基于签名鉴别的网络身份认证模型

计算机网络安全问题已经越来越受到人们的重视,而整个网络安全体系又是以有效的身份认证为基础。分析了传统的身份认证技术的缺点,对签名鉴别进行了概述,详细阐述了基于签名鉴别的身份认证技术的基本原理和基本流程,并根据签名鉴别的基本原理,把签名鉴别技术应用到网络身份认证领域,并详细介绍了基于签名鉴别的网络身份认证系统的体系结构和认证原理。     

基于DNA编码遗传算法构造广义决策树的研究

决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,主要用于分类和预测。文章引入了广义决策树的概念,实现了分类规则集和决策树结构的统一。同时,提出一种新颖的基于DNA编码遗传算法构造决策树的方法。先用C4．5算法对数据集进行分类得到初始规则集,再通过文章中算法优化规则集并由此构建决策树。实验证明了该方法有效地避免了传统决策树构建过程的缺点,且有较好的并行性。     

基于动态贝叶斯网络的社交圈归属匹配模型

为了帮助社交网中新成员寻找与之最为合适的社交圈,尝试采用动态贝叶斯网（DBN）理论解决社交网分析应用中成员（节点）与社交圈（集合）的匹配问题。将圈内成员个人的多项兴趣爱好程度作为描述社交圈基本属性的特征向量,对每一类圈子建立了带有辅助信息形式的DBN模型,求解最大输出概率即为最佳匹配对象。结果表明,在客观测试和主观评价两方面,该模型都收到了较为满意的结果。     

一种基于混沌搜索的自适应入侵遗传算法

将生物系统中“入侵”的概念引入遗传算法,提出了一种基于混沌搜索的自适应入侵遗传算法。该算法动态地引入入侵种群,并采用混沌搜索产生入侵个体。入侵种群的扩散使优良基因得以在个体间传播,优化了种群的基因构成,能够促使种群跳出局部最小,并向全局最优的方向进化,从而有效地避免了遗传算法的早熟现象。将该算法用于函数优化及解决模式分类问题的神经网络参数训练,实验结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较强的寻优能力。     

一种新的基于区域竞争模型的水平集医学图像分割方法

传统的基于梯度模型的水平集分割方法在水平集曲线演化过程中存在着边界泄漏问题。针对这个问题,提出了一种基于改进区域竞争模型的水平集分割方法。本方法首先通过概率分布公式计算出水平集曲线属于目标区域和背景区域的概率;其次,将概率差值连同权重因子添加到水平集函数方程中,使曲线在演化过程中能量函数达到最小;最终,利用图像的区域信息提高水平集曲线识别边界的能力。实验结果表明该方法能够很好地实现医学图像的分割。     

基于照片的人体尺寸信息自动提取技术

针对3D扫描仪成本高,传统手工软尺测量效率低的状况,在保证精度的前提下,尝试应用图像处理理论从满足一定条件的照片提取人体尺寸信息,为建立人体尺寸信息库提供一种信息采集的自动化方法.通过对实验结果的分析,本文验证了此方法的可行性,并提出未来的研究方向.     

模拟退火粒子群算法在新交通控制模型中的应用

城市交通系统是个随机性很强、复杂的巨型系统,为了获得良好的通行效率,提出了一种基于模拟退火温度的自适应粒子群优化算法,同时给出了一种城市区域交通协调控制信号配时模型,然后将提出的方法应用于此模型。仿真结果表明：这种算法不仅能够克服基本粒子群算法陷入局部寻优的缺点,而且算法的收敛性和稳定性都很好,同时也表明该模型是可行的、有效的。     

区分服务在网络隔离系统中的研究与实现

在网络隔离系统中实施区分服务能进一步提高系统的服务质量(QoS)。首先研究了网络隔离系统的代理模型以及在该模型中实施区分服务的基本要求,给出了在内网单元实施区分服务应采用的系统架构,结合该架构,阐述了应用数据的分类、排队及其他相关技术的实现,最后针对区分服务的配置信息的组织以及配置过程进行了系统的实现。     

分布抽吸率对整车风洞试验段流场影响的数值模拟

为探讨适用于整车风洞的分布抽吸率,采用计算流体力学（Computational Fluid Dynamics,CFD）方法研究经边界层控制后的试验段流场．针对不同分布抽吸率下的试验段,利用FLUENT对流场进行模拟,然后计算边界层位移厚度、静压因数和气流偏角．二维和三维的数值模拟结果均表明,试验段边界层的位移厚度随分布抽吸率的增加而减小;当分布抽吸率达到某一数值后,若继续增大,那么边界层的位移厚度将基本保持不变．研究结果对风洞建设及试验时分布抽吸率的选取有参考意义．     

基于小波变换的散乱点数据处理方法

散乱点数据处理在科学可视化研究、逆向工程、计算机视觉等领域有广泛应用。本文根据小波变换的基本原理和多维小波变换算法,设计了一种基于小波变换的散乱点数据处理方法。通过对散乱点的分层处理,将图像视频的三维小波变换应用于散乱点。在满足后期可视化显示要求的基础上,按照需要约减表示细节的高频子带,可应用于三维可视化数据的前期处理方面。