大数据背景下的计算机网络信息安全及防护对策分析

随着计算机技术的迅猛发展,出现了网络、大数据等技术方式。计算机在社会生产和生活中越来越普及,为人们的工作、生活提供了极大的便捷。大数据背景下,在计算机技术的运用中,如何更好地提升网络信息安全水平,成为全社会关注的焦点。基于此,笔者重点分析了大数据背景下的计算机网络信息安全及防护对策。

探究IDC数据中心机房建设技术

将传统机房和互联网通信线路、带宽资源、标准化机房环境进行充分融合,形成的一种新型机房就是IDC数据中心机房,主要向社会各行业各领域提供大规模、高质量、安全可靠的专业化主机、网络及相关增值服务。IDC数据中心机房主要是以传统机房为基础进行的拓展和应用,为确保其能够提供更好的服务,需要在建设方面进行全面分析。

求解动态优化问题的多种群竞争差分进化算法

针对动态优化问题(DOP)的求解,提出结合多种群方法和竞争策略的差分进化算法(DECS)。首先,将一个种群作为侦测种群,通过监测种群中所有个体的评价值和种群维度来判断环境是否发生变化。其次,将余下多个种群作为搜索种群,独立搜索环境中的最优值。在搜索过程中,引入排除规则,避免多个搜索种群聚集在同一个局部最优的邻域。在迭代若干代后对各搜索种群执行竞争操作,保留评估值最优个体所在的种群并对该种群的下一代个体生成采用量子个体生成机制,而对其他搜索种群重新初始化。最后,利用7个测试函数的49个动态变化问题对DECS进行验证,并将实验结果与人工免疫算法(Dopt-ai Net)、复位粒子群优化(r PSO)算法、改进差分进化(MDE)算法进行比较。实验结果表明,在49个问题上,DECS有34个问题的平均离线误差期望小于Dopt-ai Net算法,所有问题的平均离线误差期望都小于r PSO算法和MDE算法,因此DECS对DOP求解动态优化问题是可行的。

一种求解动态优化问题的免疫文化基因算法

针对传统免疫网络动态优化算法局部寻优能力弱、寻优精度低及易早熟收敛的缺点,提出一种求解动态优化问题的免疫文化基因算法。基于文化基因算法基本框架,将人工免疫网络算法作为全局搜索算法,采用禁忌搜索算法作为局部搜索算子;同时引入柯西变异加强算法的全局搜索能力,并有效防止早熟收敛。通过对经典动态优化函数测试集在相同条件下的实验表明,该免疫文化基因算法相较于其他同类算法具有较好的搜索精度和收敛速度。

化学教学中模糊语言探讨

模糊语言是语言研究中的一个新的重要领域.模糊乃是自然语言必然存在的属性,因为要用语言来反映的客观事物是具体的、无穷无尽的,而语言是抽象概括的,其单位不能无限增加.化学研究的对象繁多复杂,在化学教学中,概念、定义、名词、术语、性质、变化等方面的描述,大量运用着模糊语言,因为只有模糊语言才能胜任.所以,正确地认识和运用模糊语言,对化学教学工作有不可忽视的重要意义.……