基于WFPN的PAAIS知识表示及校验研究

驾驶员辅助决策人工智能系统(PAAIS)是辅助飞机驾驶员进行决策的智能系统,其核心是知识处理。以加权模糊Petri网(WFPN)表示PAAIS知识库中模糊产生式规则,并提出有效的模糊推理算法。针对PAAIS具有多个领域知识库的特点,提出基于WFPN的多知识库校验算法。

基于WFPN和多AGENT黑板模型的PAAIS知识处理研究

驾驶员辅助决策人工智能系统(PAAIS)是辅助飞机驾驶员进行决策的智能系统,其核心是知识处理。文章采用黑板模型与多AGENT技术相结合来构建PAAIS的知识处理架构,以加权模糊PETRI网(WFPN)进行模糊知识表示,并提出有效的模糊推理算法。

一种知识库校验工具PKBV的设计与实现

以Petri网建模基于规则的知识库,并据此开发出知识库校验工具PKBV,该工具通过对Petri网可达性及不变量的分析计算,来检查知识库中常见的完整性与一致性错误,针对具有多领域知识库的复杂系统,PKBV具有抽取多领域知识库之间的关联规则并进行校验的功能,满足了复杂知识系统的校验需求。

河南省软件职业学院发展的困境及策略

软件职业教育的成败是信息产业发展的决定因素。本文通过对河南省软件学院教育方式、环境因素和培养模式等多方面的分析,指出软件职业教育存在的问题和面临的困境,提出进行校企联合实训基地建设的策略,并给出基地建设的具体措施,为提高河南省软件人才培养能力提供了有效的解决办法。

基于RBFCM和ECM的分层取证分析

为实现入侵证据的自动分析,设计一种基于取证图的分层取证分析方法。采用基于规则的模糊感知图模型,从局部识别出网络实体的状态,通过特征向量中心度计算得到重要的种子结点,再从大量攻击场景的关联结点中抽取攻击组。基于DARPA2000的实验结果表明,该方法在攻击组抽取和场景抽取方面具有较高的覆盖率和准确率。

基于中间点划分无冲突哈希的高速包处理

通过在高速片上存储器上存储所有的攻击特征,实现对数据包的高速检测。针对有限的片上存储器空间,提出一种新的基于中间点划分无冲突哈希函数的trie树结构,将攻击特征串平均分配到trie树每层的多个组中,实现对片上存储器有效的控制。通过在同一个芯片中采用流水并行方式执行查询操作,获得更高的吞吐量。存储中间点的空间复杂度为O(n),哈希表的构建时间随攻击特征数量线性增长。实验结果表明:该方法降低了片上存储空间需求,在片上存储器只需执行一次即可完成特征匹配操作。

划分位无冲突哈希在trie树分组中的研究

随着网络带宽的不断增长,迫切需要时空高效的数据包处理技术,满足线速处理和低存储需求。在高速片上存储器上存储所有的攻击特征,可以实现对数据包的高速检测,但受限于有限的片上存储器空间。通过基于划分位构建无冲突哈希函数,实现对片上存储器有效的控制,攻击特征平均分配到trie树每层的多个组中。该结构可以在同一个芯片中实现流水并行地执行,获得比较大的吞吐量。理论及实验表明该方法在片上存储器一次就执行完复杂的完全匹配操作,显著地降低片上存储空间需求。

基于NP的千兆网络取证系统数据包转发研究

在高速网络环境下,为了使网络入侵取证系统(NIFS)对数据包过滤分析处理达到线速,在深入研究网络处理器的基础上,通过对现有网络入侵取证系统的体系结构进行重新设计,提出了在网络底层实现网络入侵取证的新的硬件体系结构,采用网络处理器在网络底层实现数据的采集、过滤、转发,提高了NIFS的运行速度和效率,可较好地适应高速网络环境下的入侵取证分析.

一种基于网络处理器的数据包过滤转发研究

针对在高速网络环境下,为了使网络入侵取证系统(NIFS)对数据包过滤分析处理达到线速,通过对现有网络入侵取证系统的体系结构进行重新设计,提出了一种采用网络处理器在网络底层实现数据的采集、过滤、分析系统,提高了NIFS的运行速度和效率,能较好地适应高速网络环境下的入侵取证分析。

战术决策中基于Petri网的知识表示与权值训练

通过对驾驶员辅助决策人工智能系统(PAAIS)中战术决策知识进行模糊Petri网的表示和推理,提出了一种模糊神经Petri网络(FNPN)来训练其权值的方法,并进行了实验仿真。结果表明,神经网络和Petri网结合使得模糊产生式规则更加有效,也对知识库的建立、更新和维护有着重要的意义。

反向学习粒子群算法和多层分类器相融合的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测率,提出一种反向学习粒子群算法和多层次分类器相融合的网络入侵检测模型。首先将反向学习粒子群算法优化最小二乘支持向量机,以提高分类性能;然后利用由粗到精策略构造多层的网络入侵分类器降低计算时间杂度复;最后采用KDD 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,相对于其他检测模型,该模型不仅提高了网络入侵检测率,降低了入侵检测误报率,同时加快了入侵检测速度,为网络安全提供了有效保证。

应用型本科软件工程专业的集中实践教学

针对地方普通高等院校软件工程专业实践教学遇到的主要问题,从教学模式、课程体系、内容设计、过程实施、考核体系、师资培养以及校企合作多方面阐述一个集中实践教学体系建设的思路,介绍一个基于CDIO培养目标的教学设计案例。

基于有限域上Chebyshev多项式的Diffie-Hellman密钥协商算法

为了能够利用混沌系统构造出运行速度快、安全性高的密钥协商算法,通过研究一种已提出的基于Chebyshev多项式的密钥协商算法,利用有限域上Chebyshev多项式的半群性和消息认证码,给出了一种改进的密钥协商算法,该算法能完成通信双方的身份认证和确认会话密钥的一致性;通过对算法的密码分析,该算法能够快速实现、安全性更高.

基于切换参数PI控制器的运动控制系统设计与实现

为了提高运行控制系统的控制精度,减少运动过程中的震荡,提出一种基于切换参数PI控制器的运动控制系统;首先运动控制过程中考虑进行PI条件切换,然后利用回调函数,并加入滤波器进行平滑处理,构建了速度控制模块、伺服电机仿真模块,最后采用仿真实验对系统的进行仿真测试;仿真实验结果表明,该运动控制系统可以得到更快、更准确的运动结果,为运动控制系统的设计和调试提供了一种新的研究思路。

基于改进粒子群算法的网络广告配置优化

针对网络广告的特点,提出了一个基于混合定价策略的网络广告资源配置优化模型,将其建模为一个约束优化问题,最大化网站的总收益。通过罚函数法进行约束处理,提出一种改进的粒子群算法进行求解。仿真结果表明了该算法的有效性。

GCC优化框架研究

在GCC新的优化框架基于静态单赋值语法树,其优点是既与前端语言无关,又与后端目标代码无关,而且能够提供在寄存器转换语言表示层很难或者无法进行的高级分析和转换。新的框架在前端使用了两个新的中间表示:泛化树和简化树,一些优化工作在简化树的基础进行实施。

二进制翻译形式化模型

通过对比分析静态与动态二进制翻译系统,描述了基于机器状态的二进制翻译形式化模型。该形式化模型在实践上对于二进制翻译工程具有理论指导作用,并且可为保证翻译过程及结果的正确性提供理论基础。

面向图像先验建模的可扩展高斯混合模型

针对使用高斯混合模型的图像先验建模中分量数目难以扩展的问题,构建基于狄利克雷过程的可扩展高斯混合模型.通过聚类分量的新增及归并机制,使模型复杂度根据数据规模自适应变化,从而增强先验模型结构的紧密度,以提升其可解释性.此外,对高斯混合模型的推理过程进行优化,给出一种基于批次处理方式的可扩展变分推理算法,求解图像去噪中所有隐变量的变分后验分布,实现先验学习.实验结果表明,该模型在图像去噪任务中较EPLL等传统去噪模型能够取得更高的峰值信噪比,去噪效果更佳,验证了该模型的有效性.

梯度直方图约束的多尺度块先验模型

块先验模型在图像复原领域取得了较大的成功,但其整体模型强制局部性的缺点,易出现局部伪影、视觉观感较差的问题,提出一种新的集成多尺度块先验和梯度直方图先验的图像复原方法。对原始图像实施滤波和下采样以保持尺度不变性,在多尺度上施加同一局部块模型,即保持块低维模型的简单性,又在图像较大区域实施非局部性;将梯度直方图全局统计先验加入正则约束中,利用Wasserstein距离对复原图像与参考直方图的相似性进行度量。借助半二次分裂和最优传递理论,求解所提出的模型。通过在图像去噪和去模糊实验,相比传统方法无论在客观质量评价还是视觉观感上都更有优势,验证了方法的有效性。

面向图像复原的分层贝叶斯局部高斯混合模型

近年来使用高斯模型作为块先验的贝叶斯方法取得了优秀的图像去噪性能,但是这一方法在去噪之外的逆问题求解方面性能不太稳定。提出一种基于分层贝叶斯的高斯混合模型对图像块建模,对模型参数引入先验知识,利用Gaussian-Wishart分布对均值和协方差矩阵的概率分布建模,使得块估计过程更加稳定。基于邻近块的相干性,利用L2范数度量完成局部窗口中相似块的聚类,局部窗口相似块利用特定均值和协方差的多元高斯概率分布建模,利用累加平方图及快速傅里叶变换的数值优化方法,加快相似性度量的计算时间。使用基于马式距离的高斯分布相似度的聚合权重,结合图像上的空间域高斯相似度,更好地拟合自然图像的统计特性。通过实验验证了提出的模型在图像复原求解中的有效性。