基于遗传编程(GP)与键合图的机电系统自动设计

提出一种基于遗传编程与功率键合图的机电一体化等多领域系统的自动设计方法。本方法的优点在于其开放式的结构搜索,以及同时进行的参数优化搜索。这种基于进化计算和系统仿真的自动设计方法给传统的机电系统的创新设计提供了新的思路,同时对改进各种现有设计方案也具有广泛的应用潜力。

高吞吐量协作防火墙的双向去冗余方法

针对协作防火墙中冗余规则会降低其吞吐量的问题,提出一种基于双向去冗余的高吞吐量协作防火墙优化方法.该方法通过比对协作防火墙中双方的防火墙规则,双向去除域内防火墙之间的冗余规则,提高整个协作防火墙的数据包过滤能力.仿真实验结果表明,该方法的冗余率达到了22.7%,提高了8.2%吞吐量,明显优于已有协作防火墙优化方法.

一种基于SFDD的状态防火墙规则集比对方法

状态防火墙是一种新型防火墙,而传统防火墙决策图(FDD)构造算法并不适用于状态防火墙的规则集比对.本文在FDD基础上,提出一种状态防火墙决策图(SFDD)构造算法,将规则集转化成图形化的等价的SFDD,用于状态防火墙规则集比对.理论分析和仿真实验结果表明,利用SFDD构造算法进行比对,能有效检测出规则集之间的全部不同点;当状态防火墙的状态部分规则和无状态部分规则条目数量均达到3 000时,比对过程所耗费的平均时间不超过2s.

实时混合对抗蠕虫的建模和分析

传统的防病毒技术难以抵御蠕虫的传播,为此本文提出实时混合对抗技术,该技术在被对抗蠕虫感染的主机与易感染主机数量相等时转换对抗策略,并建立实时混合对抗蠕虫的传播模型.最后,通过仿真实验从对抗有效性、资源消耗和应对突发事件能力三个方面验证实时混合对抗技术的性能.理论分析和实验结果表明,实时混合对抗技术能更好地满足对抗有效性和低资源消耗要求,并能应对突发事件.

基于迁移学习的甜菜褐斑病识别方法

为减少农业专家评估甜菜实验植株病情需要的大量时间和精力,使评估更加客观,提出基于迁移学习的褐斑病自动识别方法。在甜菜田地中,使用架设在拖拉机上的摄像机拍摄甜菜植株的视频,随机提取视频截图交由农业专家进行评估并记录标签;对视频截图进行多次随机裁剪,和标签一起构成实验的数据集。将甜菜褐斑病病情评估建模为一个回归问题,以预训练的CaffeNet为原型,通过微调(fine-tuning)方法重新训练出新的模型解决该问题。实验结果表明,该模型对褐斑病病情的评估均方根误差达到了0.63,训练的深度卷积神经网络能够完成对甜菜褐斑病病情的评估。