基于Q学习的DDoS攻防博弈模型研究

新形势下的DDoS攻防博弈过程和以往不同,因此利用现有的方法无法有效地评估量化攻防双方的收益以及动态调整博弈策略以实现收益最大化。针对这一问题,设计了一种基于Q学习的DDoS攻防博弈模型,并在此基础上提出了模型算法。首先,通过网络熵评估量化方法计算攻防双方收益;其次,利用矩阵博弈研究单个DDoS攻击阶段的攻防博弈过程;最后,将Q学习引入博弈过程,提出了模型算法,用以根据学习效果动态调整攻防策略从而实现收益最大化。实验结果表明,采用模型算法的防御方能够获得更高的收益,从而证明了算法的可用性和有效性。     

代数约简的条件信息熵表示及其高效约简算法

给出如何保持正区域不变的语义分析,提出一种修正条件信息熵计算公式,证明保持修正条件信息熵不变与保持正区域不变相互等价。在此基础上,给出代数约简概念的修正条件信息熵表示。给出反例说明修正条件信息熵不具有单调性,导致没法给出自底向上的启发式约简算法,证明了代数协调集中不可删除属性的不可逆性质,提出一种自顶向下直接删除属性的高效约简算法。它从所有条件属性集出发,逐步删除不必要的属性,只需遍历各属性一次,即可保证得到原始决策表的一个代数约简。数值算例和实验验证了该算法的正确性和高效性。     

基于主题模型与信息熵的中文文档自动摘要技术研究

提出了一种基于LDA模型以及信息熵的文档自动摘要技术,即通过LDA模型对文档进行浅层语义分析,得到文档的主题分布以及不同主题下的词语分布;通过对主题的分析,可以得到最能代表文档中心思想的主题,以及该主题下的词语分布。同时,提出了一种新的基于信息熵的度量句子重要性的方法,并将该方法应用于文档的关键句抽取过程中。该方法将文档中句子的出现看成一个随机变量,通过对随机变量建模并度量它的信息熵来选取文档中的关键性语句。实验结果表明,应用主题模型与信息熵摘取的文档摘要能有效地从文档中摘出中心句。     

最大熵和条件随机场模型相融合的藏文人名识别

藏文人名识别是藏文信息处理领域研究的难点之一,其识别效果直接影响到藏文自动分词的精度和相关应用系统的性能,包括藏汉翻译、藏文信息检索、文本分类等。该文在分析藏文人名构成规律和特点的基础上,提出了一种最大熵和条件随机场相融合的藏文人名识别方法。实验表明,该方法可以获取较好的识别效果,在我们的测试集上F-测度值到达了93.08%。     

基于熵值模糊评判法的地域通信网脆弱性评估磁

地域通信网作为一种复杂网络系统,具有复杂性、模糊性和多变性等特性,对其脆弱性评估指标赋权时,如果主观性较强,就容易出现与实际数据不相符的现象。针对这一情况,提出将熵值模糊综合评判法应用于地域通信网脆弱性评估。依据地域通信网的实际情况,建立层次化的脆弱性指标体系,在此基础上建立模糊集合及隶属度矩阵。运用熵值法对评价指标进行赋权,依次得到各层指标模糊评价,求得评估结果的数值。该方法充分保证了评估指标权重的客观性,能够更准确、方便地描述地域通信网的脆弱性。     

基于传播模拟的消息流行度预测

社交网络中的消息流行度预测问题对于信息推荐和病毒式营销等应用具有重要意义。该文提出了一种基于传播模拟的消息流行度预测方法,首先使用最大熵模型学习并预测用户转发消息的概率,然后使用独立级联传播模型在真实的社会网络上模拟消息的传播过程,从而完成消息流行度的预测。该方法的优点在于更充分的利用了社会网络的结构和用户特征信息。该文在Twitter数据集上的实验结果表明,相对于基准方法,该文提出的方法具有更高的准确率和稳定性。     

NONUNIFORMITY OF TWO PHASE FLOW IN CAPILLARY SYSTEMS

Gas-liquid flow in simple systems consisting of capillaries is analyzed by theory of irreversible thermodynamics so as to shed light on induction of nonuniformity of multiphase flow. By the Prigogine's theorem of minimum entropy production, stability of uniform two-phase flow and possible transition to nonuniform distribution are discussed. The analysis of model systems suggests potential application of irreversible thermodynamics to research of multiphase hydrodynamics in chemical reactors.     

一种基于聚类加权的文本特征生成算法

目前的文本特征生成算法一般采用加权的文本向量空间模型,该模型使用TF-IDF评价函数来计算单个特征的权值,这种算法生成的文本特征冗余度往往都比较高。针对这一问题,采用了一种基于聚类加权的文本特征生成算法,首先对特征候选集进行初始加权处理;然后通过语义和信息熵对特征进行进一步加权处理;最后使用特征聚类对冗余特征进行剔除。实验表明该算法比传统的TF-IDF算法的平均分类准确率高出5%左右。     

基于熵权灰色关联和D-S证据理论的威胁评估

为了更好地处理空中威胁目标的不确定性信息,提出了基于熵权灰色关联和D-S证据理论相结合的威胁评估方法.将熵理论应用于求解各指标权重,利用灰色关联法确定各指标的不确信度,进而得到各指标下不同目标的Mass函数,通过D-S证据理论对各Mass函数进行合成,根据置信函数大小对目标进行排序.仿真实验证明该方法是合理有效的.