基于词法特征的恶意域名快速检测算法

针对互联网中恶意域名攻击事件频发，现有域名检测方法实时性不强的问题，提出一种基于词法特征的恶意域名快速检测算法。该算法根据恶意域名的特点，首先将所有待测域名按照长度进行正则化处理后赋予权值；然后利用聚类算法将待测域名划分成多个小组，并利用改进的堆排序算法按照组内权值总和计算各域名小组优先级，根据优先级降序依次计算各域名小组中每一域名与黑名单上域名之间的编辑距离；最后依据编辑距离值快速判定恶意域名。算法运行结果表明，基于词法特征的恶意域名快速检测算法与单一使用域名语义和单一使用域名词法的恶意域名检测算法相比，准确率分别提高1.7%与2.5%，检测速率分别提高13.9%与6.8%，具有更高的准确率和实时性。     

面部运动单元检测研究综述

面部运动单元检测旨在让计算机从给定的人脸图像或视频中自动检测需要关注的运动单元目标。经过二十多年的研究，尤其是近年来越来越多的面部运动单元数据库的建立和深度学习的兴起，面部运动单元检测技术发展迅速。首先，阐述了面部运动单元的基本概念，介绍了已有的常用面部运动单元检测数据库，概括了包括预处理、特征提取、分类器学习等步骤在内的传统检测方法；然后针对区域学习、面部运动单元关联学习、弱监督学习等几个关键研究方向进行了系统性的回顾梳理与分析；最后讨论了目前面部运动单元检测研究存在的不足以及未来潜在的发展方向。     

信息化教学设计的误区和应对策略

本文归纳了目前教师在信息化教学设计中所存在的误区,在对其进行原因剖析的基础上,为一线教师提出了避免误区的应对策略,以期为教师信息化教学设计和教学实施提供借鉴。     

基于人工免疫算法的异步电机故障诊断研究

人工免疫算法的模型为异步电机故障诊断研究提供了新的视角和算法模型。本文的主要研究对象是基于阴性选择算法的异步电机故障诊断方法。基于免疫系统的原理,电机故障诊断即为检测"非已",检测非正常状态下的电机特征信号。首先通过正常电机特征信号生成"自己",再通过阴性选择生成信号检测器,将检测器与被测电机设备特征信号进行匹配,根据匹配关系便能诊断电机的故障。本文还将阴性选择算法进一步优化,在阴性选择基础上加以克隆优化,从而产生更合适的检测器。通过2种方法对同一故障进行诊断,可直观地看出优化后模型准确率的提高。     

基于学习分析技术理念的计算机网络教学平台设计与实现

针对目前计算机网络教学存在的问题,提出根据学习分析技术理念设计一套计算机网络教学平台,阐述通过实时采集分析学生学习过程中产生的各种数据,较好地解决实时掌控学生学习情况的问题,提高教学水平。     

基于RFID标签阵列的睡眠期间呼吸量连续监测系统

睡眠期间连续且准确的呼吸量监测有助于推断用户的睡眠阶段以及提供一些慢性疾病的线索。现有工作主要针对呼吸频率进行感知和监测,缺乏对呼吸量进行连续监测的手段。针对上述问题提出了一种基于商用无线射频识别(RFID)标签的无线感知用户睡眠期间呼吸量的系统——RF-SLEEP。RF-SLEEP通过阅读器连续收集附着在胸部表面的标签阵列返回的相位值及时间戳数据,计算出呼吸引起的胸部不同点的位移量,基于广义回归神经网络(GRNN)构建胸部不同点的位移量与呼吸量之间的关系模型,从而实现对用户睡眠期间呼吸量的评估。RF-SLEEP通过在用户肩膀处附着双参考标签,消除用户睡眠期间翻转身体对胸部位移计算造成的误差。实验结果表明,RFSLEEP对不同用户睡眠期间的呼吸量连续监测的平均精确度为92.49%。     

基于FP-tree的Apriori算法的改进

在经典的Apriori策略中,各次遍历操作均访问全部数据库。将FP-tree策略移植到Apriori中以重构数据库,提出了FP-A算法。通过对原数据库划分为一系列子数据库,并设置相应的频繁度计数,避免每次访问全部数据库记录,提高算法效率。实验结果表明,FP-A策略具有高效性。     

自动控制系统仿真

衡量控制系统调节品质优劣的性能指标可以理解为对每一类自动控制系统被控量变化全过程提出的共同基本要求,即稳定性、快速性和准确性。其中,稳定性是首要的,那么如何准确判断控制系统是否稳定就是十分重要的问题,通过设计程序算法和控制系统仿真,能够很好地解决这个问题。