一种分布式拒绝服务攻击的检测方法

该文提出和实现了一种基于网络异常流量特征的检测模型。通过将多条链路或多个流的流量信号作为一个整体进行研究,构建了网络异常流量监控的系统模型。该模型包括了数据采集、分析、异常判断和警告等功能,并综合了异常信息融合及警告信息关联性分析技术。通过实验证明,该套系统模型对短时间段内的突发流量能提供有效的检测和报警服务。     

快速自适应运动估计算法

为降低H.264中运动估计的复杂性,通过对自然图像序列的分析,提出了一种基于块的运动特征的快速自适应搜索算法。该算法充分利用视频序列中当前块的运动状态,根据不同块的运动情况合理选择运动搜索模板。实验表明,该算法在保证重构图像质量的前提下,编码速度有了显著提高,保证了实时应用的要求。     

基于宠物游戏的智能教学系统

通过利用游戏宠物扮演各种教育角色,扩展智能教学系统(intelligent tutoring system,ITS)中的学生模型,从而完成宠物游戏与ITS的有机结合.设计了一个基于宠物游戏的游戏化智能教学系统架构,架构中的宠物模块能记录学习者的学习活动、分析学习者的学习进程.基于该软件架构,实现了一款游戏化智能教学系统--宠物星际旅行,将宠物游戏的游戏化特性引入到了小学分数知识的学习过程中.测试结果表明,学生对该游戏越专注,就能越快地理解和运用所学知识.     

基于单片机控制的人机界面应用研究

以51系列单片机和MD204L型人机界面组成的控制系统为例,介绍自由协议格式并编制应用程序,为单片机控制系统中的人机操作设计提供一种方法和思路。     

基于服务质量的对等网络流模型的研究与设计

在网格环境下的分布式数据流管理系统中,传统的客户/服务器结构的数据传输和处理方式存在着巨大的性能瓶颈问题.借鉴对等网络在应用层传输数据方面的优势,将应用层服务质量的概念引入到P2P Streaming(对等网络流)模型中来,并基于此设计出一套启发式的算法,使得数据流在对等节点间的传输大大优化.在相应原型系统上的仿真实验结果表明,新模趔在服务质量上明显优于传统模型.并且,新模型也更加适于不同服务质量需求的各类分布式系统.     

基于改进模糊PID控制的EPS系统建模仿真

电动助力转向(EPS)是一种新型的汽车动力转向技术。为了提高系统的响应速度、控制精度、实时性等,分析了EPS系统的工作原理,结合EPS的结构和动力学特性,建立了EPS的数学模型。在模糊PID控制基础上,提出了一种将单纯性法与模糊PID控制相结合的改进模糊PID控制方法,并在MATLAB平台上建立了EPS系统仿真模型。仿真结果表明,方法明显改善了系统的瞬态响应和随从特性,具有良好的转向灵活性和操纵稳定性。     

基于LabVIEW的催化剂程序升温表征系统应用软件开发

开发基于LabVIEW的程序升温分析应用软件,主要用于催化剂程序升温表征实验.用AI自控仪表监控气路和电路的主要参数.基于LabVIEW的软件控制和采集主要参数.软件数据分析部分可分析采集程序升温图形的峰信息.测试了工业合成气转化用催化剂,表明本系统工作可靠,设计符合要求.     

基于程序升温法保留时间预测的气-质联用系统构建虚拟实验室

在气-质联用技术的理论研究及实验的基础上,采用Flash 8.0和ActionScript 2.0编程技术构建开放式网络气-质联用系统虚拟实验室。以若干有机物为考察对象,根据程序升温色谱法(PTGC)中保留值与温度及流速的关系,构建了不同色谱分析条件下保留参数的预测模型,同时利用Flash组件技术,构建与虚拟实验配套的气-质联用系统虚拟工作站。     

PTA生产溶剂智能优化控制软件的开发与应用

在.Net开发环境下,利用C++语言开发PTA生产溶剂智能优化控制软件,并介绍了软件包的设计原理和基本框架.利用广义回归神经网络建立PTA过程模型,再采用粒子群智能优化法优化过程操作参数,软件系统操作简单、用户界面友好.该软件在精对苯二甲酸(PTA)生产装置的实用效果良好,降低了醋酸和蒸汽的消耗,并为优化各工艺操作条件提供了指导,产生了一定的经济效益,具有较好的推广价值.     

正交设计与回归分析对HDPE/LDHs制备参数的优化

利用正交设计和逐步2次回归分析的方法,研究了水滑石(LDHs)含量、螺杆转速和挤出次数对高密度聚乙烯(HDPE)/LDHs复合材料力学性能的影响。并用MATLAB对回归方程进行最优化处理,预测了复合材料在弯曲强度不低于25 MPa,缺口冲击强度不低于40 kJ/m~2条件下所得到的拉伸强度为29.558 3 MPa,并确定了此条件下的优化结果,即:LDHs含量为9.8%,螺杆转速为300 r/min,挤出次数为2次。此优化方案要好于常用的直观分析/方差分析的结果,更准确的反映实际情况,可更广泛的应用于优选试验中。