NFPOF算法在入侵检测中的应用

利用离群点挖掘可以发现大多数偏离的异常数据,从而检测出入侵行为。针对已有的数据流环境入侵检测系统模型,提出基于频繁模式离群点检测的改进算法,介绍算法流程及计算过程。     

数据挖掘的异常检测技术分析

数据挖掘的异常检测技术在实践中有着广泛的应用,讨论了应用于不同数据集的离群点挖掘技术的算法和特点,说明了处理离群点过程中的重要问题,并对不同算法的优缺点进行了对比,为离群点挖掘的实际应用提供了参考依据.此外,还通过实验进行了算法分析,以便验证异常检测算法的有效性.     

用于可疑金融交易监控的对比离群点检测模型

对基于单数据集和多数据集的离群点算法进行研究，提出一个基于距离模式进行数据集间参照对比的离群点判别模型，该模型通过数学定义清晰描述了参照集和对比集之间离群点模式的判别检测关系，为深入研究切合金融数据挖掘特点的算法建立形式化描述体系。这一模型也可推广应用于网络入侵检测、财务审计、图像识别、电子商务、医疗疫情监测等领域。     

一种新的软件容错方法及应用*

首次提出了一种基于数据流分析技术的软件容错新方法,简要地介绍了软件容错技术, 指出数据错是一切控制系统软件失效的根源与最终表现, 以及对数据采取强有力容错措施的必要性.深入地论述了数据流分析方法在软件容错中的应用, 得出了最小充分卷回定理与备查点数据范围定理, 从而解决了时间冗余容错途径中必须回答的两个基本问题.此外, 还给出了恢复块定义有效的充分条件.最后以电信系统为应用实例简要论述了这种新方法的实施策略.本文提出的方法在简单地扩展后可被广泛应用于各种容错软件的设计中.     

基于信源残留冗余的LZW容错解码新算法

研究了利用残留冗余对含错的压缩数据进行容错解码的问题。针对无损编码的容错解码建立了分段模型,并为英文文本建立了一个新的统计模型。基于上述模型,针对LZW(Lempel-Ziv-Welch)算法提出了一种容错解码新算法,实验结果表明该算法大大增强了解码器的纠错能力。最后对实验结果进行了分析。     

一种基于数据依赖关系的软件水印算法

提出了一种基于数据依赖关系的软件水印算法。算法将水印信息编码为数据依赖图,选取目标程序的部分数据作为数据依赖图节点,通过添加数据之间的依赖关系将水印嵌入到目标程序中。实验及分析表明该水印算法能够抵御多种非数据流攻击方式的攻击,具有较好的鲁棒性;并且水印嵌入时利用了目标程序的数据,所嵌入的代码与程序中原有代码类似,具有较好的隐蔽性。     

离群点检测算法研究

离群点检测是数据挖掘中一项重要内容,通过对当前有代表性的离群点检测算法的分析和比较,对各算法的优缺点进行了总结.针对高维数据中离群点检测算法进行了分析和研究,提出了高维数据中离群点检测需要注意的一些问题,从而便于研究者以这些算法为基础,在此基础上提出新的改进算法.     

一种适应概念漂移数据流的分类算法

针对带有概念漂移的数据流的分类问题,提出一种新颖的能够识别并且适应概念漂移数据流的分类算法。该算法将原始数据流沿着时间轴划分为若干数据块后,选择第一块中有代表性的数据作为样本训练模型,从而减轻了噪声和边界对分类精度的影响,使得漂移检测能较为全面且对离群点不过于敏感;此后对随后的数据块进行分类,并依据分类结果动态修正当前分类模型。实验结果表明:该方法能够根据数据流的当前状况自动调整分类模型,快速适应数据流概念漂移的情况,并得到较好的分类效果。     

改进的基于移动小波树的数据流异常检测方法

针对移动小波树数据流异常检测算法的不足,提出了一种改进的移动小波树异常检测方法,利用比率阈值去除颠簸数据的干扰,提高了检测精度;利用二分查找检测算法,提高了检测的效率;结合实时增量更新算法满足了数据流在线处理的要求;改进了阈值设定方法,可实现双边异常检测。用射线数据和电能质量扰动数据进行仿真实验,结果验证了方法的有效性。     

基于属性约简和相对熵的离群点检测算法

本研究结合信息熵与粗糙集理论中的属性约简技术,提出了一种新颖的离群点检测算法。这种方法通过在更小的属性子空间去获得相同或相近的离群数据集,使对离群数据的分析更加集中于较小的目标域。该算法对原属性空间进行划分,通过分析计算将具有最大相对熵与负相对势的对象集合判定为离群点集合。为了验证算法的有效性,还在通用数据集上进行了测试,理论分析和实验结果表明该离群点检测算法是有效可行的。     

基于排序学习算法的软件错误定位模型研究

基于谱的错误定位（SBFL）是减小软件调试困难的有效方法。SBFL方法将运行特征组合成不同的错误定位模型,可这些模型受特定程序及测试集影响,性能并不稳定。基于此,提出一种排序学习方法LTR-sbfl,针对不同的程序及其测试集,能学习到相应的错误定位模型。LTR-sbfl首先收集已标注错误语句的程序旧版本,采用与SBFL相同的方法,获得程序语句的运行特征。接着,将错误行与正确行代码的运行特征两两相减,确定为训练数据的一个实例。最后,使用分类算法,从训练数据构造排序模型。在3个基准数据集的实验结果证实,LTR-sbfl的定位精度优于其他SBFL方法。     

高压输电线路故障数据预处理软件研制

本文研制的基于16位定点DSP的输电线路故障数据预处理软件采用了改进半波傅氏算法、提取衰减直流分量的近似算法和序分量算法,并对各算法在实现时的编程要点进行了说明。软件执行结果表明,文中所选取的算法和编制的程序能得到比较理想的滤波效果,满足工程实际对速度和精度的要求。     

基于FSM的感知节点软件故障检测

针对事件驱动程序运行时的故障检测问题,提出了一种基于有限状态机(FSM)的感知节点软件故障检测方法. 用户通过撰写FSM规范,并在程序中添加与FSM执行相关的宏标记,对程序期望行为进行描述. 在节点运行时通过比较FSM规范和收集的FSM执行信息,实现节点软件故障检测. 针对2类典型节点硬件平台,研究了3种故障检测机制的存储和计算开销,最后通过2个实例分析验证了所提方法的有效性.     

支持向量机回归预测在网络故障检测中的应用

无线传感器网络主要用于收集环境数据,然而传感器可靠性低,容易出现故障并返回异常的监测数据.因此,如何检测传感器故障成为关乎无线传感器网络监测性能的重要问题.提出了基于支持向量机回归预测的故障检测算法,通过充分利用历史数据预测传感器的测量值,并根据测量值与实际值的对比有效地划分信誉等级,最后基于置信数据集计算出的置信条件进行故障的检测.仿真结果证明了算法在节约能量和故障检测率上有着优异的表现.     

间歇化工生产过程性能监视及故障诊断软件

详细介绍一种性能监视及故障诊断系统软件。该软件嵌入多元统计分析方法的故障诊断技术和面向对象的可视化编程技术,通过自定义控件、等软件技术,实现ＤＣＳ系统通讯,解决生产过程性能监视,故障检测和诊断等问题,并通过实例证明该软件的实用性和故障诊断方法的有效性。     

基于程序谱概念格的软件错误定位技术

针对由不同错误引起的失效测试叠加而导致错误定位效率降低问题以及程序员很难根据缺乏上下文信息的单个程序元素的可疑度来最终确定错误的位置问题,本文提出了一种基于程序谱概念格的软件错误定位技术。这种技术首先根据测试历史信息提取了程序谱信息并构建了程序谱的概念格,以层次结构展示了程序元素和测试的泛化和特化关系;在此基础之上,定义了一种新的可疑度的计算方法。以中等规模程序Tetris为实验对象,借助wasted effort评测指标验证了所提方法的有效性。     

一种基于BP神经网络的传感器故障诊断方案

针对传感器故障,提出了一种BP网络和修正的Bayes分类算法(MB)的集成故障诊断方法.用BP神经网络建立传感器故障模型,对系统的状态和故障参数进行在线估计,再用修正的Bayes算法进行传感器故障的在线检测、分离和估计.对连续搅拌釜式反应器(CSTR)的仿真结果表明,该集成故障诊断方法能够对传感器故障进行快速准确的分离和估计,并对传感器故障具有容错性.     

一种具有容错能力的软件设计技术

介绍了软件容错的概念及目前常用的软件容错技术，提出了一种简单实用一定容错能力的“后台监测双层运行”的软件容错设计技术，并介绍了该技术在北京首都国际机场有关工程中的应用，最后分析讨论了该项技术的容错能力。     

STL实体的有限差分网格高效剖分算法

为实现对形状复杂薄壁铸件进行精确、合理的网格剖分,建立一种高效的STL实体有限差分网格剖 分算法,基于切片线扫描原理,阐述了对多STL文件格式实体进行网格剖分的处理过程,并编制了有限差分 网格剖分程序．程序采用动态数据结构、优化的奇异点处理技术以及先剖分后容错的方法进行三维有限差分 网格剖分．通过应用实例证明了该程序能够快速地对复杂形状STL实体装配体进行三维非均匀有限差分网 格剖分．该网格剖分算法具有计算速度快、变步长、奇异点优化处理和STL文件容错处理的特点,剖分过程简 捷迅速,节省计算机资源,剖分结果精确,实用性强     

基于事件流模型的网络故障管理系统

在基于以太网的宽带社区网络环境中研究了网络故障管理的事件流模型与算法.采用两种故障检测方式:性能轮询和接收 Trap 事件, 在事件分析的基础上进行故障归并, 最终形成反映网络实际运行问题和隐患的关键故障报告.该算法在以太宽带社区网络管理系统中实现应用.该故障管理结构为网络故障检测提出了一种简易和实用的算法和实现方案.