网络入侵检测中聚类算法的研究

介绍了入侵检测技术中的两种聚类算法,阐述算法在入侵检测技术中的应用原理,并针对算法的优缺点提出改进的算法,通过分析表明,改进算法是一种较为理想的算法。     

模式匹配算法的研究与改进

随着网络的迅速发展,网络安全问题日益突出,入侵检测技术也成为当今社会关注的焦点。在基于规则的入侵检测系统中,模式匹配算法非常重要,它直接影响到系统的准确性和实时性能。介绍了BM算法和BMH算法,对BM算法的改进进行了研究,并提出一种改进的BM算法。改进后的算法运用到入侵检测系统中极大地提高了系统的检测性能。     

模式匹配算法的研究与改进

随着网络的迅速发展,网络安全问题日益突出,入侵检测技术也成为当今社会关注的焦点。对于基于规则的入侵检测来说,模式匹配算法非常重要,它直接影响到系统的准确性和实时性能。本文介绍了KMP和BM算法,对BM算法的改进进行了研究,并提出一种改进的BM算法。改进后的算法运用到入侵检测系统模型中极大地提高了检测性能。     

入侵检测中的免疫算法研究

免疫算法是一种新兴的智能计算技术,已成为网络、智能控制、计算等领域研究的重点和热点之一。开展免疫算法的理论研究,对于发展新的入侵检测技术,建立新一代的入侵检测系统着重要的意义。该文讨论了几种典型免疫算法的原理,包括基于T细胞否定选择原理的否定选择算法,基于生物免疫系统克隆选择理论的克隆选择算法,遗传算法与免疫理论结合的免疫遗传算法,并讨论分析了不同免疫算法使用在入侵检测技术中的优劣。     

融合SUSAN算法和Robert算法的图像边缘检测滤波处理技术

研究了图像边缘检测算法并进行了滤波处理。由于传统的SUSAN算法对阂值的选择比较难,难以得到更多的图像信息,因此提出了一种基于Robert图像边缘检测技术的改进型算法,其融合了SUSAN特征点匹配技术,同时采用均值滤波算法去除图像检测过程中的噪声,最后采用图像细化方法对图像进行细化处理。经仿真实验表明,提出的改进算法能够有效地对图像进行检测,降低了算法的复杂度。     

一种防火墙规则冲突快速检测算法

目前,在防火墙规则冲突检测算法中,效率问题一直没有很好的解决,当防火墙规则数目较大时,检测规则冲突的速度很难满足客户的需要。为了能够快速地检测出防火墙中的规则冲突,在目前使用较多的ASBV算法上提出一种规则冲突检测算法(DBBV算法)。该算法采用的方法是使用位向量和分治技术,该设计在检测规则冲突的时候,设计的算法只是进行了一次位运算。同时该算法采用的是范围形式的规则集。经过对算法详细的分析,以及通过实验方法的验证,改进的DBBV算法的规则冲突检测效率明显高于ASBV算法。     

基于k-means改进算法的入侵检测系统研究

入侵检测技术作为一种主动的网络安全防护技术越来越引起研究者的关注,该文以k-means算法为基础,对基于k-means算法的入侵检测系统进行了研究和分析,指出了传统k-means算法的不足,提出了相应的改进策略,在此基础上完成基于k-means改进算法的入侵检测系统的研究。     

基于k-means改进算法的入侵检测系统研究

入侵检测技术作为一种主动的网络安全防护技术越来越引起研究者的关注,该文以k-means算法为基础,对基于k-means算法的入侵检测系统进行了研究和分析,指出了传统k-means算法的不足,提出了相应的改进策略,在此基础上完成基于k-means改进算法的入侵检测系统的研究。     

基于神经网络的优化算法在异常入侵检测中的应用

本文描述了一种采用人工神经网络技术的高效异常入侵检测模型,对网络流量处理、神经网络的训练及其算法、神经网络的检测及其算法进行了详细的论述,利用Levenberg-Marquardt算法对传统BP算法进行改进,改进的BP算法较传统BP算法具有收敛速度快、正确检测率高的优点。     

一种快速人脸跟踪系统

本文介绍一种快速人脸跟踪的系统:首先利用Adaboost快速人脸检测技术检测到人脸的位置,然后用检测到的人脸位置初始化人脸跟踪算法的跟踪窗口,人脸跟踪的算法是采用Camshift算法,该算法能够实现物体的实时跟踪,具有较好的鲁棒性和实时性,同时该算法抗噪声干扰能力非常强。     

有限域上椭圆曲线 Jacobian 群求阶算法综述与比较

关于椭圆曲线密码体制（ECC）的研究,如今无论是 ECC 理论还是 ECC 的标准化、产业化都趋于成熟。在 ECC 的设计中,安全椭圆曲线的选取是 ECC 实现的基石,也是其安全性的重要保证。目前,随机选取法是最好的安全椭圆曲线选取方法,其核心思想是对随机生成的椭圆曲线计算其 Jacobian 群的阶。文章主要介绍了几类经典的计算椭圆曲线 Jacobian群阶的算法：Schoof 算法、SEA 算法、Satoh 算法、AGM 算法。在详细介绍 Schoof 算法的基础上,提出了其基于离散对数问题的改进算法：袋鼠算法和大步小步（BSGS）算法的改进方法,并用实验结果说明加速后的算法得到了提升。针对 SEA 算法,文章也提出了其 BSGS 改进算法并通过实例分析比较了原 SEA 算法与 BSGS 改进算法的实现效率。针对 Satoh 算法、AGM算法,文章介绍了算法的理论依据和具体实现,并通过实例分析比较了其优劣性和适用情况。     

PID与模糊控制算法的比较及其改进

分析比较了PID控制和模糊控制算法，针对一般PID控制容易产生超调，模糊控制的稳态精度不高的缺陷，提出了相应的改进算法－复合PID算法和带动态补偿的模糊控制算法，并通过水温控制仿真实验，比较了这几种控制算法的控制效果，实验结果证明，这两种改进算法不仅系统超调小，而且具有较高的稳态控制精度，可广泛应用于精确控制领域。     

人工神经网络快速学习算法

以Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ学习算法为基础,给出了数例神经网络仿真结果,其学习收速度大大优于ＢＰ算法及ＨＮＲ算法。     

遗传算法与蚂蚁算法的融合

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力，但对于系统中的反馈信息利用却无能为力，当求解到一定范围时往往做大量无为的冗余迭代，求精确解效率低．蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上，具有分布式并行全局搜索能力，但初期信息素匮乏，求解速度慢，算法是将遗传算法与蚂蚁算法融合，采用遗传算法生成信息素分布，利用蚂蚁算法求精确解，优势互补，仿真表明取得了非常好的效果。     

文化基因算法在多约束背包问题中的应用

文化基因算法是一种启发式算法,与一些经典数学方法相比,更适于求解多约束背包问题.文化基因算法是一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索的结合体,针对多约束问题,提出采用贪婪策略通过违反度排序的方法处理多约束条件,全局搜索采用遗传算法,局部搜索采用模拟退火策略,解决具有多约束条件的0-1背包问题.通过对几个实例的求解,表明文化基因算法与标准遗传算法相比,具有更优的搜索性能.     

城市轨道车辆阻力公式经验参数文化基因优化算法的研究

为了解决城市轨道车辆阻力公式经验参数不易精确求解的问题,提出了一种改进的文化基因优化算法。首先,基于城市轨道车辆运行阻力经验公式和实际的运行数据,建立了城市轨道车辆运行阻力经验参数最优化问题的数学模型。为提升算法性能以提高求解精度,结合了遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点,进行优势互补,构造了的一种混合算法以便于全局搜索。其次,结合方程组求解法求解速度快和爬山法局部搜索能力强的特点,构造了一种混合算法以便于局部搜索。最后,在Matlab2010a GUI平台下采用几种不同的经验参数辨识算法和优化算法进行仿真试验。仿真结果表明,在相同条件下改进的文化基因优化算法能够寻到更精确的阻力公式经验参数。     

浅谈算法设计技术——贪心策略

文章简单介绍了算法的基本思想和常用的算法设计技术,重点讨论了贪心算法的思想理论基础和数学模型以及贪心策略的特点;并介绍了两种体现贪心思想的图形算法:克鲁斯卡尔算法(Kruskal)和普利姆(Prim)算法。     

基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS路由算法*

面向QoS路由问题,设计了一种基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS路由算法(QoS routing algorithm according to the combination of the genetic algorithm and ant colony algorithm,GAACO_QoS).利用遗传算法生成初始解,将其转换为蚁群算法所需的信息素初值,然后利用蚁群算法求取最优解.设置遗传算法控制函数来控制遗传算法和蚁群算法融合的适当时机.通过与遗传算法以及蚁群算法的比较,进一步说明算法的有效性.     

物流配送车辆路径问题的优化研究

物流中的车辆路径问题(VRP)是目前组合优化领域的研究热点问题,VRP为NP-hard问题。本文在对VRP分析的基础上,建立数学模型,提出了一种适合求解该问题的蚁群遗传融合优化算法。提出的优化算法首先采用蚁群算法在局部阶段产生最好解,然后利用遗传算法的优良基因在全局阶段对优化解进一步优化,以获取最好路径解。实验结果表明,提出的融合算法能高效解决VRP问题,且优化效果比单算法好。