随机选择最优个体的量子粒子群优化算法

在分析量子行为粒子群优化算法的基础上,针对算法后期粒子群体容易聚集到一个狭小搜索区域,群体多样性降低的问题,提出了在算法中引入随机选择最优个体的改进方法,提高算法搜索过程中粒子群体的多样性。将改进后的量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较,仿真结果表明改进后的算法更适合解决多峰类的优化问题。

基于权重QPSO算法的PID控制器参数优化

传统的PID控制器参数优化方法容易产生振荡和较大的超调量,因此智能算法如遗传算法(SGA)和粒子群算法(PSO)被用于参数优化,弥补传统算法的不足,但是遗传算法在进化过程中收敛速度慢,粒子群算法存在易于早熟的缺点。在分析量子粒子群算法(QPSO)的基础上,在算法中引入了权重系数,提出使用改进的量子粒子群算法(WQPSO)优化PID控制器参数。将改进量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较。最后,通过三个传递函数实例,分别使用Z-N、GA、PSO方法和改进的量子粒子群算法进行了PID控制器参数优化设计,并对结果进行了分析。

基于三次B样条曲线特征的身份认证系统研究

身份认证系统一直是计算机网络安全研究的热点。文章在分析三次B样条曲线基本原理的基础上,针对曲线的性质特点,利用曲线上型值点和控制点的位置矢量关系,提出了一种新的身份认证系统几何加密算法,并给出了该方案详细的实施过程,最后对该方案进行了安全性分析。

非线性PID控制器参数优化方法

分析了非线性PID控制器各部分参数对于误差的理想变化过程,构造出一种非线性PID控制器;整定参数较多时,传统的参数优化方法容易产生振荡和较大的超调量,在分析量子粒子群算法(QPSO)的基础上,引入了随机选择最优个体的思想,提出使用改进的量子粒子群算法(GQPSO)优化非线性PID控制器参数。将改进量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较。最后,通过典型传递函数实例,分别使用Z-N、PSO、QPSO方法和改进的量子粒子群算法进行了PID控制器参数优化设计,并对结果进行了分析。

基于B样条曲线的一次性口令认证系统研究

文章讨论了"一次性口令"认证技术的原理和实现过程,在分析三次B样条曲线基本原理的基础上,针对样条曲线的几何性质特点,提出了一种新的"一次性口令"认证系统方案,并给出了该方案详细的实施过程,最后对该方案进行了安全性分析。

基于WinPcap的网络数据解析系统

针对目前的网络安全问题,设计并实现了基于WinPcap的网络数据解析系统。介绍了WinPcap的结构组成,论述了基于WinPcap的网络数据包的捕获过程,以及TCP/IP协议下数据包的解析原理,最后给出了实验结果。

基于曲线几何特征的双向身份认证系统研究

分析了"一次性口令"身份认证技术的原理和实现过程,在详细讨论三次B样条曲线基本原理的基础上,针对三次B样条曲线的几何性质特点,提出了一种将三次B样条曲线几何特征应用于双向身份认证的新的"一次性口令"认证系统方案,并给出了该方案详细的实施过程,最后对该方案进行了安全性分析,分析结果表明它是一种可行有效的身份认证方案。