基于多模式匹配算法的计算机网络入侵检测研究

为了提高计算机网络入侵检测的效率和性能,采用多模式匹配算法来实现入侵检测。首先对网络入侵检测模型进行了分析,接着对多模式匹配算法基本定义进行阐述,提出了典型多模式匹配算法最后进行实例仿真,并从匹配时间和内存消耗两个方面对常见的三种多模式匹配算法性能进行了分析比较,实验证明,多模式匹配算法适用于计算机网络入侵检测,具有一定的研究价值。     

复杂目标进化指导的高效网络能耗指导

在分布式计算系统下,网络中各个计算机终端节点的能耗管理是下一代网络分布式计算发展的瓶颈问题。传统的能耗管理调度方法采用单台计算机为模型进行分析,无法全面的权衡网络系统中各个节点的平均能耗,无法达到最优的能耗管理。提出一种基于多目标进化的分布式网络能耗管理办法,采用进化的思想,对系统对每个个体划分相应的等级,在此基础上,采用先种群等级分割,后个体等级排序的方法确定分割度,最后根据模型最优化的方向实现资源最优调度。通过2000个随机任务在10台分布式计算机上的运行情况进行实验,结果表明,采用本文的调度算法后,能耗大大降低,并且算法稳定,可靠,工程应用性很强。     

贝叶斯网络水域富养化污染多参关联概率分析

通过贝叶斯网络建立网络拓扑图,然后进行关系分析,通过各种参数对富养化水体的影响,定义了基于贝叶斯概率的富养化水体污染贡献参数,对富养化水体的环境因素进行分析,得出富营养水体污染分析治理模型。实验分析和研究结果表明算法模型能对监测水域后的治理提供了准确的数学模型与数据基础,得出水流对微生物的影响因子平均占到了15%,温度对富养化水体藻类生长的贡献度超过了18%,数据为科学应对水库河流污染提供了科学的决策依据。     

用加权平均方法构造新的隐式线性多步法公式

本文主要经过数值试验验证并通过实例证明,采用加权平均方法构造出的一些新的隐式线性多步法公式的稳定域于原来两个公式任意一个的稳定域相比都要大,因此我们可以将这些公式应用于求解常微分方程初值问题的刚性问题中。     

谐波检测方法分析

<正>随着电力电子器件的大量使用,电力系统谐波污染日益严重,已成为影响电能质量的重要因素。谐波检测是解决这一问题的重要环节。如何准确检测出谐波及其参数,是治理谐波污染的首要任务。本文通过对谐波检测方法的分析比较,得出谐波检测的最优方法。当前,谐波是影响电力系统电能质量的重要因素,针对谐波抑制的研究也较多,而要进行谐波抑制,首先要进行谐波检     

打造“多位一体”的系统工程——中国科技报告体系建构研究

<正>科技报告的特征决定了其在促进隐性知识开发、增强组织核心竞争力、提升可持续发展能力方面的作用。以中美科技报告建设现状、特点为例进行分析,并在此基础上,提出建设中国科技报告体系的建设策略:打造"多位一体"的系统工程。     

多终端同步“专家讲座”视频学习平台设分

针对同一专业领域的专家讲座无法在各学校同步普及的现状,提出多终端同步“专家讲座”视频学习平台设计：在保护专家知识产权的前提下,多个学校同专业的教师和学生,利用本校学习终端,与举办专家讲座的学校一起组成大型同步学术课堂;异地学习终端分屏同步显示专家视频和演讲稿。此平台不仅有利于扩大专家的学术影响力,实现资源共享,节省路途时间和经费,而且能够有效促进各学校学科专业的快速发展。     

基于ASP ．NET（C＃）的ACCESS数据库多条件组合查询实现

随着数据库技术的不断发展与数据库管理系统的广泛应用,人们对数据进行有效管理的能力也越来越重要。通过对用户在网页上输入的动态查询语句进行研究,给出了基于ASP ．NET平台巧用字符串拼接技术实现多条件组合查询的实例,进一步加强了人们对该技术的理解与应用。     

基于聚集密度的自适应选择多目标进化算法

分析了线性选择方法的两个缺陷,提出了一种基于聚集密度的非线性自适应选择方法。算法基本思想是：首先将每代种群划分成Pareto劣解集和Pareto非劣解集,然后依照个体的聚集密度分别在劣解集和非劣解集中构造一种偏序集,分别按照不同的等概率在这两个偏序集中选择个体,其中劣解偏序集的个体选择概率远小于非劣解偏序集的个体选择概率,根据两个偏序集中的容量自动计算出两个选择概率。这种非线性选择方法既体现了劣解集和非劣解集中个体的绝对平等性及非劣解集对劣解集的相对优先选择权,又充分考虑到了Pareto最优解的分布性。理论分析和数值计算表明,这种新的选择机制不仅能改善排序选择法的收敛性,而且能得到分布性良好的Pareto最优解。     

基于贝叶斯多分类器融合的人脸识别算法研究

通过对贝叶斯分类器进行研究,提出一种结合贝叶斯分类规则和 FIS H ER线性判决分析,同时采用人脸的关键局部特征,通过加权相似度求和策略,实现对多个分类器进行融合的一种综合性人脸识别算法。实验表明,该方法在无光照处理下识别效果更为精确。