基于AdaBoost 的入侵检测技术探索与分析

阐明了入侵检测系统的监测过程,提出在入侵检测的分析方法中通过AdaBoost框架的循环迭代,在每次迭代中,由该算法产生一个带权值的分类器,迭代结束产生多个分类器,最后将这些分类器进行加权联合,得到一个具有较高识别率的分类器,进而克服采用单一分类算法产生的识别率难以满足系统要求的缺陷,从而达到系统对攻击识别率提高,误警率降低的目的,以KDD99作为实验样本数据源,仿真实验表明该方法检测预警准确率高。     

一种新的传感器网络能量收集优化技术

针对无线传感器网络能量严格受限和节点间能量不均衡的问题,建立无线信息和功率同时传输的协作MIMO通信模型;针对如何获取系统的最佳能量效率的问题,提出一种新的有效资源分配算法。仿真分析和原型实验结果表明,新的有效资源分配算法在迭代次数达到12时收敛,能量效率随发射功率额度的增加而迅速增加,当最大发射功率额度达到3dBm时能量效率趋向平稳;与SISO传输的能耗相比,采用协作MIMO信息和功率同时传输的技术能节省1个以上的能量级,并能得到较高的网络效用。     

JDBC体系结构分析

对JDBC的体系结构进行了详细的分析,介绍了JDBC AP I的关键接口和类的用法,并给出了JDBC编程的结构。     

复杂道路环境下车辆视频快速识别系统研究

提出一种基于WLAN无线局域网的车辆移动视频快速识别系统架构,由AP连接周边的无线网络终端,形成星形网络结构,使整个无线网的终端都能获得实时视频,从而克服了有线监控系统不可移动以及系统难以扩展、不易设置和维护等缺点,为在偏远和复杂道路环境下监控实施带来了极大方便。同时,将Boosting算法应用在动态车型图像检测中,仿真实验表明大大提高了对运动过程中车辆的识别监测能力、改变了传统车型识别方式,对智能交通系统的发展起着积极的推动作用。     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度

针对柔性作业车间调度问题(FJSP)的特点和发展现状,提出一种基于基本遗传算法的改进算法。构建了一种新的染色体表达方案,将染色体分为工序染色体部分和机床染色体部分。通过加权处理设计了适应度函数,将多目标优化问题转变为线性优化问题。针对改进的染色体表达方案,重新设计了种群初始化算法,采用复制、交叉,以及变异操作策略优化调度方案。通过实例验证了该算法对FJSP的优化过程,试验结果表明了该算法的可行性和有效性。     

基于复杂路况的车辆监控系统研究

高速公路穿越山岭等复杂环境领域时,监控系统的设置非常困难,文中提出一种基于WLAN无线局域网的车辆移动视频快速识别系统架构,克服了有线监控系统不易设置和维护等缺点,为在偏远、复杂道路环境下监控实施带来了方便,同时引入Adaboost算法进行车型图像识别,实验表明大大提高了在复杂路段对车辆的监测能力,为高速公路全程监控的快速实施起着积极的推动作用。     

L-拓扑空间的相对近似模糊紧集及其性质

当L是完备格的DeMorgan代数时定义了L一拓扑空间的相对近似模糊紧性。讨论了相对近似模糊紧性与近似模糊紧性之间的关系,并用网和覆盖等工具对相对近似模糊紧性进行了刻画,研究了相对近似模糊紧性的性质。证明了相对近似模糊紧性的闭遗传性等性质。给出了相对近似模糊紧性的若干等价刻画。     

无线局域网安全加密算法的研究

分析讨论无线局域网的安全现状及现有的安全机制存在的问题,主要研究目前常见的安全加密算法WEP,详细阐述WEP加密算法的原理、指出WEP协议自身存在的安全漏洞,并针时漏洞和攻击提出了改进型的WEP加密算法建议,仿真实验表明改进后的加密算法对无线局域网的安全防范有非常好的加强作用.     

基于Boosting算法的车牌汉字识别

对AdaBoost算法作了详细的分析:AdaBoost是一种有效的分类器组合方法,他用某个分类算法生成一系列的基分类器,每个基分类器的训练依赖于在其之前产生的分类器的分类结果,基分类器在训练集上的错误率用于调整训练样本的概率分布,最终分类器通过单个基分类器的加权投票建立起来。最后将该算法应用于车牌照的汉字识别,对识别效率有大幅度提高。     

“计算机网络”的教学改革与实践

目前计算机网络课程教学中存在着教学内容滞后、教学模式不适应课程特点、实验教学内容简单等诸方面的问题。我们从优化教学内容、构建新型教学模式、改革实验教学、完善考核模式等多个方面进行相应的改革与实践,使得学生的理论与技能水平得到明显提高。