利用决策树实现包过滤的关键技术

把决策树分类器引入包过滤技术当中，改变了传统的顺序检索包过滤的方法。以增加预处理时间为代价，提高了数据包的过滤速度。该文对决策树分类器的建树算法、搜索算法以及可递增性等关键技术进行了研究，并通过仿真实例和性能分析表明了该方法的有效性。     

Aug-PDG: 带不等式约束凸优化算法的线性收敛性

原始-对偶梯度算法广泛应用于求解带约束的凸优化问题, 大部分文献仅证明了该算法的收敛性, 而没有分析其收敛速度. 因此, 本文研究了求解带有不等式约束凸优化的一类离散算法, 即增广原始-对偶梯度算法 (Aug-PDG), 证明了Aug-PDG 算法在一些较弱的假设条件下可以半全局线性收敛到最优解, 并明确给出了算法中步长的上界. 最后, 数值算例证实了所得理论结果的有效性.     

热偶型热敏电缆

热偶型热敏电缆由热电极、隔离材料、保护管和冷端连接件组成，具有线性结构，一种新型的线性温度传感器。它可以检测其沿线上存在的最高温度，并以直流电压信号输出。如果把它铺设在一个面上，那么它测得的温度可以认为是该区域存在的最高温度。它是石化，核反应堆，仓储等领域大范围温度监测与过温报警的理想温度传感器。     

小波包熵在水下目标识别中的应用研究

研究了基于小波包变换和Fisher线性分类器的水下目标识别方法。小波包是在小波变换的基础上发展起来的时频分析方法,能够对非平稳信号提供更丰富的时频信息。通过对水下目标辐射噪声信号进行小波包分解,提取小波包分解的终端节点的熵值作为特征矢量,应用Fisher线性分类器设计的分段线性分类器对水下目标进行分类识别。仿真结果表明,以小波包熵作为特征矢量的分类方法具有较高的识别正确率。     

基于前馈多层感知器的网络入侵检测的多数据包分析

提出了一种新型网络入侵检测模型，在该模型中，首先将截获的数据包结合历史数据包数据库进行协议分析，找出可能存在的入侵行为的相关数据包，然后采用前馈多层感知器神经网络对这些相关的数据包进行回归分析，最终获得检测结果。该模型与传统采用单数据包检测方式的网络入侵检测系统(NIDS)模型相比，具有更低的漏检率。     

基于小波包分解的图像清晰度判定

针对微操作机器人在视觉伺服过程中图像清晰度判定问题，提出了基于小波包分解的图像清晰度判定方法。介绍了微操作显微视觉系统的特点，构造了基于小波包重构信号能量的图像清晰度判定特征向量．并建立了线性图像清晰度分类器。采用Fisher准则确定分类器的权向量和分界点阈值。实验数据验证了该分类器的有效性。     

网络数据包的协议分析算法设计与实现

为有效地监听网络状况和数据传输，截获网络传输的数据包，分析网络性能，排除网络故障，文中在以太网的基础上，通过对网络数据包的协议分析，殴计并实现了一个网络数据包的协议分析算法（PLA算法）。PLA算法可以有效地对网络中传输的数据包进行协议分析，解决了如何判别在网络上传输的数据包是什么类型的数据包，每一个数据包都用到了哪些协议。通过PLA算法对数据包的分析，可以使得流量统计和流量收费更加精确。     

非凸总广义变差图像恢复模型

为有效地保护图像的几何结构,提出了一种非凸二阶总广义变差图像恢复模型。该模型引入了类似于[L0]范数的非凸稀疏正则约束,模型能更好地保护图像的结构特征。为有效地计算该模型,采用迭代重加权和原始-对偶算法。数值实验表明,相比于最近的二阶总广义变差方法,该方法获得了较好的实验结果。     

网络攻击追踪技术性能分析

DoS攻击(拒绝服务攻击)和DDoS攻击(分布式拒绝服务攻击)IP追踪目前成为当今网络安全领域中最难解决的问题,IP追踪系统目的是在数据包源地址非真时识别出IP数据包源地址.对一些解决该问题最有前景的追踪技术进行了比较,以寻找更有效方法,并提出了一个新的IP追踪系统,该系统能够只用一个数据包就可以实现追踪而不需要受害者数据包.     

对偶四元数单片空间后方交会算法

将对偶四元数理论引入航空影像的空间后方交会求解中,提出了一种新颖的对偶四元数单片空间后方交会算法。该算法采用对偶四元数描述坐标系之间的旋转和平移,然后对严格的共线条件方程进行线性化,并按照带有约束条件的间接平差进行迭代解算。实验结果证明,该算法的可靠性和稳定性不依赖于影像位置和姿态的初始值,并具有适用于不同的倾角、航高、遥感平台、迭代次数少和定向精度高等优点。     

一种采用不同大小包对测量网络带宽的方法

随着Internet用户数和网络复杂度的激增，人们对网络性能提出了更高的要求。而带宽测量已经成为一种Internet网络性能研究的露要手段，并且越来越广泛地应用于各种网络测量分析平台。依据包对理论，提出一种带宽测量算法，可以解决网络背景流量的干扰问题和首包的排队问题。基于该方法开发的程序已经应用于大型网络性能监测与分析系统——NIPMAs，取得了良好的效果。     

基于句对质量和覆盖度的统计机器翻译训练语料选取

该文研究的目的是在待翻译文本未知的情况下,从已有的大规模平行语料中选取一个高质量的子集作为统计机器翻译系统的训练语料,以降低训练和解码代价。该文综合覆盖度和句对翻译质量两方面因素,提出一种从已有平行语料中获取高质量小规模训练子集的方法。在CWMT2008汉英翻译任务上的实验结果表明,利用本文的方法能够从现有大规模语料中选取高质量的子集,在减少80%训练语料的情况下达到与Baseline系统(使用全部训练语料)相当的翻译性能(BLEU值)。     

基于时间阈值丢包率估计的网络断层扫描技术

基于现有单播测量技术研究,提出一种改进的单播测量方法——增加时间阈值的测量法,对网络链路丢包率进行测量。该方法通过为探测包的发送方式设定阈值,即设定同一数据包对间的时间阈值与不同数据包对间的时间阈值,并通过对收集到的数据使用伪似然估计方法PMLE计算得到网络链路丢包率。实验结果表明,采用该方法可以获得更多的有效测量数据,测量结果更接近链路性能的真实情况。     

基于网络编码和多访问点协作的视频多播方案

随着智能手机和平板等无线设备的普及,基于互联网的视频浏览成为无线设备的重要功能。然而,由于无线网络的链路间存在干扰、可靠性较低,为了提高视频多播传输的可靠性,文中分析了覆盖区域发生重叠的访问点间相互协作对于提高系统增益和系统公平性的作用,提出一种基于网络编码和多访问点协作的视频多播方案。该方案首先将每个视频划分为大小相同的报文段,并利用RLNC机制对每个段的报文进行编码。然后以使用户接收到的报文数量的期望值最大化的同时,实现公平调度为目标,考虑了访问点间的完全干扰和非完全干扰两种模型,将访问点间的传输范围发生重叠时的视频多播问题建模为线性规划优化问题,提出了双阶段启发式算法来进行求解,该算法通过利用多个访问点来获取空间和时间分集增益,提高了数据传输的可靠性,通过允许发生干扰的访问点并行传输数据,提高了系统效用。最后的仿真实验也验证了本文方案在接收报文总量、解码报文数量和公平性方面的有效性。     

一种面向不完备数据的集对粒层次聚类算法

针对现有层次聚类算法难以处理不完备数据集,同时考虑样本与类簇之间的不确定关系,提出一种面向不完备数据的集对粒层次聚类算法-SPGCURE.首先,采用集对信息粒的知识对缺失值进行处理,不同于以往算法中将缺失属性删除或者填充,用集对联系度中的差异度来表示缺失属性值,提出一种改进的集对信息距离度量方法,用于考量不完备数据样本间的紧密程度;其次,基于改进后的集对距离度量,给出各个类簇的类内平均距离的定义,形成以正同域Cs(样本一定属于类簇)、边界域Cu(样本可能属于类簇)和负反域Co(样本不属于类簇)表示的集对粒层次聚类;SPGCURE算法在完备和不完备数据都适用,最后,选用5个经典的UCI数据集,与常用的经典及改进聚类算法进行实验评价,结果表明,SPGCURE算法在准确度、F-measure、调整兰德系数和标准互信息等指标上均具有不错的聚类性能.     

高可靠性远程数据传输系统设计

针对飞行器系统测试设备研制的要求,设计了一种基于LVDS串行/解串器架构的远程数据传输系统;系统包括远程数据传输模块和电流/电压信号转换模块,采用双绞线传输与普通并行线传输相结合的方式,实现远程数据传输的功能;系统采用FPGA作为主控芯片,使用电缆驱动芯片和自适应电缆均衡器来增强双绞线驱动能力,使用电流环信号传输方式代替电压信号传输方式来增加低速信号的抗干扰能力,同时对PCB布板和系统软件做可靠性优化设计,大大提高了该系统在恶劣使用环境下远距离数据传输的可靠性;目前该系统可以在恶劣电磁环境下以176Mbps的单线波特率在47米实验双绞电缆上实现无误码数据传输。     

高效自适应的抗污染攻击网络编码传输方案

本文主要研究网络编码在抗污染攻击中的应用,针对中间节点对收到的所有编码包进行验证浪费网络资源和目的节点解码速率慢等问题,提出一种高效自适应的抗污染攻击网络编码传输方案-EANC(Efficient and Adaptive Network Coding transmission scheme against pollution attack)。EANC方案在数据分组编码阶段,利用按照网络编码的时间和空间特性构造的线性子空间签名方案准确地验证数据分组是否被污染从而有效控制污染数据分组的传播,并且能使中间节点调节验证步骤使之自适应于当前网络的污染程度,从而提高验证效率;在目的节点解码阶段,EANC方案利用目的节点重传恢复机制降低解码恢复时延。仿真结果表明,EANC方案能够减少子空间的签名长度并且降低目的节点解码恢复的平均时延。     

A comparative analysis of different gender pair combinations in pair programming

Over the last decade, there has been a steady stream of pair programming studies. However, one significant area of pair programming that has not received its due attention is gender. Considering the fact that pair programming is one of the major human-centric software development paradigms, this is a gap that needs to be addressed. This empirical study conducted quantitative and qualitative analyses of different gender pair combinations within pair programming context. Using a pool of university programming course students as the experiment participants, the study examined three gender pair types: female–female, female–male, and male–male. The result revealed that there was no significant gender difference in the pair programming coding output. But there were significant differences in the levels of pair compatibility and communication between the same gender pair type: female–female and male–male, and the mixed gender pair type, female–male. The post-experiment comments provide additional insights and details about gender in pair interactions.     

基于FPGA的3G数据包过滤算法设计及实现

本文以FPGA为平台,设计了在TD-SCDMA分组域中实现数据包截获和过滤的系统框架以及基本功能模块,结合Bloom Filter等算法的特点提出了Hash算法实现数据包过滤,并用Verilog语言实现,程序下载至FPGA开发板进行了实测。结果表明,在大规模用户群中均匀抽取部分用户进行监管时,过滤设备可以线速地处理GTP数据包并完成设定用户的过滤。     

一种新算法在基因表达谱聚类中的应用

聚类分析是从基因表达数据中提取生物医学信息的主要方法。针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值和对可调参数敏感的问题,提出了一种新型粒子对算法来解决基因聚类问题。算法初始化四个粒子,随机分成两对,将K-均值快速聚类的结果作为每个粒子对中一个粒子的初始位置。在每次迭代中,粒子仅依靠自身速度和粒子对的最佳位置来完成自身更新。每个粒子对产生的精英粒子,组成一个新的粒子对,继续搜索,新粒子对的最优位置即为聚类算法的最优解。实验结果表明算法具有良好的同质性和差异性,且在计算时间和收敛速度方面具有相当的优势。