一个快速的二维数据包分类算法

随着因特网的发展，主干路由器上的包输入成为网络性能的瓶颈。该文基于空间分解技术提出了一个数据包分类算法，它将数据包和过滤器的匹配用多维空间中的点的定位来实现，可用于快速的路由查找和数据包分类。     

包过滤防火墙系统设计与实现

随着网络信息安全问题日益突出,防火墙是目前广泛使用的一种网络安全技术。如何高效地拦截和过滤所有的数据包是当前的一个重要的课题。本文介绍了数据包过滤技术,重点分析了数据包的拦截技术和实现方法,并设计了了基于IP过滤驱动的包过滤功能的实现方法。     

基于NDIS中间层的网络数据包拦截技术及实现

分析了window、平台下各种包拦截过滤的方法,在分析各种方法的基础上,采取基于NDIS中间层来拦截网络数据包.设计并实现了Windows 2000/xp平台下的网络数据包的拦截与处理.     

基于NDIS中间层的网络数据包拦截技术及实现

该文分析了Windows平台下各种包拦截过滤的方法,在分析各种方法的基础上,采取基于NDIS中间层来拦截网络数据包。设计并实现了Windows 2000/xp平台下的网络数据包的拦截与处理。     

面向新型业务的多维快速包分类算法研究*

网络中新兴的新型业务例如P2P,VoIP,Worm等日益增多,在整个网络流量中占有越来越多的比重。对这些新型业务的监测和控制要求路由器等核心设备必须有能力对数据包进行快速和准确的分类。本文从这些新型业务包分类规则库的特点着手,提出在多维多模式匹配情况下的三种包分类决策树,通过实验说明这些决策树应用在新型业务的包分类上与传统的串行决策树性能各自的差异,进而得出适合新型业务包分类的最佳算法。     

数据包拦截技术研究

该文剖析了Windows 2000网络体系结构,深入探讨了Windows系统下数据包拦截技术和实现方法,并对各自的优缺点进行了分析评价。最后通过编写内核级网络驱动实现了包过滤防火墙。     

支持快速增量更新的包分类算法

动态数据包分类是目前新兴网络服务的基础,但现有包分类算法的更新性能不能令人满意。基于递归空间分解和解释器方法,设计和实现了一个支持快速增量更新的两阶段多维包分类算法TICS,利用局部数据结构重建替换方法允许规则集增量更新,并通过适当的内存管理允许查找和更新的并行同步进行。实验表明,算法的更新速度比目前更新最快的BRPS算法至少提升了一个数量级,且内存消耗少,具有良好的并行扩放性。     

一种用于大规模规则库的快速包分类算法

网络应用的发展，要求路由器必须有能力支持防火墙、入侵检测、提供QoS、流量计费等一系列功能，这些功能都要求路由器对IP包进行分类来完成对数据包的不同处理。目前的包分类算法不适用于火规模的规则数据库。该文在现有的一种基于位串的包分类算法上做了两个改进，位串的聚合和过滤规则的重排列。从而生成了一种新的包分类机制-AVA（Aggregated Bit Vector).通过评测可看出这种新的算法可以很好地应用在大规模规则数据库上，性能比原先有很大提升。     

基于Linux系统包过滤防火墙的实现

对防火墙的定义、主要功能、体系结构,防火墙技术中的包过滤技术进行了具体研究,构造了一个基于Linux的包过滤型防火墙系统。该系统包括数据包捕获模块、数据包过滤模块、数据包转发模块和日志与记费模块。实践证明,该包过滤型防火墙系统在保护网络安全上有良好的效果。     

基于网络处理器的多维包分类算法

提出一种基于网络处理器并行处理能力的多维快速IP数据包分类算法.首先对包过滤规则库进行有效的预处理,以使对规则的分组能够最大限度地发挥并行算法的优势;在合理分组之后对每一组规则实施相关的三值TRIE树最优编码,这种最优编码形式从根本上消除了在对规则库进行压缩编码时产生的规则扩展问题.算法的最终实现,仅需要对数据包进行一次索引表的哈希查询和一次规则匹配,因此有效提高了包分类运算的效率.     

提高分类准确率的诊断性测验的研究

传统的纸笔测验只给被试提供一个测验分数,计算机化自适应测验（CAT）不仅给出了被试的测验分数,还估计了被试的能力。但这两种方法都没有对学生的认知结构进行探索,认知诊断评价（CDA）的优势就在于能够揭示个人在所测知识领域的详细信息,对个体进行补救,教师也可以针对学生的知识状态改进教学,对教、学双方都有指导作用。传统的测验构建方法没有考虑可达矩阵,导致分类准确率不高,本文提出将可达矩阵与认知诊断信息指标相结合的选题策略,模拟实验结果表明,模式判准率和平均边际判准率都有所提高。     

基于PCA和改进K均值算法的动作电位分类

微电极阵列记录的神经元信号往往是电极临近区域数个神经元的动作电位信号以及大量背景噪声的混叠,研究神经系统的信息处理机制以及神经编码、解码机理需了解相关每个神经元的动作电位,因此需从记录信号中分离出每个神经元的动作电位.基于此,提出基于主元分析(PCA)和改进K均值相结合的动作电位分类方法.该方法采用PCA提取动作电位特...     

基于SVM的输送带钢丝绳芯图像的缺陷分类

输送带钢丝绳芯缺陷一般分为：内部钢丝绳的划伤,铜丝绳芯的锈蚀,断裂,钢丝绳芯与胶带粘合力下降而导致的胶带脱落等故障。对常见的划伤和断裂的x光图像进行缺陷分类。使用机器学习方法学习图像特征,自动建立图像类的模型已成为一种有效的方法。采用支持向量机（SVM）方法通过训练特征向量,建立模型,对划伤和断裂的x光缺陷图像进行自动分类。实验结果表明基于SVM的算法适合X光钢丝绳芯图像的缺陷分类。     

基于SVM的眼动轨迹解读思维状态的研究

从人们的眼动轨迹来解读人的思维状态已成为应用心理学的研究热点。以四方趣题为研究材料,通过Tobii眼动仪记录被试解题时的眼动轨迹,以眼动轨迹数据中各个AOI的注视持续时间和回视等综合指标的加权值作为特征值训练SVM分类器。经过三种不同的分类任务的实验验证,SVM分类的准确率很高,泛化能力很强,可以作为眼动轨迹分析的分类方法,从而可根据眼动轨迹解读被试解题时的不同策略。     

光学薄膜元器件外观特性机器视觉检测系统

本系统利用工业级摄像头及开发包的机器视觉功能与计算软件编程控制技术相结合,通过与输入控制系统中的标准膜片模板外观品质进行对比,实现高速高效、准确识别检测光学薄膜器件中滤光片的外观缺陷。可在生产线上根据外观品质标准模板中设定的类别进行自动分类装盒。     

一种加权的空间模糊动态聚类算法

一般空间模糊聚类算法没有区分各属性之间的不平衡性和讨论分类数何时为最佳,针对这一问题,提出了一种加权空间模糊动态聚类算法。该算法首先利用层次分析法得到各属性的权值;然后将权值与空间模糊动态聚类法相结合;最后利用概率统计中的F-分布来确定最佳分类,以提高空间模糊聚类算法的智能性。将文中算法与基于模糊等价关系的传递闭包方法进行比较,试验表明,该算法聚类准确率要明显高于未加权的模糊聚类算法。     

人工神经网络在建设工程造价估算系统中的应用

介绍了人工神经网络技术的发展和分类,针对建设工程造价估算技术的发展及面临的问题,提出了在建设工程造价估算系统中应用人工神经网络技术来提高估算精确度,并给出了系统的设计模型。     

一种基于均值更新的分类模型

最小距离分类法和最近邻分类法是最简单、快速、有效的分类方法,但对噪声较敏感,对于训练样本很少或训练样本偏离类中心较远时,分类效果较差。针对这一问题,提出了基于均值更新(MU)的分类模型,通过不断扩大训练样本并更新均值中心来改善对测试数据的分类效果;并在此基础上提出了基于均值更新的最小距离(MU-MD)分类模型,利用MU的分类结果重新计算各类的均值,然后采用最小距离法对所有测试样本重新进行划分,以确定最终的类别归属,这样可以部分纠正MU分类过程中的错分,进一步提高分类效果。     

神经元几何形态特征参数的MATLAB实现

神经元的几何形态特征可以描述神经元的功能特征,在神经元分类的过程中首先要对神经元的基本特征进行定义计算.根据对神经元几何形态的认知,定义了神经元各几何形态特征,例如树数目,干数目,分叉点数,整体形态,内部形态等.利用MATLAB软件计算神经元各几何特征的参数值,并与已知样本进行数据比较,误差较小.     

基于网络行为偏好分类的DTBF+算法

针对Best-effect机制下DTBF动态令牌分配算法应用层流量分配不合理的问题,提出一种基于网络链路应用行为偏好分类机制的DTBF改进算法DTBF+。利用用户传输内容分类策略,将空闲用户链路中多余的令牌动态地分配到非对等(P2P)应用的繁忙用户链路中。应用结果表明,该算法可有效提高带宽的使用率和非P2P应用链路的瞬时带宽,降低资源分配的盲目性。