问题的原因,为了降低测量的系统误差,在原算法中引入了双抽样的改进方案。考虑到改进后的算法会给测量系统带来额外的负担,提出了增加了抽样掩码位数的解决办法,并且论证了其可行性。最后基于实际的网络流量数据进行了实验验证,结果表明：改进后的算法测得的报文到达时间间隔的分布符合真实的分布情况,并且对其它网络性能指标的测量精度影响较小。     

多元简单随机抽样及分层抽样回归估计法

文章系统地讨论了多元简单随机抽样及分层抽样的回归估计法，说明与无辅助信息抽样相比，回归估计法是一种更有效的方法，并得出了总体均值的一些统计推断     

基于Java的IP网络数据包抽样采集研究

阐述了数据包抽样的基本方法及特点，论述了IP网络数据包抽样采集系统的体系结构，最后用Java实现了基于Poisson的数据包抽样。     

基于GRSS的均匀分布分位数的估计

主要讨论的是基于ni不固定的广义排序集样本的均匀分布分位数的估计,提出了包括GRSS最小方差无偏估计,简单估计和均衡排序集估计,计算了方差和相关系数,并相互进行了比较.     

过冷大水滴粒径分布的欧拉-拉格朗日混合抽样算法及对冰型影响

过冷大水滴（supercooled large droplet,SLD）云雾环境不同于常规粒径范围的过冷水滴,具有更大的粒径范围和复杂的水滴粒径分布形式,使得结冰的冰型异常复杂,从而给飞行器的飞行安全带来了前所未有的挑战。现有结冰数值模拟方法仅能模拟单一粒径的水滴,无法准确模拟真实SLD云雾环境“双峰分布”的粒径分布特性和相应的冰型。为了准确高效模拟SLD这种粒径分布特性,本文提出了一种基于Rosin-Rammler 分布函数进行欧拉-拉格朗日混合抽样的水滴轨迹模拟算法。通过该方法收集水滴,再利用结冰模型与水膜模型计算表面溢流传热和冰高,从而实现了准确高效的SLD粒径分布的结冰数值模拟,并通过2.5维算例研究了SLD粒径分布对机翼结冰的冰型特征以及冰型空间随机性的影响。结果表明SLD的粒径分布对冰型有较大的影响,冰型特征和冰型随机性与MVD和粒径分布方差紧密关联。     

颗粒组分对泥石流形成形态影响研究

利用自主设计的小比例尺模型槽,采用粗砂(1~2 mm)和细砂(0.075~0.25mm)按照不同质量比例制作模型,在人工降雨条件下研究了不同的颗粒组分对砂性土泥石流形成形态的影响.模型试验研究发现,随着细砂含量由20%增加至100%,泥石流破坏形态由分级块体滑落向整体流滑型转变.利用GeoDog软件分析位移场,利用孔压计测量孔压变化.研究发现:分级块体滑落破坏过程存在明显的潜在滑动面的发展,孔压随裂缝的产生而耗散、随雨水渗入裂缝而升高,呈波浪式下降;整体流滑型突发性强,破坏前没有明显滑动面出现,孔压呈一次性陡降.通过测定启动过程单位时间启动量发现,流滑型破坏单位时间启动量大于分级块体滑落型.分层块体滑落形成机理为土体渗透系数大,雨水快速渗透破坏坡脚,使上部土体失去支撑而分层坍塌;流滑型破坏机理为土体渗透系数小,后部高度饱和呈流态化推动坡脚土体快速下滑.基于室内模型试验,初步分析了缩尺试验条件下降雨诱发泥石流形成形态机理,为降雨诱发泥石流的进一步研究提供参考.     

露天矿爆破后煤岩块度分布测试方法综述

本文介绍了各种用于测量露天矿爆破后岩石块度分布的方法和国外采用的最新方法及发展动向。     

可控热氛围中喷雾的雾化特性和粒径分布

基于可控热氛围燃烧器提供的均匀温度场,使用高速摄像机和激光衍射粒度仪对300~673K协流温度范围内的柴油喷雾进行测量.结果表明,随协流温度升高,相同时间内的喷雾贯穿距减小,喷雾锥角先增大后减小.在300K协流下,索特平均直径处于10~20μm之间,随轴向高度升高而略有增加,大尺寸液滴的直径在离开喷孔20~40mm过程中下降了17%.各粒径参数随径向距离的增大而减小.粒径一致性随着轴向和径向距离的增加而提高.在协流温度从300K上升至673K的过程中,索特平均直径从15μm上升到24μm,粒径一致性提高,蒸发使得小尺寸液滴大量消失.     

分层抽样中几何平均数的估计

提出了分层随机抽样时几何平均数的区问估计方法，并给出了一个数值例子．