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为了提高入侵检测系统在体系结构上的灵活性、提高入侵检测的速度,本文将Agent技术应用于入侵检测,探讨了基于Agent的入侵检测技术和模型。首先分析了网络安全及入侵检测系统的研究现状及发展趋势,以及入侵检测技术在网络安全中的重要地位和作用。在对入侵检测技术及Agent技术深入分析的基础之上,提出了一种基于Agent的入侵检测系统模型,研究了构成基本构架的各个子系统在整个模型中的作用及相互关系,给出了各自的设计实现方法,并重点讨论了基于Agent的分布式入侵检测系统模型的通信问题。 相似文献
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The accurate prediction of the propagation of a wetting front in an unsaturated soil subjected to surficial infiltration is of practical importance to many geotechnical and geoenvironmental problems. The finite element method is the most common solution technique as the hydraulic soil properties are highly nonlinear. Two important issues are often found to create difficulties in such analyses. First, numerical oscillations are usually observed in the calculated pore pressures at the wetting front. Second, when a reasonable mesh size and time step are used, the elevation of the wetting front may be seriously overpredicted. This paper is focused on the second issue. The under-relaxation (UR) technique used in the iterative process within each time step is found to have a serious impact on rate of convergence with refinement in mesh size and time step. Two different techniques are typically used; the first evaluates the hydraulic conductivity using an average of heads calculated from the preceding time node and the most recent iteration of the current time node (UR1), and the second evaluates the hydraulic conductivity using the average of heads calculated from the two most recent iterations of the current time nodes (UR2). The study shows that UR1, which is adopted in programs such as SEEP/W, ensures that the solution converges rapidly to a stable solution within a time step, but may converge to the wrong wetting front at a given elapsed time unless a sufficiently refined mesh is used. UR2 converges much more slowly within a time step, but the error in the wetting front is smaller than that generated by UR1. 相似文献
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研究了红外频段非线性s偏振表面波在反铁磁晶体和电介质交界面上的频率特性,求出了非线性色散方程,揭示了非线性s偏振表面波存在一个临界频率,低于这个频率,非线性s偏振表面波的频率范围,发现功率不再是决定导波频率范围的唯一因素,两种材料的介电常数比在这里起了至关重要的作用。 相似文献
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Ying Tan 《The Journal of VLSI Signal Processing》2002,32(1-2):45-54
In this paper, we propose a new approach for signal detection in wireless digital communications based on the neural network with transient chaos and time-varying gain (NNTCTG), and give a concrete model of the signal detector after appropriate transformations and mappings. It is well known that the problem of the maximum likelihood signal detection can be described as a complex optimization problem that has so many local optima that conventional Hopfield-type neural networks fail to solve. By refraining from the serious local optima problem of Hopfield-type neural networks, the NNTCTG makes use of the time-varying parameters of the recurrent neural network to control the evolving behavior of the network so that the network undergoes the transition from chaotic behavior to gradient convergence. It has richer and more flexible dynamics rather than conventional neural networks only with point attractors, so that it can be expected to have much ability to search for globally optimal or near-optimal solutions. After going through a transiently inverse-bifurcation process, the NNTCTG can approach the global optimum or the neighborhood of global optimum of our problem. Simulation experiments have been performed to show the effectiveness and validation of the proposed neural network based method for the signal detection in digital communications. 相似文献