利用蜜罐提高NIDS的检测性能

目前的入侵检测技术本身存在着缺陷,比如特征检测中规则库不完备,异常检测模型中模型与实际攻击不完全符合等.由这些缺陷而导致的误报和漏报是制约其发展的重要瓶颈.Honeypot/net是一种新的安全技术,通过部署蜜罐收集攻击信息,再把这些信息加以整理传送给IDS,可以弥补入侵检测技术的一些缺点,从而降低IDS的误报率和漏报率.分析了这一设想的可行性,并提出了设计方案.此方案中包括一个Honeynet Software,它联系Honeynet 控制台和NIDS控制台,完成其中提取新模式、传递攻击信息等功能.并利用DARPA(1999)数据集对系统进行了评测,结果表明其在DOS、PROBE、U2R及U2L几个类型攻击方面与其他NIDS相比有着较低的误报率;通过对几个检测实例的分析,说明了这一系统在检测新型攻击、加密后的攻击、DDoS方面比原NIDS有较大的优势.     

Windows Mobile智能手机产品管理系统的研究与实现

从实际出发分析了基于Windows Mobile平台的维吾尔文产品管理系统,着重研究Windows Mobile的应用开发,而且研究了维吾尔文的书写特点、手机输入法设计中的难点、以及不等宽,设计实现了具有不同编辑方向的维、汉、英、多语种智能手机的混合输入和屏幕显示。在系统的设计和实现过程中引入Windows Mobile技术和SQL Server Mobile数据库技术来解决相关数据的存储和处理问题。在基于.NET compact Framework的智能设备开发框架下,使用Pocket outlook对象模型,实现对客户的便捷与通讯功能。     

基于收发一体聚焦超声换能器的浅表组织损伤实时监测研究

在聚焦超声治疗浅表组织疾病过程中,尚无有效的手段对焦域组织损伤进行监控。以聚焦超声换能器为基础,构建了一套超声治疗和损伤监控一体化的超声脉冲回波信号监测系统。将获取的超声脉冲回波信号进行滤波,提取焦域范围内的回波信号包络,进而得到包络信号的积分值,用该积分数值大小来表征超声脉冲回波信号的强弱。计算出回波信号的相对变化值,从而分析出回波信号的相对变化与组织损伤的关系。离体牛肝实验结果表明：在相同辐照模式下,随着辐照回合数增加,回波信号相对变化值随之增大,组织损伤面积也随之增大。根据换能器接收的回波信号变化可以判断离体组织亚毫米级损伤的形成,且回波信号的强弱与离体组织损伤大小吻合度良好。这为聚焦超声治疗浅表组织疾病提供了一种具有一定应用前景的损伤监测方案和手段。     

限定领域的汉语-维吾尔语句子级对齐研究

针对政府文献的汉语维吾尔语语料库特点,充分利用汉语和维吾尔语的句子特性,提出一种汉维句子级别的对齐方法。该方法重点分析政府领域的汉语和维吾尔语的句型,分别对汉语和维吾尔语的语料进行边界识别,避免了复杂句型对汉语-维吾尔语句子对齐的影响,使得该方法取得句子对齐达到97%与99%之间的正确率。对齐的汉语-维吾尔语句子对可以充实语料库的规模,为汉语-维吾尔语短语对齐以及汉维机器翻译提供翻译语料。     

基于B／S模式的网上考试系统的设计与实现

利用网络和数据库技术,开发了基于B／S结构的多用户在线考试系统。该系统使用方便、操作简单,现阶段能实现多用户同时在线考试、随机组卷、时间控制、试题录入及修改、主观题阀卷、用户管理、科目管理、成绩管理等重要功能,也就是说实现了真正的无纸化考试．满足任何授权的考生随时随地考试并迅速获得成绩。     

基于差分及模拟退火的混合粒子群算法

粒群算法是一种新型的群体进化计算方法,已经在一些工程领域得到了广泛的应用,本文鉴于该算法存在收敛速度较慢,易陷入局部极值的缺点,提出一种基于差分及模拟退火的混合粒子群算法。通过对三种进化算法各自优势的分析与结合,得到一种改进的粒子群算法。     

基于灰度形态学的高原鼠兔图像边缘检测

传统高原鼠兔图像边缘检测方法存在对噪声敏感、大量边缘细节被过滤、检测的边缘不连续、模糊等问题。为此,将基于数学形态学的边缘检测方法应用到高原鼠兔图像的边缘检测中。利用数学形态学的腐蚀和膨胀算法,构造适合高原鼠兔图像几何性质的结构元素,对图像进行检测。实验结果表明,该方法具有较好的边缘检测效果。     

基于Web的组态软件应用

介绍了运用组态王软件(6.52版本)开发的过程控制实验装置的网络化系统,着重阐述了组态王网络功能下系统的构建与配置.针对典型环境对象,在实验室构筑了一个过程控制系统应用的网络环境,利用PC机实现网络环境下简单过程控制系统的远程监控.所提出的系统在本科实习教学过程中得到应用.     

粗糙集法解多环境因素影响的母线负荷预测问题

母线负荷的环境因素众多且影响关系复杂,综合考虑所有属性会引入无关随机信息,降低预测精度。为此,提出了考虑多环境因素的母线负荷预测粗糙集(rough set,RS)方法,采用快速属性约简算法(fast attribute reduction algorithm,FARA)确定对母线负荷影响较大的条件属性;基于概率规则导出决策规则集;通过距离度量法匹配规则,从而实现母线负荷预测。将所提方法应用于预测广西某地区电网220 kV母线有功负荷,结果表明该方法能从母线负荷预测的历史数据样本挖掘出有益预测规则,具有较高的预测精度。     

基于混沌相空间重构理论的风电场短期风速预测

风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,大容量的风力发电接入,会对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战,进行短期风速预测对并网风力发电系统的运行具有重要意义.根据风速具有混沌特性,采用相空间重构理论对短期风速进行预测.由嵌入时间窗和、的关系,确定了和的多组可行匹配,并找出一个最佳匹配进行相空间重构.在选取参考点时既考虑相点欧式距离又考虑其空间及时间上的相关性,有效克服"伪邻近点"的影响,提高了预测精度.预测模型采用了一阶局域预测模型和BP神经网络两种模型.算例分析结果验证了所提出方法的可行性和有效性.