综合控制流与数据流分析的主机异常检测新方法

传统主机异常检测方法只针对控制流信息或数据流信息进行分析,在两个研究方向上产生了很大的分化,不能很好地吸取彼此的成果。基于这种情况,提出一种新的综合控制流与数据流分析的新方法。该方法首先使用系统调用定长序列构建模式库,再用关联规则挖掘方法挖掘同一模式或不同模式下属性间的关联规则,构建用于检测评估的两种规则集。实验结果表明,基于控制流上下文的数据流分析新方法能够发现先前数据流分析所不能发现的更精准更有用的规则从而检测出更多的异常行为。     

基于Lingpipe的煤炭领域科研信息监测分析平台设计与实现

针对网络环境下文本挖掘技术在煤炭领域科研信息监测分析平台中的应用,首先对基于Web方式的文本挖掘开源工具比较分析,然后利用开源工具从基本特征提取、主题词抽取、自动分类和主题聚类等几个环节展开应用,最后利用TF-IDF算法实现煤炭领域热点主题趋势对比分析,为准确把握煤炭领域热点动态信息提供参考依据。     

云视频监控系统的能耗优化研究

随着基于云计算的视频监控系统(以下简称云视频监控系统)的兴起,其无限扩展的终端设施、众多的物理服务器、频繁的网络传输等所带来的能耗问题不容忽视.分析了云视频监控系统的体系结构、能耗的产生及其优化机理,并将云视频监控系统的能耗研究分为监控节点、物理节点和存储节点这3个层次;然后,结合国内外应用于传感器网络和云计算数据中心的相关能耗优化理论与方法,分别对3个层面上的云视频监控系统的能耗优化方法进行综述,并进行了深入的分析和比较;最后,针对当前的研究空缺和问题,提出今后可能的研究方向和重点,并进行了总结.     

基于文本特征的短文本倾向性分析研究

语篇倾向性分析是倾向性分析的较高层次领域。根据文本篇幅和结构可以将语篇分为短文本和长文本。该文以网络商品评论作为样本研究短文本倾向性分析的特点和策略。根据倾向极性在文中的决定性因素的不同表现,短文本可以分为含显性归总句、含隐性归总句、含特征词以及一般文本四类,针对不同类别文本采用不同的处理策略。在此基础上,运用词典、规则的方法构建了语篇倾向性分析系统CUCsas,该方法在第四届中文倾向性分析评测(COAE2012)中取得了较好成绩。     

双球面投影几何可量测全景模型的构建

针对全景影像难以提供空间度量的问题,提出一种基于双球面投影几何的可量测立体全景模型构建方法.该方法依据球面全景投影关系与多视几何原理,采用对应变换与本质变换求取旋转及平移参数,并推导出双球面核线约束;在此基础上,建立起双球面投影几何的立体全景模型,解决了球面全景的量测问题.实验结果表明,文中方法可使全景影像在真实呈现户外场景的同时,提供满足一定应用需求的量测分析功能.     

21世纪初中国农作物与自然植被物候时空差异

利用离散小波方法对2001~2012年MODIS EVI时序数据进行平滑,基于动态阈值法提取我国植被物候信息,探讨农作物和自然植被物候的时空变化特征。结果表明:(1)我国第一季农作物开始、峰值和结束日期主要以华北平原为中心随海拔的上升而推迟,而自然植被物候更早20d左右,且随海拔的上升先推迟后提前;(2)物候在时序上有显著变化的第一季区域,43.98%开始日期、52.83%峰值日期呈现提前趋势,多在开始晚、结束早的西南区及东北与内蒙古交界处,其余区域开始、峰值日期及81.80%结束日期呈推迟趋势,发生在开始早、结束晚的黄土高原及双季农作区;农作物物候推迟幅度小于自然植被。     

一种分区域多方向数据融合图像插值方法

为满足高端工业检测中对检测精度和检测时间的严格要求,针对现有图像插值方法在插值速度与精度方面的矛盾,本文提出了一种分区域多方向数据融合图像插值方法。在灰度平坦区域,采用双线性插值算法进行插值。在边缘纹理区域,则选取待插值点在源图像中对应点的4×4邻域内4个插值方向上距离最近的12个像素点,基于距离平方反比计算估计值;然后结合方向灰度梯度和插值距离两个权 重因子,进行数据融合,获得最终插值。实验表明,新提出的插值方法运行速度快,并且在图像任意级别变换时都具有较高的插值精度,能够很好地保持图像的边缘纹理细节。     

基于计算思维的“加涅式”新型计算机课程教学法

为适应军队在实战与军事训练等方面的迫切需要,我军队院校亟需培养大批知识型、创新型、复合型的军事人才,提出一种关于计算机课程的教学改革方法——基于计算思维的"加涅式"新型计算机课程教学法。该教学方法的核心目标是"两个中心",即以培养"计算思维"能力为中心和以"学员为中心"的"加涅式"教学方法。将这两种教学理念有机结合,将会大大提高新型军事人才的"自主学习及创新探索"能力,从而进一步提升了我军信息化、网络化的实战高度与要求。     

认知无线电网络中安全的协作频谱检测算法

在认知无线电网络中,当认知用户存在虚假感知信息SSDF时,协作频谱感知的性能会受到巨大影响。为了确保频谱感知的鲁棒性,提出了一种基于信誉度加权序贯频谱检测算法来识别恶意用户并减轻他们造成的影响。该算法通过使用认知用户的近期感知信息计算本地信誉度函数,再综合考虑其信誉值与感知过程中表现的稳定程度以消除恶意用户对主用户的传输效率带来的影响。仿真结果表明,在恶意攻击环境下,新算法优于现有典型协作频谱感知算法。     

采用STRAIGHT模型和深度信念网络的语音转换方法

提出一种将STRAIGHT模型和深度信念网络DBN相结合实现语音转换的方式。首先,通过STRAIGHT模型提取出源说话人和目标说话人的语音频谱参数,用提取的频谱参数分别训练两个DBN得到语音高阶空间的个性特征信息;然后,用人工神经网络ANN将两个具有高阶特征的空间连接并进行特征转换;最后,用基于目标说话人数据训练出的DBN来对转换后的特征信息进行逆处理得到语音频谱参数,并用STRAIGHT模型合成具有目标说话人个性化特征的语音。实验结果表明,采用此种方式获得的语音转换效果要比传统的采用GMM实现语音转换更好,转换后的语音音质和相似度与目标语音更接近。