网络入侵检测的应用层协议并行重组算法

介绍了一种用于大规模网络入侵检测中的应用层协议并行重组算法(Application Protocol Parallel Reassembling Algorithm,APPRA)的设计及实现。介绍了该算法的设计原理并结合应用层的邮件发送协议SMTP给出了一个具体的实现方案。实验表明,该算法是有效的。     

全自动变压器绕线机自动排线控制技术研究

采用传统人工控制技术受到人为因素影响,在排线过程中出现惯性误差,导致控制效率较差,对于实现全自动变压器绕线机的高效率运行,提出了伺服自动排线控制技术的研究。根据绕线机主要设备,分析张力产生原因。使用三菱伺服驱动器,根据执行时发送的脉冲指令改变发送脉冲频率,在指定时间内使漆包线机构跟随绕线机主轴转动,由此获取排线时序图。根据时序图设计具体排线方案,通过调试确定惯性补偿系数,保证绕线能够平滑移动,改善惯性误差,实现恒定张力控制。通过调试结果可知,该技术最高控制效率可达到90%,为线圈绕制中绝缘带的张力控制和轴向紧密度提供保证。     

BPEL组合服务可信性评估方法研究

提出了一种基于数据依赖的Web服务编程语言(business process execution language for Web services,BPEL4WS,简称BPEL)的可信性评估方法。利用扩展BPEL控制流图(extensible BPEL flow graph,XBFG)对BPEL进行建模,通过建模获得组件间的直接和间接数据依赖关系,并构造依赖链用以计算组件的信任值。根据BPEL组合服务的控制结构,在XBFG上通过约减规则对BPEL组合服务可信性进行评估。实验结果表明,基于数据依赖的组合服务可信性评估方法可以有效地评估BPEL组合服务的可信性,并且这种评估方法较为稳定,不会随着组件数量的增加而影响评估结果。     

一种优化的迭代反投影超分辨率重建方法

针对现有超分辨率重建方法存在重建的高分辨率图像具有边缘结构不清晰、高频信息提升有限的问题,提出了一种结合迭代反投影(iterative back-projection,IBP)与限制对比度自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)的遥感图像超分辨率重建方法。通过结合迭代反投影与限制对比度自适应直方图均衡的超分辨率重建方法重建高分辨率遥感影像,增加重建图像的纹理细节信息,并利用灰度信息与梯度特征的能量优化模型对重建图像进行优化处理。本文以不同地貌类型遥感图像为实验数据。实验结果表明,该重建方法与经典迭代反投影方法相比,纹理细节丰富,边缘结构清晰,与非局部迭代反投影(nonlocal iterative back-projection,NLIBP)相比,客观质量评价指标均有明显改善,验证了该方法具有较好的普适性与鲁棒性。     

基于均匀k均值和高维局部二值模式的人脸识别算法

针对传统局部二值模式(LBP)及其一些改进方法会将具有不同灰度特征的邻域赋予相同的特征值和特征维数倍增的问题,提出一种基于均匀k均值和高维局部二值模式的算法.该算法首先对原图进行切割得到子图;然后提取子图的高维局部二值模式特征,利用均匀k均值对高维特征进行降维处理;最后级联所有的子图特征进行分析.为了验证该算法的性能,在ORL人脸库和YALE人脸库以及FERET人脸库上进行对比实验,结果表明该算法在保证特征维数不递增的前提下,能够明显提高LBP算法的识别率.     

对全轮3D分组密码算法的Biclique攻击

3D算法是CANS 2008会议上提出的一种代替-置换网络型分组密码算法.该文通过构造3D算法的Biclique结构,提出了对全轮3D算法的Biclique攻击.该攻击可以扩展为对r轮3D算法的一般化Biclique攻击(r10).结果表明,Biclique攻击数据复杂度为232个选择密文,在时间复杂度上优于穷举.     

用TVicHW32 3.0实现Windows 95/98下的中断编程

提起DOS下的中断编程大多数电脑爱好者都不陌生,而在Windows 95/98下实现中断编程恐怕就比较困难了,会让人联想起SDK、VtoolsD等令人生畏的开发工具。本文为大家介绍TVicHW32 3.0,让您抛开烦人的VxD,轻轻松松地做中断。 一、TVicHW32 3.0简介 TVicHW32 3.0是一个非常优秀的编程工具,它自带一个名为Vichw00.vxd的硬件通用驱动程序和一个动态链接库Tvichw32.dll,使用户可以方便地进行底层操作,包括直接物理内存读写、直接I/O读     

多标记分类和标记相关性的联合学习

提出了多标记分类和标记相关性的联合学习(JMLLC),在JMLLC中,构建了基于类别标记变量的有向条件依赖网络,这样不仅使得标记分类器之间可以联合学习,从而增强各个标记分类器的学习效果,而且标记分类器和标记相关性可以联合学习,从而使得学习得到的标记相关性更为准确.通过采用两种不同的损失函数:logistic回归和最小二乘,分别提出了JMLLC-LR(JMLLC with logistic regression)和JMLLC-LS(JMLLC with least squares),并都拓展到再生核希尔伯特空间中.最后采用交替求解的方法求解JMLLC-LR和JMLLC-LS.在20个基准数据集上基于5种不同的评价准则的实验结果表明,JMLLC优于已提出的多标记学习算法.     

BSP模型下基于边聚簇的大图划分与迭代处理

近年来随着互联网的普及和相关技术的日益成熟,大规模图数据处理成为新的研究热点.由于传统的如Hadoop等通用云平台不适合迭代式地处理图数据,研究人员基于BSP模型提出了新的处理方案,如Pregel,Hama,Giraph等.然而,图处理算法需要按照图的拓扑结构频繁交换中间计算结果而导致巨大的通信开销,这严重地影响了基于BSP模型的系统的处理性能.首先从降低消息通信的角度分析当前主流BSP系统的处理方案,然后提出了一种基于边聚簇的垂直混合划分策略(EC-VHP),并建立代价收益模型分析其消息通信优化的效果.在EC-VHP的基础上,提出了一个点-边计算模型,并设计了简单Hash索引和多队列并行顺序索引机制,进一步提高消息通信的处理效率.最后,在真实数据集和模拟数据集上的大量实验,验证了EC-VHP策略和索引机制的正确性和有效性.     

交叉偶极阵列声波测井仪信号处理电路的抗干扰设计

针对交叉偶极阵列声波测井仪高温、强背景噪声的作业环境,通过深入分析噪声源,采取信号滤波和优化的布局布线等技术手段设计交叉偶极声波信号处理电路。着重阐述了恶劣环境下前置预放大电路、高精度带通滤波器和逻辑控制等功能模块的抗干扰设计。试验结果表明,该处理电路能在井下恶劣环境中稳定可靠工作,有较强的噪声抑制能力,完全满足工业生产作业的需要。