基于免疫的检测漏洞问题研究

针对已有实值非选择算法中检测漏洞问题,提出一种改进的算法提高对检测漏洞的覆盖。算法基于可变长实值检测器实现,主要思想是把自体样本分为边界自体样本和非边界自体样本。在检测器的生成过程中,鉴别和记录边界自体样本;在对新样本的检测过程中,检测是否匹配边界自体。通过人工合成数据集2DSyntheticData和实际Iris数据集对算法进行了验证。实验结果表明,算法检测率较高,在覆盖自体和非自体边界处的漏洞方面明显优于已有的算法。

校园网格平台的研究与设计

为满足本校的高性能计算需求,将学校现有的计算能力以网格计算的理念为指导组建成一个校园网格。该校园网格由数台小型机、服务器、大量PC机构建而成。在软件方面,采用了构建网格平台必不可少的Globus工具包,它用来屏蔽机器型号、网络结构、软件等等的异构性。在此基础上又部署了GSI、PBS、MDS功能模块来提高本平台的工作能力。