基于生成对抗网络的无线电数据增扩与分类

相较于传统的无线电数据特征提取方法,深度学习具有高效灵活的特点,其可以有效提高调制数据识别的性能。然而在实践中,收集大量可靠的无线电调制样本数据有时代价是昂贵和困难的,这在很大程度上限制了深度学习模型的性能。本文提出了基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的无线电调制数据增扩模型RMAbGAN (Radio Modulation dataAugmentation based on Generative Adversarial Networks),该模型通过挖掘不同信噪比与调制方式下的无线电调制数据特征差异,生成符合调制方式与信噪比特点的无线电调制数据,模型中的生成器部分捕获无线电调制数据分布特征,辨识器部分优化生成器性能,两者相互博弈性能不断提升;在此基础上,对无线电数据采样特点与无线电数据传统增强方法进行深度分析与研究,发现了无线电调制数据蕴含的空域特征与时序特征,设计出了能深刻捕获无线电数据空域特征与时序特征的无线电数据分类模型AMCST (Automatic Modulation Classification based Spatial and Temporal feature)。通过大量的对比实验,表明相较于基于旋转变换的无线电调制数据增扩模型,RMAbGAN模型在无线电调制数据增扩方面更具有鲁棒性和泛化能力,可以实现更高的调制分类准确率。此外,相较基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的调制分类模型、基于残差网络(Residual Networks,ResNet)的调制分类模型等传统模型,AMCST模型在调制数据分类方面更具有稳定性和可用性,同时也具有更高的分类准确率。     

基于流量特征的网络流量预测研究

传统的非线性模型已经不再适用于网络流量建模,为了能够更精确地对网络流量建模,必须考虑到网络流量的特性。针对网络流量的自相似、长度分布、周期等特征进行分析,结合小波变换与时间序列模型,有效地建立流量预测模型。首先对流量的自相似和平稳性进行分析,并对长度、周期等特征进行描述,其次根据实际流量的自相似性和平稳性选择小波变换与时间序列相结合的方法进行建模,产生预测结果,最后根据长度与周期特征粗略判断预测的合理性。根据实验验证与分析,该方法具有极大的灵活性,相比单一的小波-FARIMA模型可以减少大量的运算,同时能够描述网络流量的短相关与长相关特性。     

基于NetFlow的用户行为挖掘算法设计*

网络安全技术以防火墙、入侵检测等为主,较少从网络用户行为角度考虑可能进行的破坏行为。针对此问题,对网络流量NetFlow采集、统计,设计了表示用户行为特征的数据结构及统计模式,获得了行为的具体信息,建立了在一定时间粒度下的行为数据库;并在行为数据库的基础上,设计出适用于用户行为特征的聚类挖掘算法,定义了用户行为距离,确定各个用户的网络行为模式。实验表明,所设计算法可有效挖掘用户的网络行为,为管理、分析用户行为提供了有效依据。     

宏观网络态势感知系统中的预测算法设计*

针对被动防御的问题,提出了一种基于支持向量回归算法的网络安全态势预测方法。在最近固定时间段的数据集数据进行归一化处理的基础上,构造样本数据并进行训练,确定预测模型的各项参数。实验证明该方法能有效地对网络未来的安全态势进行预测,结果优于其他算法,达到了实时在线条件下准确预测网络安全态势结果的目的。     

计算机系统结构课程中多核实验的设计

本文在现有最新文献的基础上,设计了计算机系统结构课程中的多核实验,体现在多核技术知识点在课程中的设计安排和多核实验的构建,并探讨了多核实验的设计目标。     

融合动态图表示和自注意力机制的级联预测模型

传统的级联预测模型不考虑信息传播过程中的动态性且极大依赖于人工标记特征,推广性差,预测准确性低.为此,该文提出一种融合动态图表示和自注意力机制的级联预测模型(DySatCas).该模型采用端到端的方式,避免了人工标记特征造成级联图表示困难的问题;通过子图采样捕获级联图的动态演化过程,引入自注意力机制,更好地融合在观测窗...     

企业会计信息系统的分析设计与实现

会计信息系统是企业信息管理系统的重要组成部分，是企业经济信息的核心。本文论述了会计信息系统的结构、组成、功能以及和企业管理系统的关系，给出了用面向对象分析和实现的方法和实现示例。     

软件体系结构在软件生存期的应用研究

详细讨论了综合军用指挥系统的不同角度，并引入领域工程对军用系统软件生产的全过程进行了分析和设计。     

含一般时延的高阶泛函微分方程的周期解

研究了一类含有"一般"时延的高阶泛函微分方程的周期解问题,将原方程化为等价的泛函微分方程,并利用该等价泛函微分方程的特征方程,得到了原方程具有周期解的充分必要条件,即其等价方程的特征方程具有不为零的纯虚根。     

采用压缩近邻法的高效入侵检测模型*

针对入侵检测中的实时性问题,提出了一种采用压缩近邻法的高效入侵检测模型。该模型能够用于精简训练集,从而加快入侵检测系统的训练及检测速度,提高了系统的实时性。为了对该模型的训练集精简效果和检测性能进行验证,采用著名的KDD CUP99公用数据集进行实验,并对比了该方法和其他入侵检测方法的检测效果和检测时间。结果表明,该模型能够在大幅降低训练集大小的情况下,提升入侵检测的实时性,并保持较好的检测效果,是一种高效的入侵检测模型。