基于粒子群和模糊数学的入侵检测系统的研究

模糊C-均值算法是一种无监督的数据分类方法。基于FCM算法对随机初始值敏感,易陷入局部极致点这个问题,引入粒子群优化算法。粒子群算法的核心思想是让每个粒子根据自身和周围粒子的信息共享,实现全局搜索最优值。收敛速度快,全局搜索能力很强。利用粒子群算法的全局搜索能力,对FCM算法性能进行改进,将粒子群优化算法和FCM算法结合,用KDD99数据集进行测试,实验结果表明,改进算法具有较高检测率和降低误报率。

串匹配问题的并行算法的研究及软件的实现

本论文采用kmp算法,串的周期分析法,采用了mpich2这一并行处理的环境,并用mpich2并行处理两个串匹配问题,明白了有那些并行算法,怎样的串行程序可并行实现它。学习了随机算法的优点及用途,并用它解决串匹配,降低串匹配的时间复杂度。

改进模糊聚类在数据流中的应用

针对现有数据流聚类算法的不足,提出了改进模糊聚类算法,给数据对象的隶属度加上一个权值,以及在算法中用有效性函数来确定聚类数目C.理论分析与实验结果表明,在数据流环境下所提出的改进模糊聚类算法比传统算法有更好的聚类效果,更快的聚类速度.

基于小波变换的图像增强方法研究

本文采用X射线技术,对霉心病等原因造成的内部腐烂变质苹果进行了检测,采用小波变换的方法对图像进行增强处理,为了检测算法的有效性,和传统图像增强的方法进行了比较。实验结果表明,采用小波变换的方法增强图像后,可以得到比原始图像更清晰的图像。

改进模糊聚类在客户关系管理(CRM)中的应用

针对现有客户关系管理(CRM)的局限性,引入了模糊数学相关算法,给数据对象的隶属度加上一个权值,以及在算法中用有效性函数来自动确定聚类数目C,理论分析与实验结果表明,在CRM环境下所引入的改进模糊聚类算法比传统模糊聚类算法有更好的聚类效果,更快的聚类速度.

基于模糊聚类的入侵检测系统的研究

详细地分析了WinPcap的结构,WinPcap提供给用户的函数,根据网络协议和端口对数据包进行过滤,将模糊聚类引入到入侵检测系统中来,用KDD99测试数据进行实验,能有效检测出入侵数据.

Wiener滤波去噪算法的研究

本文简要介绍了Contourlet理论,基于NSCT的Wiener滤波去噪算法,无论是直观去看还是从PSNR来评定,均证明了该方法的有效性。

非数值问题的并行算法的研究及软件的实现

本文采用mpich2这一并行处理的环境,并用mpich2并行处理串匹配问题,研究了随机算法的优点及用途,并用它解决串匹配,降低串匹配的时间复杂度。

用户行为特征库的构建方法研究

随着互联网的高速发展,用户规模不断扩大,新的应用日益倍增,这使得用户的网络行为日趋复杂。面对纷繁复杂的网络用户行为,如何提取客观参数来衡量用户的网络行为是当前研究的一个热点。从研究用户如何使用网络和用户访问网络的客观规律两个方面的需求出发,本文从原始数据包、DNS请求记录和Netflow流三方面入手,提取相关网络客观参数构建用户行为特征库,为后续用户网络行为奠定基础。

基于改进聚类算法的客户分类系统的设计与研究

考虑到现有客户关系关系存在的一些问题,本文引入了模糊数学的相关算法,给数据对象的隶属度加上一个权值,以及在算法中采用有效性函数来自动确定聚类的初始数目,理论分析与实验结果表明,在客户关系管理环境下所引入的改进模糊聚类算法比传统模糊聚类算法有更好的聚类效果,更快的聚类速度,为企业对不同客户采用不同营销策略提供了依据。

基于netflow的流量分析和流量监测系统的研究

本文介绍了一个B/S架构,用于局域网内的,基于NetFlow的流量分析和检测系统。整个系统主要分为数据采集、数据分析、结果显示三大模块。数据采集模块接收NetFlow数据包,并进行简单处理,然后把每条流记录插入mysql数据库;数据分析模块从数据库中获取流量信息,对网络服务质量以及用户行为进行分析,把分析结果保存到数据库;结果显示模块从数据库中数据分析模块保存的实时的,或者是历史的分析结果,向用户显示网络状况。

基于聚类的入侵检测系统的研究

本文设计一种入侵检测系统模型,然后将聚类算法k均值聚类算法应用于IDS,针对IDS的被检测数据的特点,研究了如何通过数据预处理技术使k均值聚类算法在IDS数据源上得到更好的挖掘效率。