基于遗传算法的Ad-hoc网络安全多目标优化认证机制研究

节点的安全性是Ad-hoc网络面临的重要问题,因为通过非安全节点可以窃取、篡改网络中的数据包,甚至对网络造成致命性的破坏。通常情况下,Ad-hoc网络是借助于基于密钥的认证算法来实现节点的安全性保障的,但是这些认证算法并不适用于Ad-hoc的特殊网络环境。将遗传算法应用于节点安全性认证领域,通过基于多目标优化的认证机制,取代了密钥认证机制。通过模拟实验表明,基于多目标优化的认证机制,在Ad-hoc网络环境中,性能较为优越。     

数据挖掘领域中的聚类分析及应用

聚类是统计学的一种方法，也作为数据挖掘的一个功能被广泛地应用。本文介绍了聚类的概念、应用，主要的聚类算法。最后，针对现实中的一个具体问题，设计了一个层次型的聚类算法，其结果对相关部门具有一定的指导作用。     

用莫顿序对BH算法的改进

详细分析Barnes-Hut算法的基本原理,介绍BH空间的分割和BH树的创建,并用伪码方式描述了BH算法,同时介绍了Z序的生成方法.利用莫顿映射得到粒子的键值对粒子进行排序,由于N-Body仿真粒子的位移很小,有序的粒子经过一步仿真后基本保持有序.因为对有序粒子的排序和用有序粒子来建BH树的时间复杂度都为O(n),文章提出了对BH算法进行改进的一种方法,使得其时间复杂度从O(nlogn)降为O(n)。     

Estimation of Shallow S-Wave Velocity Structure of Two Practical Sites from Microtremors Array Observation in Tangshan Area

Microtremors array observation for estimating S-wave velocity structure from phase velocities of Rayleigh and Love wave on two practical sites in Tangshan area by a China-US joint group are researched.The phase velocities of Rayleigh wave are estimated from vertical component records and those of Love wave are estimated from three-component records of microtremors array using modified spatial auto-correlation method.Haskell matrix method is used in calculating Rayleigh and Love wave phase velocities,and the shallow S-wave velocity structure of two practical sites are estimated by means of a hybrid approach of Genetic Algorithm and Simplex.The results are compared with the PS logging data of the two sites,showing it is feasible to estimate the shallow S-wave velocity structure of practical site from the observation of microtremor array.     

赫夫曼算法在分类优化应用中的缺陷及其修正

本文针对赫夫曼算法在最佳分类判定中的应用所存在的明显缺陷，提出了一种可直接有效的地解决分类判定问题优化的修正赫夫曼算法。     

人工免疫原理在NIDS中的研究

分析了人工免疫系统的原理,简单建立了一种基于否定选择算法的网络入侵检测系统,引入了一种用于异常事件识别的r-字符块匹配规则,并对规则存在的漏洞进行了分析。     

算法教育治理：技术逻辑、风险挑战与公共政策

智慧学习、智慧课堂、智慧校园等智慧教育的具象形态,从本质上来说,就是算法学习、算法课堂、算法校园,这也使得算法教育治理日益成为教育现代化进程中不可忽略的研究议题。遵循"技术逻辑→风险挑战→公共政策"的分析框架对算法教育治理进行系统探讨,发现由于数据鸿沟、算法黑箱、效率优先等众多因素的复合影响,导致算法教育存在自我强化偏差、技术控制困境、主体性危机等治理难题,也让教育公平、教育平等、教育效率等传统议题在"互联网+教育"时代显得更加突出。为规避只注重相关关系描述,而不重视因果关系研究的算法给教育带来的风险挑战,可从算法教育基础的数据正义、算法教育程序的合理公开、算法教育结果的有限使用等三个层面开展对算法教育治理的公共政策选择,以更好地推动人工智能在实现发展更加公平更有质量教育过程中的重要作用。     

一个遗传神经网络预测模型

BP算法是人工神经网络研究的一个常用方法，但从本质上说是属于局部寻优法，容易陷入局部极小点，且存在着学习速度与精度之间的矛盾；遗传算法是一种全局优化算法，具有并行计算能力．本文采用遗传算法来训练前向神经网络，建立一个基于遗传算法和BP算法的神经网络预测模型．试验结果表明它是一个成功较高的预测模型．     

基于遗传算法的网络拥塞控制新策略

推导了基于流体流理论的网络简化模型,并基于该模型将遗传算法应用于PID控制器参数优化,定义了一个综合调节时间、上升时间、超调量、系统误差等动静态性能指标函数,在给定的参数空间进行组合优化搜索,迅速求得使性能指标优化函数极小化的一组PID控制器参数,而将PID控制器应用于网络主动队列管理系统中。仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击两种情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于RED、PI算法。     

基于路段流量的交通分配模型的遗传算法

本文讨论了基于路段流量的交通分配问题,指出其最优解是满足wardrop平衡条件的。对这类问题本文采用了遗传算法,并给出了算法的基本思想及详细的实现过程。数值实验表明该方法是可行有效的,可以用于实际交通路网的配流计算。