一种基于云模型的贝叶斯网络EM参数学习算法

针对贝叶斯网络连续节点离散化后,概念知识表达存在模糊性和随机性的问题,提出一种将云模型与EM(Expectations Maximization)算法相结合的贝叶斯网络参数学习算法。首先运用启发式高斯云变换算法(Heuristic Gaussian Cloud Transformation)和云发生器将连续节点定量样本转换成定性概念,并记录下样本对所属概念的确定度,运用确定度概率转换公式将确定度转换成相应概率;随后复制扩充样本并按概率选择所属概念;样本更新后结合EM算法进行参数优化,实现贝叶斯网络的参数学习。仿真实验结果表明,通过云模型表征概念得到的参数学习结果更加符合实际情况,参数学习精度和网络推理准确性得到了提高。     

基于时变贝叶斯网络的无人机态势评估模型

为解决无人机(UAV)在突发威胁下的环境感知问题,提出一个基于后验概率支持向量机(PPSVM)的时变贝叶斯网络(TVBN)态势评估模型,利用PPSVM完成突发威胁观测信息的分类处理,将分类信息的不确定度作为态势评估的证据,使用概率推理实现动态环境下的态势评估。以UAV规避空中突发威胁为仿真背景验证该模型的正确性,并表明其评估结果能真实地反映环境变化情况。     

基于高斯云贝叶斯网络的空战态势评估

对空战态势评估中需要考虑的因素进行了分析,建立了基于高斯云贝叶斯网络的空战态势评估模型,并利用高斯云贝叶斯网络的推理方法进行了仿真计算。仿真结果表明,该方法可以给出敌机的态势评估值以及以概率的方式给出敌机对我机的态势等级,为空战态势评估提供了新的思路。     

基于模糊动态贝叶斯网络的辐射源威胁估计

针对复杂电磁环境下观测数据的不确定性,建立辐射源威胁评估的离散模糊动态贝叶斯网络模型。对连续观测值通过模糊分类函数进行模糊分类,获得连续观测值属于各个模糊集合的隶属度,结果作为离散模糊动态贝叶斯网络的输入。对动态贝叶斯网络的推理算法进行了改进,使其能处理具有多个状态的观测值。仿真结果表明,依据离散模糊动态贝叶斯网络所建立的辐射源威胁评估模型,能够准确跟踪战场态势的变化,及时发现态势的转换边界,而且在观测值出现大量错误时,仍然可以给出正确的评估结果。     

结合网络层次分析法的云推理威胁评估模型*

针对传统的威胁评估方法存在指标数据冗余、指标权值设置合理性、推理有效性等问题,建立结合网络层次分析法的云推理威胁评估模型,能够合理精简指标,有效优化推理规则。将该模型用于目标识别系统的威胁评估,首先给出威胁评估指标,用网络层次分析法精简指标并得到规范化权值;构建指标云模型,将规范后的指标数据输入前件云发生器,建立推理规则库,引入分级结构简化规则数,运用加权扎德算子实现规则的合成,将合成结果输入后件云发生器得到威胁度云滴,经多次重复操作后,处理数据得到系统威胁度。最后,以实例说明方法的有效性。     

机载光电系统目标威胁估计的模糊贝叶斯网络方法

针对机载光电传感器系统所能够提供的目标特征信息,提出利用模糊贝叶斯网络理论建立目标威胁估计模型来辅助决策者进行威胁判断.模型首先研究了机载光电传感器所能提供的目标特征及其对威胁程度的影响;然后选取合适的特征值并利用模糊理论方法对其进行模糊划分,从而建立了目标威胁估计的模糊贝叶斯网络模型,最后通过贝叶斯网络推理算法获得目...     

基于动态贝叶斯网络的威胁估计研究

威胁估计是基于客观事实和规则的因果推理判断,而贝叶斯网络提供了一种自然的表示因果关系的手段.通过对威胁估计过程的理解,全面分析了影响威胁等级的评估参数,建立了威胁估计的贝叶斯网络模型,并采用动态贝叶斯网络推理方法进行威胁估计.实例仿真结果验证了该方法的实用性和有效性.     

基于贝叶斯网络的多传感器目标识别算法研究

基于贝叶斯网络能够组合多种证据进行不确定性表达和推理的特点,提出以贝叶斯网络为基本结构的目标融合识别模型.通过详细分析空中目标识别的推理规则,建立了空中目标识别的贝叶斯网络拓扑结构.首先对各传感器的数据分别进行融合,然后应用贝叶斯网络推理算法对多种传感器融合结果进行融合计算,最后根据假定变量各状态的概率取值来判断目标平台类型.仿真结果证明了该方法直观、形象,计算速度快,降低了实用的复杂度,提高了目标识别的可靠性.     

基于贝叶斯网络的威胁识别

对威胁进行准确识别是威胁评估的重要内容之一,它涉及到许多不确定性因素.贝叶斯网络是处理不确定性知识的有效工具.根据威胁识别与贝叶斯网络的特点,提出了基于贝叶斯网络的威胁识别方法.首先简单介绍了贝叶斯网络及其优点,然后根据一个具体的实例,建立了威胁识别的贝叶斯网络模型,并阐述了贝叶斯网络用于威胁识别的推理流程.通过对实例的计算结果表明,利用贝叶斯网络能够准确识别威胁,并能有效地处理不确定性信息.     

一种新的网络安全态势评估模型研究

该文针对传统的网络安全评估模型不能动态感知网络安全态势等问题,提出了基于贝叶斯网络的网络安全态势评估模型。该态势评估模型根据功能分为3层结构:特征级、理解级、评估级。并将贝叶斯网络中的节点按照功能分为态势节点和事件节点,采用网络推理过程将网络及主机工具采集信息作为事件节点的证据用来更新态势节点概率,并反过来影响事件节点的概率,最终确定网络安全态势。     

网络弹性与恢复机制的研究综述

当网元故障或遭受攻击而失效时,网络性能下降,网络的拓扑结构也被破坏甚至崩溃.网络弹性描述在网元失效时网络功能和结构的恢复能力.针对不同网络类型和失效模式,研究者提出了多种网元恢复机制用于增强网络弹性,并建模分析如何减少网络失效的可能性,这对于现实系统的管理和维护具有重要的指导意义.本文首先简要介绍了网络失效和网络弹性的...     

软件定义网络的测量方法研究

测量技术是状态监测、性能管理、安全防御等网络研究的基础,在网络研究领域具有重要地位.相较于传统网络,软件定义网络在标准性、开放性、透明性等方面的优势给网络测量研究带来了新的机遇.测量数据平面和测量控制平面的分离,启发了通用和灵活的测量架构的设计与实现;标准化的编程接口,使得测量任务可以快速地开发和部署,中心化的网络控制可以基于反馈的测量结果实时地优化数据平面的硬件配置和转发策略,数据平面基于流表规则的处理机制支持对流量更加精细化地测量.但是,软件定义网络测量中额外部署的测量机制造成的资源开销与网络中有限的计算资源、存储资源、带宽资源产生了矛盾,中心化的控制平面也存在一定的性能瓶颈,这是软件定义网络测量研究中的主要问题和挑战.分别从测量架构、测量对象两方面对当前软件定义网络测量研究成果进行了归纳和分析,总结了软件定义网络测量的主要研究问题.最后,基于现有研究成果讨论了未来的研究趋势.     

“网络安全与维护”课程教学的探索与研究

随着网络技术的发展、家用电脑的普及以及上网用户的增多,网络安全与维护显得越来越重要。本文结合在笔者在教学工作中的体会,主要探讨了网络安全与维护的重要性、现有"网络安全与维护"课程体系,重点分析和研究了"网络安全与维护"课程的教学思路和方法。     

深度网络模型压缩综述

深度网络近年在计算机视觉任务上不断刷新传统模型的性能,已逐渐成为研究热点.深度模型尽管性能强大,然而由于参数数量庞大、存储和计算代价高,依然难以部署在受限的硬件平台上（如移动设备）.模型的参数一定程度上能表达其复杂性,相关研究表明并不是所有的参数都在模型中发挥作用,部分参数作用有限、表达冗余、甚至会降低模型的性能.本文首先对国内外学者在深度模型压缩上取得的成果进行了分类整理,依此归纳了基于网络剪枝、网络精馏和网络分解的方法;随后,总结了相关方法在多种公开深度模型上的压缩效果;最后,对未来研究可能的方向和挑战进行了展望.     

网络科学发展综述

概述了网络科学发展的历史、主要研究内容、基本概念和网络特性、理论基础、网络科学主要模型及相关的分析方法和工具。介绍了网络科学的主要研究课题和近年的进展。最后,指出了网络科学的发展趋势和应用前景。     

浅谈中小企业网络组建方案

通过对中小企业网络发展的数据统计,发现中小企业的网络需求日益旺盛,经过对中小企业网络现状的分析,组建一套适合自身的网络环境是十分必要的;通过网络组建的设计方案、基于安全的网络基本配置方案、网络管理方案三方面对中小企业组网进行探讨,利用例子及经验,尽量详尽的解释了组网遇到的关键性问题;最后总结得出一个大部分中小企业从网络的设计、实施、管理等阶段应遵循的一般性原则。     

智能网及其结构模型

概述了智能网（ＩＮ）的发展及其体系结构，并对基于计算机的智能网参考模型进行了分析。     

浅谈计算机网络维护与管理

随着科学技术的不断发展,网络技术的不断提高,网络已经成为了人们生活中必不可少的一部分。人们的生活、学习、工作都已经离不开网络,它不仅仅使人们的生活变得更加丰富多彩,也让人们的生活和工作更有效率。在网络如此普及的今天,网络的能否正常高效的工作和人们能否高效丰富的生活有着巨大的联系。所以,计算机网络的维护和管理也越来越受到人们的关注。文章先介绍了计算机网络的定义,然后对于一些计算机网络的维护进行简要介绍,最后再列举几条对于计算机网络管理的方法。     

浅析计算机网络对抗技术

从网络侦察、网络进攻和网络防御3个方面分析了计算机网络对抗技术,给出了应对计算机网络对抗技术的建议。     

企业网络安全结构设计

在电子政务和电子商务应用快速发展的今天,信息安全问题越来越突出。该文主要从技术因素的角度阐述了如何进行安全的网络结构设计。结合企业网络的实际情况,采用模块化的设计理念,把企业网络分成两个部分:企业园区网络和企业边界网络,分析其中关键技术。