神经网络规则优化建模与应用

神经网络应用于复杂系统时存在隐含层节点确定和参数随机选择的困难,对此研究探索了一种规则优化建模方法。首先,应用粗决策树耦合算法实现增量式的动态规则提取;其次,基于获取的动态规则计算最简规则数,作为确定网络隐含层节点的依据,实现网络规则建模;再次,优化网络初始参数,规避局部极小问题并提高模型训练速度和精度;最后,将优化模型应用于空气质量预报中,性能测试和对比分析结果显示,该模型收敛速度快且误差控制在4%以内,学习速度和预报精度明显优于传统模型。该研究成果实现了动态增量模式下的规则模型构建与优化,为动态数据处理提供了一种新的研究思路。     

基于数字温度传感器的模糊温度控制系统

应用数字温度传感芯片LM74和单片机设计了一种自优化规则模糊温度控制系统应用于环氧树脂基纳米复合材料固化温度控制,该控制器应用带灵敏度因子的全论域参数自调整算法在控制过程中实现控制规则自动优化。通过离线计算将控制规则优化信息融合于控制查询表中,在不增加在线计算量的前提下依据控制状态动态优化控制规则,增强了对控制对象参数变化的适应性,改善了动态性能。仿真和实际应用证明了该温度控制器的有效性。     

动态包过滤防火墙规则优化研究

传统的静态防火墙是根据预先规定的特定的过滤规则对访问网络的数据包进行简单过滤,难以防范越来越复杂动态的网络攻击,同时随着静态过滤规则数目的不断增大,规则的管理也越来越复杂。而动态包过滤防火墙具有传统防火墙的功能,更能提供对运输层完整的控制能力,简化了对规则集的匹配工作,提高了网络通信速率。文章对动态包过滤防火墙的工作原理和过滤规则的优化进行了研究,能在不影响网络安全访问的前提下,提高过滤规则表的管理效率。     

启发式规则与GA结合的优化方法求解工作流动态调度优化问题

调度是工作流管理系统的核心问题，是保证工作流正确运行的关键。在工作流环境下，动态调度要比静态调度更切合实际。本文在总结前人工作的基础上，提出了一系列工作流动态调度的启发式规则，并以最小化任务总拖期时间和最大化任务总提前时间为目标，建立了工作流动态调度问题模型。采用启发式规则与遗传算法相结合的优化方法求解工作流动态调度优化问题。仿真结果说明了优化方法的可行性和有效性，同时比较了该方法与多种静态调度方法，进而说明了该方法的优越性。     

一种新的机组分配优化方法

考虑到电力系统负荷特性以及专家经验,提出了Lagrangian分解协调与专家规则相结合求解机组分配的优化方法,该方法以专家规则替代动态规划部分,因而使算法得到简化,大大减少了计算量。实例表明该方法正确可行,在电力系统短期优化调度中具有现实意义。     

一种基于统计分析的自适应性动态过滤规则优化方法

防火墙过滤规则是否合理直接影响到防火墙系统的性能,但是如何检查过滤规则之间的先后顺序对防火墙安全性的影响是至关重要的,为此提出了具有自适应特性的基于统计分析的动态过滤规则优化的方法。该方法根据统计数据动态调整过滤规则的相对次序,使其和当前网络流量特性相一致,并且具有自适应性,提高了防火墙系统智能,而且还可以检查出系统的有效过滤规则,以及检查防火墙过滤规则是否存在安全漏洞。     

全局优化的分层动态Web服务组合

优化选取服务是动态Web服务组合的关键技术之一。在对分层组合算法研究的基础上,利用产生式规则和接口语义规则对Web服务建模,引入了备选服务的QoS性能指标和用户请求对响应时间、成本、成功率、可靠性和组合率的多条件约束,给出了一种全局优化的分层动态Web服务组合算法,通过仿真工具Weblogic 8.1 application server + Oracle BPEL Process Manager 10验证,结果表明,该算法能够有效提高动态Web服务组合的成功率和组合率。     

基于规则库优化算法的网络入侵检测系统研究与应用

为克服通用入侵检测框架模型(GIDF)及其各组成部分在设计和实现中存在的弱点,在对一个开放性入侵检测系统软件Snort进行分析的基础上,提出增加宽度搜索与动态选项链表相结合的规则匹配操作优化算法;实验表明,改进后的系统通过增加宽度搜索提高了选项匹配的并行性;通过采用动态选项链表优化了规则匹配的顺序,缩短了深度搜索的深度,从而从整体上切实提高了Snort的检测速度.     

微器件设计的优化决策规则获取方法研究

针对微器件产品优化评价规则缺乏的现状，采用现代设计方法对微器件优化决策规则进行了研究，有限元方法被用于对微器件进行动态分析，获取大量的信息数据；粗糙集理论和遗传算法被用于属性约简和优化决策规则提取，根据以上方法对相应原型软件进行开发，对热驱动微泵实例进行应用示范，为微器件优化决策规则制定提供了方法和原型软件。     

基于哈夫曼树的防火墙规则动态优化的研究

随着网络功能的不断增加,防火墙过滤规则集合日益庞大,已严重影响了网络整体性能。本文基于网络流量的特征,提出一种根据网络流量变化动态调整防火墙规则的防火墙规则优化方法,使得匹配网络数据包越多的规则越先与数据包相匹配,从而尽量减少数据包过滤时间。     

Optimizing Train Network Routing Using Deterministic Search

In this paper, we use walk search strategy to solve the optimization problem of train routing on railway network. The proposed approach is a local search algorithm which explores the railway network by walker’s navigating through the network. Using some selection rules, walker can dynamically determine the optimal route of trains. In order to analyze and evaluate the proposed approach, we present two computational studies in which the search algorithm is tested on a part of railway network. The results demonstrate that the proposed approach is an effective tool for optimizing the train routing problem on railway network. Moreover, it can be executed with shorter computation time.     

基于多核处理器的L7-Filter规则匹配改进算法

针对多核处理器的体系结构和网络数据流在时间上的局部性特点,提出了一种基于多核处理器的分链动态适应算法。该算法通过对网络数据流进行类型分类并根据网络数据流的时间局部性对规则链进行动态优化,从而有效减少了多核处理器下L7-Filter对网络数据流的匹配次数,显著提升了规则匹配效率。仿真实验结果表明:在网络数据包个数相同条件下,所提算法在性能上约有7%的提高。随着网络数据包个数的增加,性能优越性更加明显。     

基于关联规则的入侵检测系统

在利用关联规则的入侵检测系统中,为了得到关联规则,必须首先通过数据挖掘从已搜集到的大量的网络数据包中获取频繁集,这是一个运算量巨大和系统负荷较重的过程。论文重点介绍了关联规则挖掘算法的优化策略。实验测试结果表明,优化后的算法在挖掘速度和检出率等性能上有较大提高,说明该算法的优化策略是有效的。     

一种RB-RBAC模型规则冲突消解算法

RB-RBAC(Rule-Based RBAC)模型克服了RBAC模型的一些局限,提供了基于用户属性自动指派角色的机制。RB-RBAC模型允许进行否定授权,可能在进行授权的过程中出现冲突。在研究RB-RBAC模型冲突规则间关系的基础上,提出了一种基于否定优先的冲突消解算法,能够在保持原有语义的条件下,自动改写RB-RBAC模型中冲突的授权规则来消解冲突。     

可行性规则动态调整的多目标粒子群算法

针对多目标粒子群算法存在的问题,提出了一种可行性规则动态调整的多目标粒子群算法。在算法中,根据粒子之间的相似度值动态非线性的更新算法的惯性权重,使得算法可以高效的平衡全局和局部搜索之间的矛盾;采用动态加权法解决随机性抽取群体最优粒子的缺陷,保证了种群的多样性;并且动态改变可行性规则的阈值,使得算法可以有效的利用某些不可行解包含的有效信息,提高了算法收敛到Pareto前沿的能力。最后,与其它4种多目标算法的实验比较验证了新算法的性能更好。     

对演变数据进行关联规则挖掘的新方法

针对已有经常性周期关联规则在演变数据和周期长度方面的局限性，文章提出一种新的方法，从而可以对演变数据进行经常性长周期关联规则的挖掘，这种方法针对演变数据的动态环境，通过对数据块的动态聚类得到周期分段，然后在每一分段内利用低支持度关联规则挖掘算法来发现周期较长的关联规则，整个算法可以在GEMM算法的基础上进行动态模式保持。     

二维SIMD结构的低功耗调度

针对二维SIMD结构,提出一种可以动态关闭空转部件且结合编译器、指令集和体系结构支持的低功耗调度算法,其中包括编译器优化二维SIMD指令,功耗指令发出部件开关信号,系统接收信号并执行。采用对不同功能单元分别调度的方式和部件局部化的方法。在模拟器上的实验结果表明该方法可以节省整个系统约15％的能量消耗。     

基于调度规则和免疫算法的作业车间多目标调度

利用动态在线调度方法对动态环境下的作业车间进行研究,采用优先级调度规则对大量调度案例进行求解,针对7个调度目标,从备选调度规则集中选出了单个目标下性能最优的调度规则;为实现调度规则的动态选择以适应多目标调度,基于免疫系统中的独特型网络理论,设计了一种免疫调度算法．根据算法,定义了有效的抗体和抗原结构,并通过抗体间亲和力计算、抗体浓度计算、抗体选择等关键步骤,实现对调度规则的动态控制．仿真测试数据表明,所设计的免疫调度算法能根据不同的车间情况,快速选出不同的调度规则满足多个调度目标,有效解决了作业车间多目标调度问题．     

一种基于二叉树结构的入侵检测研究

提出以二叉树结构取代原有入侵检测系统采用的链表结构,旨在改进入侵规则的存储和模式匹配,提高检测速度。对Snort规则结构作了简要分析,详细阐述了以规则聚类思想构建二叉树结构的过程;同时,采用C4.5算法为二叉树每个规则集节点动态选择最显著的特征,并进行并行测试,实现性能优化。为了尽可能减少冗余比较和无效匹配,引入数字型的IntMatch串匹配算法,有效地提高了模式匹配速度和规则的访问速度。     

Netfilter性能动态改善方法的研究与实现

Linux作为一个广泛使用且开放源码的操作系统,具有优异的网络性能,在其上布置防火墙有一个可靠的基石。特别是逐渐成熟和完善的Nerfilter框架是一个非常优秀的防火墙架构。因此,越来越多的人选择Linux作为其防火墙开发平台。但是,随着规则的增加,性能成为Netfilter的一个瓶颈。提出了一种类似“冒泡算法”的算法及其实现,它能够有效改善Netfilter防火墙性能。这种算法能通过防火墙实际运行的环境自适应的动态改变Netfilter的规则匹配顺序和钩子函数调用顺序,很大程度上提高了防火墙包过滤的性能。这种算法的时间复杂度是O（1）。