基于Python网络编码技术的数据链路层ARP攻击行为研究

随着网络开放深度的不断增加,网络安全问题越加凸显,因此为了保证用户的切身利益,进行基于Python网络编码技术的数据链路层ARP攻击行为研究。该研究首先利用Python网络编码技术采集ARP攻击证据数据,然后对采集到的数据进行标准化处理,最后利用核主成分分析、灰色关联分析和BP神经网格联合的方法进行数据链路层ARP攻击行为识别。结果表明:所研究方法应用下,ARP攻击行为识别结果的汉明损失值都小于1,证明了研究的有效性。

累积冲击下的经济生产批量及视情维修联合优化问题

为解决传统基于设备不会失效假设下经济生产批量问题研究的不足,考虑经济生产批量系统中设备失效维修的问题,提出了生产批量和视情维修联合优化的方法。基于泊松过程和一般分布构建冲击到达过程及累积冲击效应,结合设备退化观测和具体的维护费用结构,给出了可修退化系统最优的生产批量和视情维修阈值的求解模型。通过数值分析验证了最优策略的有效性,并进行了参数的敏感性分析,为设备管理者提供决策依据。

基于状态的预防性替换和备件订购联合优化

针对多部件连续劣化系统,提出一种基于劣化状态的部件替换和备件订购联合优化策略。采用维纳过程描述部件的劣化路径,以最小化平均费用率为目标,将部件替换和备件订购的联合决策问题建模成马尔科夫决策过程,采用值迭代算法求解最优策略,并通过枚举法得到最优检测间隔。以双部件系统为例验证了算法的有效性,通过敏感性分析试验研究了各参数对最优策略的影响。