一种基于阴性选择的免疫检测器生成算法

通过简单介绍计算机免疫系统的原理,并对传统阴性选择算法进行分析,针对其不足,提出了一种新的生成检测器的改进算法。对匹配规则的阈值可变,并引入了全局匹配和局部匹配的概念,提高了生成的检测器成为成熟检测器的概率。同传统的阴性选择算法相比,大大减少了不可避免的“黑洞”数量,提高了检测率。     

人才市场多媒体信息服务系统中的聚类模型解析方法

以人才市场多媒体信息服务系统为背景,其中人才数据挖掘子系统应用聚类分析方法建立了人才特征聚类模型,解析人才特征聚类模型,并结合数理统计方法,实现了人才智能匹配。在ADO技术和架构行集的基础上,提出具体解析人才特征聚类模型的方法,其中运用了笛卡尔积原理,并且提出了大概率特征值的概念,以及判断大概率特征值的标准。     

调频斜率方差检测器及其性能分析

在线性调频信号特征分析的基础上,提出了一种新的LFM信号检测器——调频斜率方差检测器,根据不同信噪比下调频斜率方差的概率密度分布情况,给出了该检测器的二元假设检验模型,并对比了在相同条件下该检测器与匹配滤波器的性能.仿真结果表明,调频斜率方差检测器是一种恒虚警概率检测器,在较低信噪比下可以有效检测线性调频信号,并对多普勒失配具有很好的适配性能.     

混合匹配规则的否定选择算法

针对目前基于免疫的检测器生成算法中,匹配规则单一造成的检测器质量低下的问题,提出一种基于混合匹配规则的否定选择算法,采用海明距离整体匹配的各段内R连续比特匹配的否定选择算法,即混合匹配否定选择算法,对算法的性能进行了分析．实验结果表明,该算法能够高效地产生所需要的检测器,提高了检测率,且降低了误报率．     

面向服务组合的服务语义匹配机制

为提高服务组合中服务匹配速度和正确率,提出了基于服务索引的服务语义匹配机制。在面向独立服务匹配算法基础上,引入服务索引机制,提出面向服务组合的语义匹配算法,并在算法中加入了对服务输入/输出匹配的可用性分析。为进一步提高服务匹配的精确性,引入了语义匹配度概念,以实现具有多种匹配值的服务类别语义匹配,继而给出综合语义匹配值的计算方法。实验分析表明基于服务索引的语义匹配能有效地提高服务匹配效率。     

单圈图Laplacian 矩阵的谱

文章分析了单圈图的Laplacian矩阵谱和匹配数之间的关系，得到单圈图的Laplacian矩阵特征值的分布情况，并利用线图理论给出了偶单圈图次大特征值的一种理论求法。     

一种可检测类型缺陷攻击的SAT改进模型

针对现有SAT模型检测器不能检测类型缺陷攻击的问题,提出了一种新的SAT#改进模型.该模型通过在匹配模式下引入无类型变量,并利用无类型消息的概念,解除了SAT模型检测器对未知消息的类型限制,并且在诚实主体重写规则中用无类型消息替换了原来的强类型限制消息.通过增加消息匹配算法,使诚实主体能够接受带有类型缺陷的消息,从而实现类型缺陷攻击的检测.通过对Otway Rees协议进行检测,不仅发现了已有的针对发起者A的类型缺陷攻击,而且发现了新的针对响应者B的类型缺陷攻击,其实验结果证明了SAT#模型具有一定的可靠性.     

城市路网交叉口检测器均衡布设优化方法

根据道路交叉口交通流量相关性,提出一种交叉口检测器均衡布设优化方法.在分析检测器数据相关性的基础上,建立交叉口所有检测器的多元逐步回归模型,并得到检测器相关性矩阵,采用极大无关组确定检测器优化布设规模;借鉴经济学中基尼系数的概念,以基尼系数最小作为检测器均衡布设的优化目标,从极大无关组中优选得到最佳检测器布设位置;采用福州五一五四路交叉口实际数据对模型有效性进行验证,并对预测误差进行详细分析.结果表明:对非关键检测器数据预测的平均绝对误差与平均相对误差分别为10.44辆车/h和8.13%;显著性检验中的F值与布设检测器的规模具有很强的线性相关性.     

基于累进法的钢筋混凝土非线性随机有限元方法研究

在普通钢筋混凝土非线性随机有限元基础上,分析了随机变量之间的相互关系,提出累进法的概念,推导了基于累进法的钢筋混凝土非线性随机有限元公式,并将之与常用的简化法作了对比,从机理上分析出累进法比简化法具有更高的精度,对更精确求解荷载效应统计特征值具有重要意义.     

一种提高分形图像压缩编码速度的方法

为了提高分形图形压缩编码速度，在定义父块与子块对比自身而得到的特征值的基础上，证明了匹配父块存在的条件，并提出了改进的分形图像压缩方法．该方法使得子块只搜索那些特征值符合条件的父块，从而降低了搜索的复杂度．通过讨论父块的旋转变换，提出了一种父块经过旋转后其特征值不变的变换，这使得无效父块在搜索过程中的对比计算次数明显减少．实验表明，有特征值的搜索速度是无特征值搜索速度的3倍或4倍，而图像的压缩质量却没有受到很大的影响．     

非高斯噪声中信号的神经网络检测

本文研究了非高斯噪声中信号的检测，采用多层感知器神经网络作为检测器。介绍了工作原理，网络结构和训练算法。计算机仿真证明在非高斯噪声条件下神经网络检测器性能优于线性最佳匹配滤波器检测器和局部最佳检测器。     

一种基于模糊思想的变阈值免疫阴性选择算法

通过对人工免疫系统中阴性选择算法机理的分析，利用模糊思想，定义了模糊相似度，并在此基础上，提出了一种基于模糊思想的变阂值免疫阴性选择算法．该算法匹配阂值可变，采用调整匹配阈值的方法大幅降低黑洞数量；在满足一定模糊相似度的前提下，实现了带控制参数的模糊匹配，模糊程度可控．仿真结果表明，该算法生成的成熟检测器检测范围较大，空间覆盖率高，黑洞数量大幅下降，同时检测率有显著提高，算法具有较强的鲁棒性。     

数字式检测器的概率计算

本文给出了计算重合法检测器的概率的通用公式,并应用事件首次发生概率的概念,对常用的滑窗式检测器进行了分析,明确了这类检测器的虚警概率计算中所存在的模糊概念,给出了计算瞬时虚警概率与全虚警概率的方法和公式。     

基于海明匹配的r连续位匹配规则的研究

基于免疫原理的否定选择算法中,很重要的一环就是字符串的匹配,现在的研究中主要采用的匹配规则是r连续位匹配.但是r连续位匹配算法的时间开销与r的大小成指数关系,随着r的增大,系统的性能受到严重影响.本文提出了一种基于海明匹配的分段r连续位匹配规则,可以在保持r较小的情况下保证检测器的质量.实验表明,基于该规则确定的算法具有很好的检测效果,并且减少了检测器的生成时间.     

非高斯噪声中信号的神经网络检测

本文研究了非高斯噪声中信号的检测，采用多层感知器神经网络作为检测器。介绍了工作原理，网络结构和训练算法。计算机仿真证明在非高斯噪声条件下神经网络检测器性能优于线性最佳匹配滤波器检测器和局部最佳检测器。     

联机手写汉字识别算法及其系统实现

基于统计模式识别原理的联机手写汉字识别算法,提出了一种新的笔划识别算法-笔划识别的混合算法,它是方向码差值判别法与坐标差特征值判别法的有机结合,同时提出了笔段二值化等概念,并论述了以最小距离判决法则为理论依据的特征坐标匹配识别原理。     

一种基于本体相似度的Web服务匹配算法

服务匹配也被认为是基于本体概念的相似度计算。针对本体结构中概念之间的IS-A关系,通过对语义相似度相关算法的研究,提出了一种结合信息论模型和语义距离模型的相似度算法,并在此基础上上构建了二层服务匹配模型,从而实现了对服务的有效区分和匹配。     

混响背景下的信号检测

海洋混响是主动声呐检测中主要的背景干扰,它是一种有色干扰噪声,并常被看做是一个非平稳的随机过程,这使得工作在白噪声条件下的最佳匹配滤波检测器的性能在一定程度上受到限制.因此,提出一种次最佳检测器,将混响看成局部平稳,并将接收信号分成许多小块,每小块利用自回归(AR)模型对混响时间序列进行建模,然后利用估计的AR系数构造白化滤波器,对混响进行预白化处理,并将白化后的序列用于匹配滤波检测器.通过计算机仿真和实验数据分析比较未白化与经白化处理的匹配滤波性能,结果表明,次最佳检测器比未白化匹配滤波在检测性能上可提高近3dB.     

励磁涌流的参数化时频分析

在阐述励磁涌流信号的特征和参数化时频分析方法的基础上,运用遗传算法和粒子群算法对匹配追踪算法进行优化,对励磁涌流和故障电流进行了参数化时频分析。通过比较遗传算法和粒子群算法中的迭代次数对特征值获取的影响以及遗传算法和粒子群算法产生的结果,得出结论：（1）迭代次数增加,匹配追踪算法收敛速度增快;但进一步增加迭代次数,对算法收敛速度影响不大。（2）使用局部粒子群算法对匹配追踪算法进行优化,算法收敛速度较快。通过该分析方法得出的结论,将为使用模式识别对变压器励磁涌流和故障电流进行鉴别提供了依据。     

成像目标跟踪算法分析

对基于分割的质心跟踪算法、基于提边的差分跟踪算法及特征匹配跟踪算法等主流算法进行了比较分析,引入目标运动的速度、方向、区域面积和长宽等5个特征值,根据它们的相对连续性,分析跟踪算法计算出来的位移视差的可靠性．通过对这些特征值的相应处理,可以加入抗短时遮挡功能,从而大大提高正确跟踪目标的概率．