基于危险理论的人工免疫原理与应用*

侧重以危险理论的基本机制为线索,对危险理论的研究现状加以系统论述.首先以危险理论的免疫模型入手,归纳提炼出仿真机理并建立起隐喻算法;介绍其中具有代表性领域中的应用情况;最后对基于危险理论的人工免疫研究的下一步工作进行展望.     

可信网络的可信模型与算法设计研究*

分析了网络环境下信任的特点,总结了目前可信网络中常用的算法模型,提出了可信度算法中的一些关键问题以及解决方法.     

一种改进快速稳定的多目标优化算法*

多目标优化问题属于高维的搜索空间,用一些传统方法来优化这些问题会导致较高的时间复杂性.为了解决该问题,使用了粒子群优化算法(PSO),同时将ε-dominance的概念应用到PSO中.该方法在实验过程中取得了良好的效果.其运算速度快,而且最终优化的点数可以得到控制.     

一种新的基于梯度方向直方图的图像配准方法*

构建了一种新的局部梯度方向直方图,同时定义了特征点的主方向,从而提出了一种具有旋转不变性的图像配准算法.首先采用高斯加权求模技术对特征点邻域内的像素的梯度作直方图统计,确定出具有旋转不变性和抗噪性的特征点主方向;然后用主方向作角度直方图统计,确定待配准图像之间的旋转角度.根据得到的特征点信息及旋转角度定义了特征点对互信息匹配准则,这样使得新配准算法对于图像间旋转角度的范围没有限制,获得了良好的配准效果.     

带权强分离信任委托路径搜索*

在委托证书路径搜索和一致性证明时,在Keynote提出的证书图的基础上,采用有向图中深度优先遍历的思想以及图的动态特性,提出了一种新的一致性验证算法,通过找出一条最佳的带权分离委托路径可以表达否定安全凭证,同时通过有向图的搜索边标记提高搜索效率并有效避免回路循环搜索的问题.     

基于信息元的教学资源组织系统设计与实现 *

以文本类型教学资源为研究对象,在领域知识可拓信息网模型和CELTS-3的基础上,阐述了基于信息元的教学资源组织系统设计与实现过程,包括信息特征元数据描述框架、特征词获取、信息元距离度量、信息元匹配规则以及匹配算法等.该系统通过有限的信息元描述无限的资源,实现了教学资源的高效组织,支持学习过程中资源自动重组.     

基于隶属度分离测度SVM决策树层次结构设计方法*

从样本的类空间分布和随机测试样本对每个类别的隶属度两方面考虑,对现有的分离测度进行了改进,并给出了一种基于隶属度分离测度的SVM决策树多类分类算法.实验表明,对于随机测试样本属于每个类别的概率均不相同的多类分类问题,基于隶属度分离测度的SVM决策树在与传统的SVM决策树有着基本相同的分类精度情况下,具有更快的分类速度.     

基于危险模式的IDS异常检测模型*

针对当前入侵检测技术在检测新入侵的不足,分析了危险模式理论应用于异常检测的可行性,提出了一个新型的基于危险模式的自适应IDS异常检测系统模型以及相关算法.该系统有效地降低了误报率和漏报率,具有自适应、自学习、自组织和分布性特点.     

一种动态限制搜索区域的最短路径规划算法*

提出一种动态限制搜索区域的最短路径规划算法,它是根据实际道路网络的空间分布特性,动态限制搜索区域,以降低算法的搜索规模,降低算法的时间复杂度和空间复杂度,提高算法的运行效率.实验证明,对于实际城市道路网络结构相对比较规则的最短路径规划,此算法极大地提高了规划的效率.     

一种基于事务规则树的高效关联规则挖掘算法*

提出了基于事务规则树改进的关联规则快速挖掘算法--FG算法.该算法不需要查找频繁项集,可直接求出所有无冗余的关联规则;将FG算法与其他算法进行实验比较,结果表明,FG算法在效率上优于其他算法,是有效的、可行的关联规则挖掘算法.