海底电缆智能防锚损监视系统设计

根据系统的需求分析,设计了一种用于海底电缆智能防锚损监视系统;首先给出设计方案并叙述系统工作原理;然后通过DM73021通信套件实现射频信号的接收、解调及解码,得到NMEA-0183HS格式的ASCⅡ信息数据;最后采用LabVIEW完成ASCⅡ信息数据的采集、解码、监视及显示;实际测试表明,该系统响应时间＜1s,对有抛锚趋势的船舶能及时向海缆管理部门提出预警,满足系统功能要求.     

基于多记忆抗体克隆选择的人工免疫网络算法

在优化克隆算法的研究中,针对传统的克隆选择算法存在收敛性差和局部最优问题,提出一种多记忆抗体克隆选择原理的人工免疫网络算法。在克隆选择算法的基础上通过引入替代阀值因子,利用随机生成的新抗体组成种群替代原种群中对抗原亲和力最小抗体,同时增设变异概率的概念,达到在一定程度上避免记忆抗体种群的退化现象,提高算法的全局优化能力,避免陷入局部最优。仿真结果表明,算法加快了种群亲和力成熟的进程,随着进化代数的增加检测率总体呈上升趋势,能更好的应用于大规模各种识别问题中。     

基于差分相关的星载AIS信号帧同步

在星载AIS接收机中,船舶信号在传输过程中产生的大范围时延和多普勒频移,给正确解码带来了困难。针对这一问题,基于AIS帧结构特点,提出一种差分相关帧同步算法。算法中将AIS帧结构中训练序列、开始标志和结束标志设计为间隔式特征序列作为同步码,通过差分相关函数来实现帧同步。仿真实验结果表明,该算法有较好的抗频偏特性,且在低信噪比下,性能要优于差分卷积法。     

基于危险理论和DCA的WSNs入侵检测系统模型

针对无线传感器网络(WSNs)由于自身特点易于遭到入侵且传统被动的安全机制无法完全应对这一问题,对人工免疫系统(AIS)进行研究,设计一种新的入侵检测系统(IDS)模型。模型采用危险理论和适用于WSNs的改良树突状细胞算法(DCA),可使节点之间彼此分工合作共同识别入侵,加强了网络的鲁棒性。仿真结果显示:与早期的自我—非我(SNS)模型相比,研究的模型在检测能力和能耗上均有很好的表现。     

基于AIS聚类的模糊神经网络在热轧优化建模中的应用

针对现有的钢坯热轧过程智能建模方法——模糊神经网络建模存在的收敛速度慢、建模精度不高、易陷入局部极小值、系统输入输出向量维数和空间划分增加使网络结构趋于复杂等问题,提出了一种基于人工免疫系统（AIS）聚类的自适应神经模糊推理系统的建模方法。该方法采用人工免疫聚类学习算法来确定模糊集合的划分,并确定模糊神经网络的结构和初始参数,能以较少的模糊规则达到理想的建模精度,仿真结果表明了该方法的有效性。     

海量船舶自动识别系统中数据检索系统的设计与实现

针对船舶自动识别系统( AIS)数据的发送周期快,中国沿海的船舶数量多的问题,利用键值对技术和分布式数据库构建海量船舶自动识别系统。通过船舶的移动通信业务标识码( MMSI)和船舶的AIS信息组成键值对,实现单船长期轨迹的存储和快速检索利用四叉树数据结构实现了区域数据的快速检索,实验结果表明本文构建的系统实现了海量AIS数据的存储并且对长期船舶数据查询速度提高6倍以上。     

一种基于海量船舶轨迹数据的细粒度网格海上交通密度计算方法

在"一路一带"的战略构想下,对于海上贸易的关注逐渐升温。海上运输是海上贸易的承载,掌握细粒度的海上交通密度,对于提取热点航道热点区域、分析全球贸易走势、推断海上交通连通性及相关的异常检测等具备重要的意义。提出了一种面向海量船舶轨迹数据的细粒度网格海上交通密度计算方法,该方法将全球划分为0.01°*0.01°的标准化细粒度网格,一方面为了适应细粒度网格对全球船舶真实轨迹数据特点设计了针对性的预处理方案,处理了异常点和停泊点;另外一方面设计并实现了一种面向该网格的利用海量轨迹数据对信息发送数目、信息发送间隔、经过船舶数目、经过船舶时间等多维交通密度特征进行量化计算的方法,具备良好的拓展性。最后采用2014年2个月共计8亿余条数据对该方法的性能、准确性进行了评估验证,证明了该方法的切实可行性。     

一种基于人工免疫技术的存储异常检测系统

绝大部分认证子系统无法保证账户的真实性,它会将冒用盗窃账户的入侵者视为‘合法’用户。为了过滤这类非法用户,存储安全子系统必须进行访问行为诊断。为了增强存储预警能力,提出一种基于人工免疫的异常检测方案来监控用户的访问行为。若一个访问请求违反了访问控制规则,它就被视为‘异己’,从而给存储安全子系统提供一些警告提示。本方案(Storage Anomaly Detection System,SADS)针对存储层的入侵检测,并关注读/写数据请求,同时与网络入侵检测系统协同构筑了两层检测体系。仿真结果显示,SADS能达到相当高的检测率和较低的误警率,验证了方案可行性。而开销测试表明,SADS子模块的时间开销是可接受的(如对3MB的数据,其开销控制在11.6%以内)。     

Ruminations of an Editor-in-Chief

The Journal of Strategic Information Systems (JSIS) was first published December 1991 by Robert (Bob) D. Galliers, its Founding Editor-in-Chief (EiC). Early on Bob invited me to join the JSIS International Editorial Board¹ (the Board then being more operational, with members serving as quasi-AEs, an arrangement we’ve reinstituted more recently). I became Pacific Asia Region Editor in 2003, with JSIS shifting from region editors to Senior Editors in 2007, in which role I served the journal through the end of 2018. Mid-2018 Bob and Sirkka (Sirkka Jarvenpaa joined as co-EiC in 2000) jointly decided it was time; and announced they would both step down from their co-EiC roles at the end of that year. In September 2018, I was endorsed by Bob and Sirkka, the Senior Editors and Elsevier, to succeed Bob and Sirkka and assume the role of Editor-in-Chief of JSIS commencing 1 January 2019. I served as Editor-in-Chief through 1 July 2021 after which Yolande Chan and I served as co-Editors-in-Chief. Now the end of 2022, I am stepping down from operational involvement with the journal. In this my final editorial I focus on my time as EiC, also reflecting on my almost 3 decades with the journal. I much appreciate being invited to write these brief ruminations and am honoured to be included amongst the journal’s Emeritus, along with the esteemed Robert Galliers and Sirkka Jarvenpaa.     

基于改进LSTM的航运物流路径轨迹修复研究

目的 提高航运物流路径轨迹信息的挖掘精度和安全效率。方法 对宁波舟山港条帚门水域窄口航道船舶的类型、数量、长度进行统计分析,对货运船AIS物流路径轨迹异常进行识别与修复。考虑船舶实际航行的环境因素,提出一种新的数据纠偏方法。考虑船舶属性与环境因素,以通航宽度和三自由度运动学的转向能力识别异常数据,然后运用Bi-LSTM法对筛选后航运物流路径进行轨迹修复。结果 所提筛选方法不需要轨迹聚类或建立额外的模型进行判别,筛选数据量占总数量的34.26%,修复后的AIS货船物轨迹数据量在原有基础上提升了115.34%。结论 使用文中方法可以有效纠偏和修复异常航运物流路径轨迹数据,为航运物流轨迹数据挖掘提供一定的基础方法。