一种基于MMTD的决策树算法的研究

决策树是一种常用的分类算法,自从ID3算法出现以来相关人员对该算法进行了不同程度的改进,由此出现了多种决策树算法。在决策树生成之时都采用递归算法来实现决策树结点的分裂,如果结点的信息增益越大,那么该结点被分裂的几率就越大。目前的ID3算法和C4.5算法中的信息增益成为结点是否被分裂的重要依据,因此根据决策树的结点进行分裂时信息增益所起作用的特点,论文提出了另外一种衡量信息增益大小的算法,该算法具有衡量公式以及核心算法——MMTD算法,论文的创新之处在于将MMTD算法在决策树中进行首次应用,并且在以MMTD为核心算法的基础之上,实现了对信息增益大小的衡量。

MMTD在隐写术检测率上的应用

数字水印是一种信息隐藏技术,同样隐写术也是一种信息隐藏技术。这两种隐藏技术的原理十分相似。由于数字水印存在透明性与鲁棒性之间的矛盾,所以隐写术也存在同样的矛盾。但如果隐写者将信息嵌入载体时具有一定的鲁棒性,这对抗拒外来攻击是有利的。当攻击者对载体进行攻击之后,人们在检测载体中是否藏有秘密信息时,容易产生漏警和虚警。因此为了减少漏警和虚警的发生,在本文将MMTD智能算法在检测载体中秘密内容方面进行有效的应用,以此来降低虚警率和漏警率。

基于MMTD网页挂马响应的研究

当今网络中通过网页来种植木马的现象已很普遍。利用网页来传播木马技术就是将木马的域名隐藏在网页里,用户在浏览网页时,隐藏在网页中的木马就会被种植到用户的系统中。因此如果被访问的网页嵌入了木马的域名,那么当网络用户发出链接请求响应时,网络的响应将变得异常。基于上述原因,本文从链接请求响应次数的角度,来判断网页中是否藏有木马域名。首先简介木马技术,网页挂马技术和中介的基本概念,然后给出检测函数y=f(x)以及MMTD在检测木马上的应用,最后给出具体检测算法。

MMTD算法在蚁群算法中的应用和研究

当今的计算机专家和工程师们为了提高机器的智能性,因此在各科的领域中开发出了众多的智能算法,这些算法主要用于解决最优解问题。蚁群算法是智能算法中的一种,该算法采用由个体的最优解从而引导产生整体的最优解。在蚁群算法中当蚂蚁寻找最短路径的时候,利用信息素浓度的不同和挥发系数的不同强度为蚁群寻找最优解提供了重要依据。论文根据已有的蚁群算法,提出了使用MMTD算法对蚁群信息素的挥发系数进行衡量和计算,将MMTD算法在蚁群算法中进行应用是该文主要创新之处。

基于MMTD与小波硬阈值的脑电信号去噪方法

针对小波硬阈值去噪算法在脑电信号去噪过程中会导致部分有效信号丢失的不足,提出基于中介真值程度度量(Measuring of Medium Truth Degree,MMTD)与小波硬阈值相结合的脑电信号去噪(MMTD and Wavelet Hard-threshold,MAWH)方法。该算法的基本思想是采用小波变换对含噪信号进行分解,对分解后的各层高频小波系数进行阈值处理,对处理后的小波系数重构,以达到消噪的目的。通过仿真试验,采用经典的RMSE、SNR评价标准,将MAWH方法与典型的硬、软两种阈值法进行比较。结果表明,在不同的噪声强度下,MAWH去噪方法对脑电信号的去噪效果更加优越。

一种基于MMTD与相似性算法的病毒检测算法

当今的病毒对检测软件具有更强的欺骗性,由于病毒技术不断地更新,为了应对病毒新技术的出现,反病毒研究人员必须不断地更新病毒检测算法。具有智能化的检测算法是一种流行的病毒检测算法,能对已知病毒和新病毒进行检测,所以病毒检测技术的智能化是将来发展的趋势。MMTD算法是一种具有中介思想的算法,该文中将中介真值程度度量的方法和相似性算法相互结合在一起提出了一种新的病毒检测算法,该算法思路是：首先通过恶意代码权值计算公式,对某些程序进行权值计算,从而判断该程序是恶意程序还是善意程序。如果是恶意程序,则将该恶意代码权值的大小与已知病毒权值进行匹配,然后再使用MMTD算法对匹配的结果进行衡量：是好还是不好。在权值匹配结果好的基础上,最后使用相似性算法对未知病毒进行属性上的判断。

一种基于MMTD的检测DDoS攻击算法

当今的病毒,木马和网络黑客的攻击给整个互联网造成了不小的经济损失,然而病毒,木马和网络黑客的攻击都是过去和当今计算机用户不愿看到的现象,但正是由于病毒和木马恶意技术的出现,才有了各种查杀病毒与木马的算法和软件。同样由于存在网络攻击,所以有了各种检测来自网络攻击的各种算法。当今的DDoS攻击是主流攻击,这种给网络资源造成了不可估量破坏性。为了减小网络攻击给互联网带来的损失,安全人员必须开发出新的检测算法。因此提出了一种基于MMTD检测DDoS攻击的智能性算法,该算法具有一定的智能性,能对攻击当今的检测算法起到补充作用。

一种基于MMTD网络异常流量的研究

当今的网络在设计初期并没有充分考虑其安全性,因此使得网络被频频攻击成功。当网络管理人员在检测网络是否遭到黑客的攻击时,可以从网络流量的角度出发,检测网络流量是否异常。网络流量是否异常可以作为网络是否被攻击的一个依据。网络中的流量存在正常还是异常的两种状态,在参考已有的检测技术之后,使用MMTD这一算法来检测网络的流量。在文中根据流与流量的特性给出检测函数y=f(x),最后使用MMTD这一算法进行流量是否异常做出判断。利用MMTD算法来研究网络的流量尚属第一次,该算法能够使得已有流量检测算法具有一定的智能性,可以作为已有流量检测算法的补充。

一种基于MMTD算法评估假设的研究

文中使用MMTD算法来对落入置信区间的概率大小进行评估。文章将MMTD算法在评估假设中进行应用是创新点。

基于MMTD的SIFT特征提取算法

尺度不变特征变换(SIFT)是一种常用的特征提取算法,但它采用固定的阈值来筛选特征点,匹配效果不是很理想。文中针对SIFT对不同图像无自适应性的缺点,提出了一种新的计算自适应阈值的方法,即将中介真值程度(MMTD)和SIFT相结合,用MMTD改进SIFT算法能够避免为了选取合适的阈值而进行大量的实验。采用MMTD改进阈值来筛选图像中的特征点,再将特征点进行图像匹配。实验结果表明,匹配点的数量比采用传统的SIFT方法增加了约两倍,说明文中所提出的基于MMTD的SIFT特征提取算法是有效的。

基于AHP和MMTD的呼叫接纳控制方法AM-CAC

提出一种统一的呼叫接纳控制方法。应用层次分析过程(AHP)实现系统建模,根据网络运营目标,对于决策所依据的诸多准则之间的重要性关系进行定性分析和定量描述,从而确定各准则在决策中的影响力;应用中介真值程度度量(MMTD)方法统一量化各影响因素相对各准则的真值程度,通过配置合理参数,来适应异构网络在技术特性、性能目标上的差异。仿真结果表明,文中所提方法对于网络的运营目标和偏好具有很好的适应能力。

基于MMTD的复制策略研究及算法设计

主动复制和被动复制各有优缺点。分析主动复制和被动复制的过程,得出两者在响应进程的副本数目、处理时间上存在对立性。引入处理模糊信息的中介数学系统,将主动复制和被动复制视为一对反对对立面。提出副本协调时间、副本更新时间和副本恢复时间的概念。在此基础上应用中介真值程度的数值化度量MMTD(Measure of Medium Truth Degree)设计出了一种新的复制算法,新算法结合了主动复制和被动复制的优点,更具有实用性和有效性。

基于MMTD的改进的Bayes软阈值算法

用贝叶斯阈值法来确定阈值,提出了基于MMTD的小波阈值图像去噪算法。采取阈值和小波系数之间的比值对系数较大的区域进行软阈值函数的萎缩操作;利用阈值周围的小波系数是否含有噪声的模糊性,对该模糊区域通过MMTD修改小波系数的保留程度。改进算法的仿真结果表明,基于MMTD的小波阈值图像去噪算法较典型算法相比,有更好的去除噪声效果,并较好地保持图像边缘细节。

外电场对MMTD分子结构与电子光谱影响的研究

采用密度泛函B3LYP方法,在6-311++g(d,p)基组水平上优化了不同外电场下2-巯基-5-甲基-1,3,4-噻二唑(MMTD)分子的基态稳定构型、电偶极矩、电荷分布和分子的总能量,在此基础上利用杂化CIS方法研究了外电场下MMTD分子的前9个激发态的激发能、波长和振子强度受外电场的影响规律。结果表明:1C-6S和1C-7S间键长受到Y轴向外电场影响最大,随着外电场的增加,可能最先趋于断裂;在外电场强度F=0.010a.u.时总能量达到最大,而偶极矩达到最小;最低空轨道能级LUMO受外场影响较大,而最高占据轨道能级HOMO受外电场影响较小;MMTD分子UV-Vis光谱随外场增加发生红移,且当外电场增大到F=0.020a.u.时,在可见光区域出现吸收峰;激发能、振子强度也受外电场影响,但随电场的变化比较复杂。

基于MMTD算法的粒子群的解

粒子群算法是一种寻找最优解的算法,该算法在寻找的过程中需要粒子所得的目前解具有判断力和记忆力。然而正是由于该算法中的粒子对当前的解具有判断力,这才能够使得粒子群中的粒子能够较快地找到最优解。粒子群中的粒子在求解过程中所得的结果可分为三种:优,中,差,这三种解的属性符合中介思想。然而MMTD的算法正是中介思想的一种应用,因此本文将MMTD算法在粒子群上进行应用,该算法能够对粒子群解的属性上做出判断。

一种检测网络流量异常和网络攻击的算法

尽管网络流量会出现异常,但大部分时间里流量变化是有规律的。如果网络流量出现异常,那么对整个网络具有较大的危害性,因此网管人员必须及时发现流量是否异常。在以往的流量检测算法中聚焦的焦点只是如何区分流量是正常还是异常,并未讨论此时是否存在攻击行为,这些是算法的不足之处。为了改进现有算法的不足之处,作者在查阅了有关资料和文献之后,提出了一种新的流量检测算法,该算法使用了相似性计算法算法,MMTD算法和粗糙集中的决策系统,将这三种算法在流量检测中进行应用是本文的创新点。本文解决问题的思路是首先使用MMTD算法对当前的流量是否异常做出判断,如果出现异常,则使用相似性计算算法将此时的流量与预警值进行比较,并且判断此时是否存在攻击行为,在文章的最后使用粗糙集中的决策系统对流量异常的原因做出决策。

程序属性的检测与程序属性的分类

人们熟知的程序有恶意程序和善意程序,然而被病毒感染的程序具有某种特殊性质,可以定义为第三种类别的程序,第三种类别的程序是由本文提出。为了对三种不同类别的程序进行分类,本文提出解决问题的思路是:首先采用恶意权值计算公式对程序行为权值进行计算,判断该程序是善意程序还是恶意程序。如果是某个善意程序的权值发生了变化,那么该善意程序被病毒感染的可能性很大,因此对三种不同属性的程序分析后,最后使用MMTD算法对这三种程序进行分类:该程序是恶意程序,善意程序还是部分恶意部分善意的程序。

含硫化氢喷气燃料中噻二唑衍生物的缓蚀性能

研究了2,5-二巯基-1,3,4-噻二唑(DMTD)和5-甲基-2-巯基-1,3,4-噻二唑(MMTD)在含H2S喷气燃料中的缓蚀性能.银片腐蚀试验表明:对比未加剂喷气燃料,加入40 mg/L噻二唑衍生物后,银片的抗腐蚀性能显著增强.电化学测试表明:添加噻二唑衍生物明显降低了阴、阳极极化腐蚀电流密度,且MMTD的缓蚀效果优于DMTD.非接触式三维表面轮廓仪和扫描电子显微镜分别分析了银片在未加剂和加剂溶液中腐蚀表面,可明显的看出,噻二唑衍生物在银片表面形成了保护膜,有效阻止H2S与银片的接触,从而减缓腐蚀.

基于决策树的病毒检测算法

如今病毒的智能性,日益突出。具有当代智能性技术的病毒能够躲避部分杀毒软件的检测。因此有些病毒,在传统检测算法面前是难以被发现。为有效检测出采用了新技术的病毒,使得病毒检测算法具有新的智能性是十分必要的。MMTD算法和决策树算法是两种智能性的算法,该智能性算法在检测病毒上进行应用将有助提高病毒检测算法的智能性。因此根据当病毒检测时的过程中病毒表现出的特性,论文将MMTD算法和决策树算法结合在一起而提出了一种新的病毒检测算法。

一种BM算法改进的研究

在当今的互联网中黑客攻击事件频频发生,为了阻止黑客攻击网络事件的发生从而保证网络的安全性,需要能够检测出网络用户行为的某种算法。在入侵检测技术中,模式匹配算法是一种重要的检测算法,该种算法能够检测已知和未知的网络攻击行为。目前模式匹配算法有多种,其中字符串匹配算法也属于一种模式匹配算法,字符串匹配算法在入侵检测中有着广泛的应用。经典的字符串匹配算法有BM算法和KMP算法,论文为了提高和改进BM算法在字符匹配时的速度,将MMTD算法和粗糙集中的决策系统在BM算法中进行应用,这是论文的创新点。论文改进BM算法的思路是首先使用MMTD算法对字符串的属性值进行衡量,然后再使用决策系统对该字符串中字符匹配是否成功做出决策。论文提出的算法在一定程度上能够提高BM算法的匹配速度。