动态调整选择策略的改进蚁群算法

针对蚁群算法存在停滞现象的缺点,提出一种动态调整的选择策略以强化其全局搜索能力.改进的选择策略通过适当刺激蚂蚁尝试具有较弱信息素解,以提高所得解的全局性.给出了新算法仿真实验步骤,并将改进后的蚁群算法与传统蚁群算法分别应用于旅行商问题(TSP)进行仿真实验.仿真结果表明,改进后的算法具有优良的全局优化性能,可抑制算法过早收敛于次优解,有效防止了停滞现象,收敛速度也大大加快.     

无线Ad hoc网络MAC层吞吐量分析

MAC层吞吐量分析是无线Ad hoc网络容量分析的基础。对CSMA协议特别是IEEE802.11DCF协议建立了一个Markov链分析模型。分析得出状态间的转移概率,通过建立状态方程得出稳态概率的线性方程。通过数值方法得出稳态解,从而得到无线Ad hoc网络MAC层吞吐量,并与公认的网络容量分析结果做了比较。通过吞吐量与节点数及分组大小的关系曲线,为网络性能的优化提供了理论基础。     

用扫描链重构来提高EFDR编码的测试压缩率和降低测试功耗

为了解决系统芯片测试中日益增长的测试数据和测试功耗的问题,提出一种不影响芯片正常逻辑功能的扫描链重构算法--Run-Reduced-Reconfiguration(3R).该算法针对扩展频率导向游程(EFDR)编码来重排序扫描链和调整扫描单元极性,重新组织测试数据,减少了游程的数量.从而大人提高了EFDR编码的测试压缩率并降低测试功耗;分析了扫描链调整对布线长度带来的影响后,给出了权衡压缩率和布线长度的解决方案.在ISCAS89基准电路上的实验结果表明,使用3R算法后,测试压缩率提高了52%,测试移位功耗降低了53%.     

基于UML扩展的数据仓库多维数据PIM建模

针对数据仓库多维数据PIM建模问题,对多维数据模型维和事实进行了定义.在UML(Unified Modeling Language)扩展的基础上,提出了与多维模型相关的八个版类,从而可以对数据仓库中PIM模型的各种情况进行图形化描述.最后基于某钢铁企业采购系统的采购价格差异分析主题进行了建模.     

一种数据网格副本管理仿真软件

副本管理成为影响数据网格性能的主要因素之一,研究高效的副本管理算法大都依赖于对数据网格副本管理进行仿真.介绍了一种数据网格副本管理仿真软件的设计与实现,并详细介绍了数据网格仿真的一些关键技术的解决方案,如任务调度、任务执行仿真.     

基于非下采样Contourlet和MRF的纹理图像分割

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和马尔科夫随机场(MRF)相结合的纹理图像分割算法.算法包括两个步骤,首先通过NSCT实现对图像纹理特征的提取,并使用模糊C-均值完成对图像的初始分割;然后将初始分割结果用 MRF模型表示,通过贝叶斯置信传播得到图像的最终分割结果.实验结果表明,对于纹理图像,该方法在分割错误率、区域一致性以及边缘的准确性方面都比传统小波变换的方法有了明显的改善.     

多层感知器在提高软件可维护性上的应用

预测分析软件质量可看作是一个以源代码度量作为属性标签、模块性能作为类标签的分类问题。首次提出将多层感知器应用于软件质量预测,并使用对称不定性分析来提高其分类性能。多层感知器是一种利用误差反向传播方法分类实例的分类器,而对称不定性分析可降低算法复杂度并获得更好的分类效果。与其他传统方法相比,基于对称不定性分析的多层感知器的分类效果无论是准确度还是稳定性都是最好的,它能获得对软件质量的最高预测精度,从而有效地提高软件可维护性。     

基于Matlab的RBF入侵检测模型研究

针对目前入侵检测系统不能有效检测未知攻击行为、学习能力较差的问题,根据RBF神经网络的自学习、收敛速度快的特性,将RBF神经网络与入侵检测技术相结合,提出了一种RBF入侵检测模型,并对模型各个组成部分进行了分析,最后采用DAR-PA入侵检测数据库中的部分数据,在Matlab下进行了仿真实验。实验结果表明,此模型具有较高的检测率和较低的误报率,可有效地检测出已知和未知攻击行为,有一定的应用价值。     

基于双向NAT和智能DNS内网服务器安全快速访问策略

校园内网服务器的访问通过教育网链路进行,公网用户的访问速度慢.通过双向NAT策略将公网用户的请求IP封包进行有效转换,将此IP包的公网源地址和目的地址转换为内网源地址和目的地址,并避开边界路由器内网口策略路由,实现通过公网链路进行路由选路;智能DNS对公网用户和教育网用户针对同一域名分别解析各自所在网络的IP地址,保证公网用户通过公网链路访问内网服务器.实验结果表明,公网用户的访问速度明显提高.     

一种改进的LMS均衡算法研究

在分析均衡系统中常见的变步长LMS算法的基础上,提出了一种改进的变步长LMS均衡算法.通过计算机仿真结果表明,该算法在低信噪比及低输入功率时的情况下,其收敛性、稳态误差性能以及运算时间的综合性能优于原算法.