概率网络传播的干预策略验证

在现实生活中,疾病,病毒和火情等在人群、计算机、森林等网络中的传播可以对社会造成严重的影响,可能大规模疫情的爆发,计算机的大规模瘫痪,或者火情的急剧蔓延,其带来的损失是无法估量的。因此,设计合理的干预策略,即在网络传播线路中选取适当的个体,通过注射防疫针,安装软件补丁,分配消防人员等各种方式,对各种危害进行有效地控制,具有重要的使用价值。文章以概率网络传播模型为研究对象,然后采用时序逻辑表示出相应的干预策略目标并通过概率模型检测方法找出有效的干预策略。     

基于多线索混合词典的微博情绪识别

微博等社交媒体为人们情绪表达提供了重要平台,分析微博的情绪倾向具有重要的商业价值和社会意义。文中提出了基于词典的规则方法识别微博所表达的喜、哀、怒、惧、恶、惊六种情绪。针对情绪表达的重要线索表情符利用互信息法生成了表情符词典,与传统情绪词典相结合,制定了针对否定用法的规则对微博进行分析。建立了第一个包含六种情绪的人工标注微博数据集。实验表明,传统的情绪词典虽然收录了大量词汇,但对于社交媒体文本分析的准确率和覆盖率都不高。表情符词典的应用显著地提高了微博情绪分析的精度和覆盖率。     

一种基于贝叶斯网络的作战重心评估模型

作战重心（Center of Gravity）是指战役体系中敌我双方的关键环节。作战重心评估是一个经验性、模糊性的过程。贝叶斯网络作为一种不确定知识表示模型,具有概率论及图论基础,对于解决复杂系统决策问题具有较强的优势,适合用于作战重心评估。文中提出并实现了一种基于贝叶斯网络推理的作战重心评估模型。通过该模型,可以定量地评估各个环节对于证据的重要程度,从而确定该作战过程中的作战重心。文中使用联合树（Clique Tree）算法进行贝叶斯网络精确推理,并详细阐述了推理过程中联合树建立,消息传递的过程。最后通过实例验证,基于贝叶斯网络推理的模型能够有效地对作战重心进行定量的评估。     

CLEFIA算法的研究与改进

CLEFIA算法是两种国际标准化的轻量级分组密码之一,它在资源受限环境下具有重要的应用价值。文中针对CLEFIA-128算法需要5轮才能基本实现雪崩效应、扩散效果并不明显的问题,以及每一轮中两个轮函数的设计方式导致的软、硬件实现效率降低的问题,从加密结构和轮函数上对该算法进行了改进。测试表明改进后的算法只要4轮就能基本实现雪崩效应,差分、线性和不可能差分分析表明改进后算法的安全性有了提高,而且算法的软、硬件实现效率也有了明显提高。     

基于关键点的不同长度时间序列相似性度量

目前,时间序列的相似性大多是在原始序列上进行判断和比较的,原始序列维度较高,计算量大,不利于相似性比较。提出了新的关键点（转折点或极值点）算法,除利用常用的极值法求非单调序列的关键点外,还提出了求单调序列关键点的新算法,利用该算法可以压缩时间序列,降低维度,又能保持序列的轮廓。在关键点时间序列上提出了新的相似性判定算法,利用该算法可计算任意两序列的相似度,并且提高了相似性判定的鲁棒性,减少人为干预设置阈值带来的影响。实验结果表明,基于时间序列关键点的相似性算法能很好地判定任意两序列的相似性,减少了计算量,提高了鲁棒性及减少人为干扰,对时间序列数据挖掘中的聚类与预测有很好的帮助作用。     

无线传感器网络中 Schnyder 路由算法的优化与实现

基于节点虚拟位置的几何路由协议是无线传感器网络研究的一个重要方向。目前,Schnyder路由算法中,当网络拓扑中节点失效时,Schnyder wood的结构被破坏,贪婪条件满足的概率将随着节点失效率的升高而急剧降低,算法已不能保证消息的可达。受现实生活中指南针的启发,本文针对这一问题提出一种新的算法,采用计算源节点分别与下一跳节点和目的节点形成的角度作为选择下一跳节点的依据,称为贪婪指南针双模型路由算法,可以在节点失效较高时仍保证消息的可达。最后,通过实验验证该改进算法可以有效改善几何路由算法中由于节点失效而导致的消息不可达问题。     

面向服务器集群的自动化测试监控平台的研究和实现

随着测试流程的不断规范以及软件测试技术的进一步细化,软件测试自动化日益成为一种重要技术。目前在服务器集群的环境下,自动化测试相对脆弱,维护比较困难,如何有效地对自动化测试进行监控管理,是需要研究的重要问题。本文结合软件自动化测试和Web开发框架的相关技术,介绍阿里巴巴中文站自动化研发协作平台,研究并实现面向服务器集群的自动化测试监控平台,平台主要包括部署和监控测试环境2大功能。实践证明该平台能加强对测试服务器的统一管理和监控,大幅提高测试效率。     

计量管理信息系统中的数据库安全

当前信息安全越来越引起人们的重视,本文在介绍计量信息管理系统的架构设计、开发环境和功能模块设计的基础上,重点讨论数据库的安全问题。系统采用ASP+IIS+SQL Server 2005平台架构,结合数据库技术和Web技术,从网络系统层次、操作系统层次和数据库管理系统层次等多方面进行安全性分析,采用用户身份认证、防火墙技术、基于角色的访问控制、数据加密、审计追踪与入侵检测、防数据库下载和防SQL注入攻击等技术对数据库进行保护。     

自适应离散差分进化算法策略的选择

根据自适应离散差分进化（SaDDE）算法的提出过程,对算法策略选择问题进行了重点研究.策略池在SaDDE中起着重要作用,策略池的设计面临着3个问题,即：（1）怎样鉴别某个候选解产生策略（CSGS）是有效的还是无效的;（2）应该选择哪些CSGS组成策略池;（3）策略池的大小应该是多少.为了解决这些问题,提出了基于相对排列顺序的标度法（RPOSM）和基于RPOSM的层次分析法（RPOSM-AHP）.主要采用某电子对抗（electronic countermeasure,简称ECM）仿真实验平台上的6个测试实例（T_INS）进行测试实验.首先,设计了144个不同的CSGS,为了获得这些CSGS在求解问题上的性能排序序列,做了144×6个独立的实验;然后,采用RPOSM和RPOSM-AHP计算这144个CSGS的最终优先级向量;接着,设计了16个具有不同策略池大小的算法,然后在同样的6个测试实例上测试这些算法的性能;最后,再一次采用RPOSM和RPOSM-AHP为SaDDE寻找到了合适的策略池大小.与其他类似算法的对比实验结果表明：在有限的评估次数（NFE）内,SaDDE比同类算法性能优越.     

一种带有摄动的导向性蚁群算法

针对加入导向性局部搜索(Guided Local Search,GLS)的蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)容易过早收敛的问题,提出一种带有摄动的导向性蚁群算法(Perturbation Guided Ant Colony Optimization,PGACO),该算法在当前解表现出过早收敛的趋势时,采用摄动(Perturbation)方式干扰解构建过程,使当前解移动到其邻域空间,从而产生一个新的可行解来避免算法过早收敛,提高算法求解的精度。实验结果表明,PGACO能有效地改善过早收敛问题,获得更优的可行解和执行速度,同时具有更强的全局搜索能力,能进一步提高算法的性能。