一种基于聚类与关联规则算法的DDoS攻击检测模型

分布式拒绝服务（Distribute Denial of Service）攻击是当前主要的网络安全威胁之一．本文分析了DDoS攻击的本质特征,提出了一种基于数据挖掘算法的DDoS攻击检测模型．该模型使用聚类算法与关联规则对网络流量与网络数据包连接状态分别建立特征模型,并确定DDoS攻击的检测阈值．实验表明,该检测模型能够实时有效的检测DDoS攻击．     

一种改进BP神经网络的车牌字符识别方法

文章提出了一种改进BP神经网络的车牌字符识别方法,进一步研究在干扰情况下的车牌识别问题,并采用系统化的方法,使用VC＋＋6．0设计并实现一个高效、鲁棒性好的车牌定位和识别系统。实验结果表明,提出的方法具有效率高、精确度好、对光照、旋转、噪声等具有良好的鲁棒性等特点．定位率和识别率可以达到90％以上。     

数字图书馆中的检索结果聚类和关联推荐研究

探讨如何在数字图书馆的文献检索平台中集成实现检索结果聚类、相关文献的关联推荐、相关作者和研究机构的关联推荐以及相关词语的关联推荐,由此帮助用户全面提高查准率和查全率,并且对聚类和推荐结果采用图形进行可视化展示,进一步提高用户的使用满意度。     

水上交通加权安全评价中权重向量的异常分析

为提高指标权重在水上交通安全评价中的准确性,提出一种基于DBSCAN算法的权重向量异常分析方法.该方法选取加权评价法为研究对象,以DBSCAN算法为检测方法,对水上交通加权安全评价中的权重向量进行异常分析.实例表明,在130组数据中,异常权重向量共3组.从数据分布情况看,异常向量与正常向量有比较明显的差异,说明此方法能有效识别异常向量,是可行的.该方法对权重向量集进行分析后,可防止异常权重向量的干扰,提高评价结果的质量.     

基于BP神经网络的共享服务平台资源信息质量评价研究——以短租类共享服务平台为例

[目的/意义] 以短租类共享服务平台为例，构建共享服务平台资源信息质量评价指标体系，帮助此类平台企业高效地识别出存在信息质量问题的资源，提高平台整体的信息质量水平。[方法/过程] 首先基于信息传播学相关理论，对共享服务平台信息传播过程进行总结。然后根据共享服务平台信息传播的参与主体和访谈原始资料分析，构建共享服务平台资源信息质量评价指标体系，分为信源质量、信息内容质量和信息效用质量三个维度。最后提出基于BP神经网络的信息质量评价方法，并使用Matlab2018a软件对采集的100组样本数据进行训练和仿真验证。[结果/结论] 提出共享服务平台资源信息质量评价指标体系，并以短租类共享服务平台为例运用BP神经网络进行验证，实验证明该评价指标体系具有一定的可行性和实用性。     

一种论文作者重名消歧方法

作者重名消歧是一个重要又复杂的研究课题,在科技文献检索工作中,作者重名问题势必会降低文献检索的效率和准确性,影响工作进度。提出一种改进粒子群算法优化的BP（Back Propagation）神经网络算法,以解决作者重名消歧问题。首先引入Beta分布的动态惯性权重,提高算法全局搜索能力|其次利用改进粒子群算法优化的权值和阈值,作为BP神经网络的初始权值和阈值进行模型训练,以加快模型训练速度|最后通过特征评价函数过滤式选取排序较优的M维特征子集作为输入层特征向量训练模型,得到最终预测结果,从而精确区分重名的作者。实验研究表明,该模型对重名作者身份的预测准确率可达89.01%,证明了该算法的有效性。     

带余除法与同余对循环小数的一个应用

利用同余及带余除法解决：小数展开式最简单的分数；对任意正整数n，不用直接做小数除法，1／n的小数展开式循环节的长度的上限及相关问题．     

实验室设备预约管理系统算法研究

在分析国内外研制开发的排课和预约管理系统的基础上,针对其存在的不足,依据高校教学和实验室特点,对实验室预约管理系统所涉及的技术、重点难点问题和相应的设计方案进行了详细论述,给出了预约管理系统的算法.     

计算机图形学算法可视化方法研究

计算机图形学这门课程包含大量的算法,在教学中发现,传统的教学方法容易使学生认为其难以理解、枯燥。算法教学的困难在于其抽象性,为了解决这个问题,我们试图研究算法的可视化。通过设计一些可视化模块并将其作为传统教学的补充,可以获得更好的教学效果。     

基于深度学习改进的机器人轨迹规划算法

在公路环境巡逻机器人轨迹规划问题中,实时准确的交通流量预测对机器人轨迹规划尤为重要。然而由于车流量的随机非线性,使得机器人轨迹规划任务仍然充满挑战。提出一种深度神经网络与轨迹规划算法相结合的融合算法。通过深度学习预测短期交通流量,优化交通网络图并运用轨迹规划算法完成路径规划。实验表明,改进的机器人能够更快、更安全地完成道路巡逻任务。