基于P2P模型的网络入侵检测系统PeerIDS

由于在保护网络信息系统安全方面所起到的越来越重要的作用,入侵检测系统(IDS)近年来一直是一个研究热点。与此同时入侵检测系统的性能问题却没有能得到足够的关注。基于对对等模型(Peer-To-Peer)的应用,论文提出一种分布式网络入侵检测系统-PeerIDS。较之于其他一些常见的分布式入侵检测系统,该系统在设计上注重可靠性而没有诸如单点失效一类的问题。入侵检测工作在由多台运行PeerIDS系统的连网计算机构成的对等网中随具体环境而自动进行迁移以实现公平高效的分布式处理。同时对等模型的应用所带来的可扩展性使得该系统的性能可以通过简单地在网络中增加运行PeerIDS的计算机数目来不断提高,很好地适应了日益严峻的网络安全状况。在完成初始设置后,PeerIDS系统的运行几乎不需要任何使用者的干预,体现了很好的自治性。

图象隶属度及其在人脸识别中的应用

文中首先从代数理论和模糊数学出发，讨论向量空间中任一子空间对任一向量的接纳程度，将其定义为向量隶属度，并证明它具有一些不变性；然后将它推广应用于图象识别中，构造图象隶属度，人脸识别实验结果表明。

一种新的图像特征抽取方法研究

对最佳鉴别矢量的求解方法进行了研究 ,根据矩阵的分块理论和优化理论 ,在一定的条件下 ,从理论上得到类间散布矩阵和总体散布矩阵的一种简洁表示方法 ,提出了求解最佳鉴别矢量的一种新算法。该算法的优点是计算量明显减少。 ORL人脸数据库的数值实验 ,验证了上述论断的正确性。实验结果表明 ,虽然识别率与分块维数之间存在非线性关系 ,但可以通过选择适当的分块维数来获得较高的识别率。类间散布矩阵和总体散布矩阵的一种简洁表示方法适合于一切使用

空间布局中估价函数的一种构造方法

研究如何利用有关问题域的启发信息以降低计算费用是人工智能求解的基本问题之一，本文以计算机结构布局设计为背景，提出了构造布局设计中估价函数的ＡＨＰ方法．通过计算估价函数值，采用最佳优先搜索策略，可避免组合爆炸，保证在有限的时空界限内找到满意解．本文所提出的方法不仅适用于空间布局设计，而且容易推广到一般设计问题，具有重要的应用价值．