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摘要:无线链路带宽的快速波动推动了无线/移动网络中对适应的多媒体服务的研究.以无线网络系统的利润最大化为目标,研究适应的多媒体应用的带宽适应方案.达到利润最大化的最优带宽适应算法是一个NP-hard问题.提出一个基于遗传算法的带宽适应方案,在算法复杂度大大低于最优算法的同时,获得的利润值近似最优.性能分析和实验结果证明了这一结论.
摘要:目前大量的Peer-to-Peer系统基于简单的flooding的广播机制,从而造成严重的通信拥塞.通过对人际传播中"谣言"传播机制的研究,提出了一种基于无结构P2P网络的概率广播模型.分析和仿真结果说明,基于该模型的广播机制可以有效地减少目前flooding广播机制的通信开销.研究着重指出,在高聚合的P2P网络中,所提出的广播机制效果尤其明显.
摘要:互联网/内联网和相关技术的迅速发展为开发和使用基于Web的大规模分布式应用提供了前所未有的机遇,企业级用户对基于Web的应用(Web-based application,WBA)依赖程度越来越高.访问控制作为一种实现信息安全的有效措施,在WBA的安全中起着重要作用.但目前用来实现WBA安全的访问控制技术大多是基于单个用户管理的,不能很好地适应企业级用户的安全需求.因此提出了基于任务和角色的双重Web访问控制模型(task and role-based access control model for Web,TRBAC),它能够满足大规模应用环境的Web访问控制需求.并对如何在Web上实现TRBAC模型进行了探讨,提供了建议.同时,应用TRBAC模型实现了电子政务系统中网上公文流转系统的访问控制.
摘要:入侵检测系统在训练过程中需要大量有标识的监督数据进行学习,不利于其应用和推广.为了解决该问题,提出了一种基于主成分分析的无监督异常检测方法,在最小均方误差原则下学习样本的主要特征,经过压缩和还原的互逆过程后能最大限度地复制样本信息,从而根据均方误差的差异检测出异常信息.构建的仿真系统经过实验证明,基于主成分分析的无监督异常检测方法能够在无需专家前期参与的情况下检测出入侵,实验结果验证了其有效性.
摘要:提出了一种高速网络环境下的入侵检测系统体系结构,通过综合原始信号的耦合技术(捕包技术和流重组技术)、汇聚均衡技术以及高效的数据流引擎,有效地解决了在多线路、大带宽骨干网线路上进行网络安全分析的处理性能问题.并且该体系结构具有很好的层次,具有高可伸缩性和适应性,可以适应从低速接入网到高速骨干网(oc48以上多链路)的复杂网络环境和各种不同的接口形式.当配置16个数据流总线时,能以线速处理八路OC48接口的网络数据,突破了公开报导的同类系统的最好水平.
摘要:为了有效提高前向神经网络的学习性能,需要从一个新的角度考虑神经网络的学习训练.基于此,提出了一种基于结果反馈的新算法--FBBP算法.将神经网络输入调整与通常的权值调整的反向传播算法结合起来,通过调整权值和输入矢量值的双重作用来最小化神经网络的误差函数.并通过几个函数逼近和模式分类问题的实例仿真,将FBBP算法与加动量项BP算法、最新的一种加快收敛的权值更新的算法进行了比较,来验证所提出的算法的有效性.实验结果表明,所提出的算法具有训练速度快和泛化能力高的双重优点,是一种非常有效的学习方法.
摘要:概念格是知识工程中一个重要的知识表达工具,同时也是形式概念分析的核心.目前已出现了许多有效的概念格构造算法.提出了一个基于互关联后继树的概念格构造算法,以扩展的互关联后继树为数据模型,通过对树的搜索和相关判定定理完成所有形式概念的生成.分析了算法的性能,并做出相关结论.
摘要:知识库中知识含量度量是知识处理领域中的基础问题.现有的度量方式都是采用相对度量或信息熵的方式,度量结果具有相对性,并且不易体现知识本质在于分类的特性.根据知识库在结构上的差异程度,将知识库的相似性关系定义为等价、等构、等势3种关系.在这3种关系的基础上,提出了用于度量知识库中知识含量的测度所需要遵循的4条准则,并基于此4条准则对基于信息熵的度量Hent的正确性进行了证明,最后还提出了一种基于分类的度量方式Hdis.以上工作进一步深入描述了知识的本质及其度量方式的内涵,有助于人们在此基础上构造新的知识处理算法.
摘要:基于区间类型2模糊系统(interval type-2 FLS),通过分别引入输入与输出空间的合理划分,建立了一类新的反馈选择型模糊神经网络结构,在此基础上提出了FLS滤波器.实验结果表明,与其他滤波器(如均值滤波器、Wiener滤波器等)相比,FLS滤波器在滤除高斯噪声、保持图像原有结构方面效果更好.
摘要:近年来,视频内容的结构化分析逐渐成为一个研究热点.传统意义上认为场景是最高层次的视频处理单元.然而随着研究工作的不断深入,需要提出一种更高层次的视频处理单元--节目(program).通过节目管理大量存在的场景,形成更丰富的层次;另外,节目还可以作为视频节目分类算法的输入,从而实现从分割到分类的全部自动化.在传统层次结构的基础上,进一步拓宽视频处理单元的概念,在场景层与视频层之间增加节目层.并且提出一种针对特定电视频道的视频流的节目自动分割算法,实验结果表明该算法具有较好的性能.
摘要:作为基于构件的软件开发过程的系统蓝图,软件体系结构(SA)扮演了非常重要的角色,其研究受到越来越多的关注.而软件体系结构描述语言(ADL)是研究和应用SA的基础.提出了一种基于XML的体系结构描述语言--ABC/ADL. ABC/ADL具备大多数ADL描述软件系统高层结构的能力,还支持系统的逐步精化与演化,并支持系统的自动化组装和验证.采用数据互操作标准XML作为元语言,不仅使ABC/ADL具有与其他ADL的互操作性,还有助于实现设计阶段的制品与其他软件生命周期阶段制品之间的可追踪性.
摘要:异常挖掘是数据挖掘的重要研究内容之一,对于不完全数据会面对双重的困难.首先将用于缺失数据填充的EM算法和MI算法推广到混合缺失情形,并根据 Weisberg的不完全数据填充理论,提出了RE算法,然后通过将聚类分析与向前搜索算法结合起来,获得了比单纯的向前搜索法更优越的算法.最后,在上述填充算法的基础上探讨了不完全数据的异常挖掘.理论和实例分析均表明,基于不完全数据的异常挖掘算法是有效可行的.
摘要:在讨论数据库模式R〈W,F〉的无α环分解时,需要判定FD集F是否有内部冲突;在讨论无β,γ环的分解时也需要判定是否有内部冲突.为此,应当首先给出归并依赖集的二元组集合、闭包等概念;分别给出求解二元组集合及其闭包的多项式算法.在此基础上,讨论FD集F有内部冲突时的特征和相关条件,给出相应的有内部冲突的判定定理和算法,对算法进行了证明和分析.
摘要:通过对工作流中参与者机制进行的分析,提出了一种基于Petri网的工作流参与者建模的方法,给出了参与者静态、竞争、优先和委托模型的Petri网表示,并对基于Petri网工作流变迁和位置节点的细化,揭示了工作流过程的执行阶段的任务分配与参与者状态之间的关系,表明工作流过程实例的真实执行路线是由参与者当时的状态动态决定的.
摘要:求解具有NP难度的圆形packing问题具有很高的理论与实用价值.现提出一个有效的启发式方法,求解了货运中常遇到的矩形区域内的不等圆packing问题.此算法首先将圆按给定的优先级分组,然后逐组地用拟物拟人法放置圆,并且在整个过程中利用了禁忌搜索法的思想,通过禁止重复前面已做的工作,使搜索能有效地逃离局部极小值的陷阱,提高了搜索效率.实验结果表明,提出的算法是一个高效的实用求解算法.