一种网络流量预测的小波神经网络模型

结合小波变换和人工神经网络的优势，建立一种网络流量预测的小波神经网络模型。首先对流量时间序列进行小波分解，得到小波变换尺度系数序列和小波系数序列，以系数序列和原来的流量时间序列分别作为模型的输入和输出，构造人工神经网络并且加以训练。用实际网络流量对该模型进行验证，结果表明，该模型具有较高的预测效果。  

基于RSA的门限多重代理多重签名方案

利用陈克菲提出的基于仿射空间的门限RSA密码体制,设计了一个新的多重代理、多重签名方案.该方案中有一个原始签名组GO={O,O2,…,ON1}和一个代理签名组GP={P1,P2,…PN2}.原始签名组中任何T1(T1≤N1)个成员都可代表原始签名组将签名权委托给代理签名组,而原始签名组中任何少于T1个成员都不可能进行有效的授权;代理签名组中任何T2(T2≤N2)个成员都可代表代理签名组依据授权进行代理签名,而代理签名组中任何少于T2个成员都不可能进行有效签名.该方案签名方案能够满足不可否认性、不可伪造性和可识别性的要求.  

一个基于集群的Web服务器负载平衡模型

将集群思想应用到解决Web服务器的负载平衡问题，提出了基于集群的Web服务器负载平衡模型。重点介绍了负载探测的实现和负载平衡算法的设计。  

基于复杂网络理论的计算机网络拓扑研究

复杂网络理论是一门新兴学科。随着计算机网络的快速发展,网络结构日益复杂,使得传统的随机网络模型已很难对其拓扑特性作出客观的描述,因此,复杂网络理论为计算机网络拓扑的研究提供了一个新的视野和思路。文章对复杂网络理论作了介绍,综述了当前基于复杂网络理论计算机网络拓扑研究的状况并指出了其中存在的问题;强调将复杂网络理论应用到计算机网络拓扑研究当中的必要性。最后对复杂网络理论在未来计算机网络拓扑研究中的可能应用方向作了总结。  

基于Web的数据库访问技术

论述了运用CGI和ASP对Web数据库进行访问的相关原理及技术，并给出了相关的示例。  

基于改进BP神经网络私家车保有量的预测研究

根据某地区1996年-2007年连续12年私家车的保有量,提出了一种改进的BP神经网络的私家车保有量的预测模型,以人均国内生产总值、公交车营运总里程、居民人均可支配收入等10个指标作为网络的输入因子,以私家车保有量作为输出因子,利用1996年至2007年的数据进行训练和检验,得到了预测仿真的结果,预测值与实际值的误差比传统的神经网络预测的误差更小,达到了预期的目的.  

基于偏微分方程的医学图像去噪

图像去噪是图像处理的重要组成环节,近年来,偏微分方程的图像去噪方法得到了广泛的关注。本文从经典的图像去噪方法入手,引入了基于偏微分方程的正则空间模型,并结合TV滤波器的设计,给出了一种针对医学图像去噪的方法及其实现,最后通过实验对结果加以比较分析,证明这种方法应用于医学图像去噪,得到令人满意的结果。  

复杂性理论在计算机网络行为研究中的应用

随着计算机网络的快速发展,网络行为日益复杂,强调系统整体性的新兴学科——复杂性理论为网络复杂行为的研究提供了一个新的视野和思路。综述了当前基于复杂性理论网络行为研究的状况;分析了其中存在的问题;强调将复杂性理论应用到计算机网络行为研究当中的必要性。最后对复杂性理论在未来网络行为研究中的可能应用方向进行了总结。  

混沌动态种群数粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在整个迭代过程中粒子极易陷于局部极值区域,提出一种混沌动态粒子数的粒子群优化算法,也即在判定全局最优值处于停滞时,以混沌策略对粒子进行位置初始化后加入种群,从而有效地保证了粒子群的多样性。用4个测试函数验证了该算法具有很好的寻优能力和较高的搜索精度。  

基于神经网络的汽车动态称重CCD抓拍双核系统设计

介绍了基于TMS320C5410DSP和MSP430F149单片机相结合的汽车动态称重双核系统。该系统采用了BP神经网络改进算法Levenberg-Marquardt法实现精确称重,具有对超重汽车进行CCD抓拍,图像车牌识别等功能。仿真结果表明动态称重误差小于0.1%。