社区老年人户外环境满意度评价研究进展及趋势

通过对社区户外环境满意度概念的梳理,从健康、参与和安全的角度对户外环境满意度概念进行了界定,构建了户外环境满意度概念模型。从社区老年人户外环境满意度评价指标体系和评价模型两方面总结了国内外社区老年人户外环境满意度评价研究进展。从全龄化社区、邻里再生理论和积极老龄化三方面分析了社区老年人户外环境满意度的研究趋势,以期为社区老年人户外环境规划与建设提供参考。     

Hadoop DDos攻击检测算法分析

针对Hadoop平台可能遭受的DDos攻击,需要对Hadoop DDos攻击的检测算法进行研究需要对常用的SVM、KNN、神经网络、Decision Tree、Naive Bayesian算法进行研究。文章通过搜集主机正常运行时和遭受攻击时的资源使用信息作为数据集,运用上述算法进行分析后发现,SVM对Hadoop DDos攻击检测具有高达91.75%的准确率。实验结果表明,SVM是最适合Hadoop平台DDos攻击检测的算法。     

基于代理模式的SQL注入漏洞检测技术研究

SQL注入（SQLinjection）漏洞是网站中普遍存在的漏洞之一,同时也是影响企业运营且最具破坏性的漏洞之一。SQL注入漏洞的检测模式可分为手工分析和自动化工具扫描分析两种方式。虽然有很多自动化工具可以帮助我们快速检测SQL注入漏洞,但工具检测能力十分有限,就目前而言,扫描工具的最大瓶颈在于如何确保爬虫所得待测数据的全面性。由于爬虫技术的限制,大部分扫描工具的误报和漏报概率都比较大。人工分析虽然可以保证漏洞检测的准确度,但检测过程需要消耗大量时间且效率比较低下。针对此种情况,文章提出一种基于代理模式的SQL注入漏洞检测方法,该方法在兼顾准确率和效率的基础之上,综合利用已有漏洞检测工具的优点,实现快速全面收集待测数据,以此确保SQL注入漏洞检测的高效性和准确性。另外,文章还利用该方法对Web应用中的XSS漏洞进行了检测分析,并取得了非常好的效果。     

SIP控制下的多彩回铃音方案的研究与设计

多彩回铃音提供一种基于不同主、被叫的差异化、个性化回铃音服务.在分析了具有早期媒体的SIP电话的呼叫流程的基础上,提出了在SIP电话上实现多彩回铃音的几种方案,即用户代理方式、多彩回铃音服务器方式和媒体服务器方式,并比较各个方案的优缺点.     

WiMAX实时业务数据下行调度算法的仿真与改进

WiMAX是下一代无线城域网(WMAN)技术,支持实时与非实时等多种业务,由IEEE 802.16协议定义.协议定义了多种QoS调度类型,但并没有定义具体的带宽调度策略,而WiMAX的下行相对于上行来说是更容易造成传输瓶颈.文章提出一种针对实时业务流的优化方案,BS进行下行调度时对实时业务集中调度,根据网络状况对分组进行动态丢弃,大大减少了在网络拥挤情况下的带宽使用和分组延迟,优化了抖动,保证了更好的QoS.文中以VoIP业务为例对NS2进行仿真.仿真结果表明,通过对下行分组队列算法的合理优化,能更好地改善系统性能、提高吞吐量、减少时延和减少缓冲区需求.     

VR技术在变电站系统培训中的应用

阐述VR技术在变电站安全生产培训中的优势,分析培训教学的整合方案,包括增强现实的实操培训、VRHMD虚拟实操培训、智能MR交互培训系统,探讨VR技术在电力安全生产培训中的应用。     

基于子空间跟踪算法的盲虚假数据攻击

虚假数据注入攻击是电力系统网络安全领域的热门课题。当电网保持稳定时,盲虚假数据注入攻击在未知电网雅可比矩阵的情况下,依旧能绕过坏数据检测系统,诱导系统状态估计出错进行错误的调度,从而破坏电网的稳定安全,但该算法在估计雅可比矩阵时,存在运算复杂度高、耗时长的问题。为此,提出了基于紧缩投影逼近子空间跟踪算法的新盲虚假数据攻击算法,以递推更新的方式构造出近似的雅可比矩阵。仿真试验表明：在IEEE 14系统上新算法运算时间仅为传统主成分分析法的1/2,随着电网规模增大这个数字还会下降。所提出的算法较传统算法简化了运算量,提升了攻击成功率。     

大数据处理中混合型聚类算法的研究与实现

随着信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临,对数据的分析与处理成为目前研究的重点,数据挖掘技术更是成为了重中之重,被广泛研究与应用。文章在研究聚类算法的基础上,具体研究了基于划分的聚类算法以及自下而上的基于层次的聚类算法,通过将两种算法优化后再进行融合提出了一种混合型聚类算法。该算法能够避免划分算法中随机选取初始聚类中心的问题,使用基于划分的聚类算法对数据集进行初始化,然后对处理后的数据集进行自下而上的基于层次的聚类分析,最终能够得到理想的分析结果。该算法能够综合两类传统聚类算法的优点,摒除不足之处,做到优势互补,在不损失准确性的基础上提高了算法的运行效率。最后通过R语言工具进行实验仿真,证实了文中提出的混合型聚类算法的有效性以及可行性。