主动网络研究现状和发展

1 引言传统的计算机网络系统基于存储转发,尽力投递的思想,网络中间节点(包括路由器、网关或网桥)只能对数据包进行简单处理,如包交换中的报头处理、网络连接中的消息处理等,而不处理数据包中具体内容,将计算能力完全由末端主机完成,通信子网只是维持网络的通信能力,将网络中的数据传来传去。但是,随着网络技术的发展和用户需求的增长,这种传统的方式使得网络的维护及新体系结构的更新和新服务的引入越来越困难,因此迫切需要对传统的网络体系结构进行改造。在此背景下,美国DARPA于1994～1995年在关于未来网络系统发展方向的研究中首次提出主动网络(Active Networks)概念用以支持更加开放、性能更高的网络体系结构,其问题的提出基于网络中存在的问题:1)向共享的网络基础设施集成新服务和新标准十分困难;2)现行的网络协议和处理方式的更新速度缓慢,新技术引进困难;3)网络系统对数据本身的语义不作分析、理解,仅扮演尽力投递的角色;4)目前的高速路由器大都采用ASIC电路,对外界是封闭的,不利于网络新服务的引入。     

摆动活齿传动计算机辅助设计

研究了摆活齿传动零部件的强度设计，探讨了参数的选择及参数对强度的影响，进而开发了摆活齿传动的计算机辅助设计软件。     

一个时延混沌系统的耦合同步及其在保密通信中的应用

近年来，混沌同步成为一个研究热点，特别是它在保密通信中的潜在应用。系统地研究了一个时延混沌神经元系统的耦合同步问题。基于Krasovskii-Lyapunov理论，分析了同步的渐近稳定性，给出并证明了判定同步的一个充分条件，并对耦合强度阈值进行了估计。计算机数值仿真结果表明，该耦合系统具有良好的同步效果和鲁棒性，证实了仿真结果与理论分析是相符的。最后基于混沌掩码技术给出了在扩展频谱保密通信中的一个应用实例。该应用系统的特点是只需传送一个标量信号就可实现同步，由于该信号直接驱动接收系统，且具有类似噪声的宽频谱特性，因此难以预测和破译，提高了通信系统的保密性能。     

Chebyshev映射混沌序列用于图像保密通信

1 引言混沌是一种复杂的非线性动力学系统,混沌现象是非线性确定性系统中的一种类似随机的过程,由于对初值条件非常敏感,以及混沌序列具有类似噪声的宽频谱特性,近年来混沌用于保密通信成为人们关注的研究热点。特别是进入90年代,美国的Pecora和Carroll提出了关于混沌系统的自同步理论,使得这一课题的研究达到了高潮。     

树-投影关联规则挖掘方法的水平优化与搜索策略研究

基于树-投影的TreeProject关联规则挖掘算法有效解决了现有各种算法在数据量过大时会失效的问题，通过对该算法及相关算法的研究，发现在现有这类算法中存在冗余投影，为此提出的水平优化策略通过消除这种冗余投影，既可减少树-投影的搜索空间，加快频繁项的挖掘；还可减少树-投影算法需要的内存空间，克服了原有树-投影算法对内存要求较大的不足；该优化策略包括挖掘时的合并策略和挖掘后的生成策略两大部分，此外，冗余投影的判断，可从投影数据库T间的关系简化为相应事务编号数据库Tid间的关系，这种简化极大减少了判断的计算量，而且可用于投影，从而使得进行水平优化无需增加额外开销，基于水平优化策略的HOP-TreeProject算法从时间和空间上都对现有的树一投影算法有很大改进，实验结果表明，HOP-TreePrcject在性能上显著优于TreeProject。     

基于复合混沌系统的图像加密

研究了一个基于复合混沌系统的图像加密系统。在该加密系统中，使用具有复杂动力学特性的三维Chen系统和一维Logistic混沌映射，并以特定方式将两个混沌系统的输出序列复合起来，通过异或操作实现了对图像的快速加密处理。对该系统进行数值实验和安全性分析，结果表明该系统不但拥有大的密钥空间，而且对密钥和明文很敏感，具有优良的扩散性能和扰乱性能，并能抵抗已知明文攻击和选择明文攻击。     

一种基于时空混沌的数字图像加密系统设计与分析

基于时空混沌设计了一种图像加密系统。将128比特长度的加密密钥划分成2个等长的子密钥，分别驱动2个不同的混沌系统以产生时空混沌序列矩阵，再与原始图像异或实现图像的加密处理。对系统的分析结果表明，该系统不但具有容易快速实现、密钥空间大等特点，而且利用混沌系统对初值参数的敏感依赖性，很好地实现了对密钥的敏感特性。本系统可广泛应用于Internet上的数字图像加密传输。     

基于禁忌搜索的聚类簇数目估算算法

本文提出一种基于禁忌搜索的聚类算法,能自动估计数据集的正确的聚类簇数目,其数据对象既可是紧凑球型分布,也可是非紧凑球型分布,或皆具两者。该算法包括三个阶段：最小生成树聚类、聚类簇重组和禁忌搜索优化。实验结果表明,所提出的算法可行、有效。     

基于CNN和CML的时空混沌序列图像加密算法*

基于细胞神经网络(CNN)和耦合映像格子模型(CML),提出了一种密钥长度为128 bit的对称图像加密算法.该算法用具有复杂动力学行为的CNN网络和分段线性混沌映射去驱动CML模型,以快速产生时空混沌序列,并与原始图像异或完成加密过程.算法分析表明具有密钥空间大、对密钥敏感、容易快速实现等特点,并能抵抗穷举攻击、已知明文攻击和唯密文攻击等.数值仿真结果验证了该算法的正确性和有效性.     

基于遗传算法的特征子集选择

数据挖掘对象是大型数据库中的海量数据，而数据库中记录包含众多属性，由于其中存在的冗余和不相关属性降低了数据挖掘性能，增加了算法复杂性，因此，特征子集选择问题成为数据挖掘领域中的重要研究课题。该文根据过滤法思想，提出了基于遗传算法的特征子集选择算法，实验证明该算法获得了良好的收效性和稳定性。