入侵检测中的多分类SVM增量学习算法

通过分析入侵检测样本的分布特点,提出了一种多分类SVM增量学习算法.该算法通过衡量同类样本点和样本中心之间的距离来确定用于训练的支持向量,以选择对分类贡献较大的边缘向量进行训练,通过求解多个超平面的方法划分出不同类别样本的区域,实现了多分类的增量学习.在保证检测率的同时,减少了样本学习数量.利用KDDCUP99标准数据集进行测试,证明该算法可以大幅度降低训练的时间和空间复杂度.     

一种新的P2P网络拓扑生成算法

根据对等(P2P)网络的连接特点,提出一种基于邻居集合优先附着原则的有向加权网络拓扑生成算法。分析有向加权网络的生成及演变过程,通过合理选择接入节点的连接区域使生成的拓扑网络具有较高的聚类特性。仿真实验表明,该算法生成的拓扑结构符合P2P网络环境下具有幂率特性的拓扑结构,聚集度较高。     

基于动态策略和移动预测的资源分配方案

针对传统策略不能很好地适应网络状态变化的问题,提出了一种移动环境下基于动态策略和移动预测信息的动态资源分配方案。根据用户移动的预测信息及指导策略和通用策略, 策略决策点(PDP)在移动用户到来之前进行决策,并在决策时确定策略的动作参数值,减少了存储策略的数量,增加了策略对网络状态的适应性。实验表明采用动态策略对网络资源进行分配在保证实时新业务的阻塞率条件下,降低了实时切换业务的掉线率,提高了网络资源的利用率。     

64路智能数字转接机的硬件系统

智能数字转接机是Ｔｅｌｉｎｅｔ网络组成中的核心部件，它完成计算机基带数据通信双方电话线物理链路的路能转接，断开和对已实际连接着的物理链路进行强制坼除等。继１６路４通道的ＩＤＳ研制成功并先后经几个单位实际使用后，我们又开发了功能更强，用途更广的６４路８通道的ＩＤＳ。本文较详细地阐述了它的硬件系统，包括主要性能指标，实现功能，结构组成和工作原理以及具体实现等。     

基于卡尔曼滤波的神经网络修剪算法研究

传统的BP神经网络在应用的过程中,常常面临无法确定合适的网络节点问题。网络规模小,则运算时间长;而网络规模过大,容易产生过学习现象,影响泛化能力。在传统的BP神经网络学习的基础上,采用卡尔曼滤波算法对神经网络中的权值向量进行修剪,实现对神经网络结构的简化,提高泛化能力。它不同于以往的边修剪、边训练,而是在神经网络一次完整的学习完成之后,一次性修剪。方法在入侵检测数据集测试中表明,修剪比例较高,精确度好,修剪完成的网络能够很好地保持修剪前的测试识别率,提高了学习速度和泛化能力。     

VANETs信任传播建模

提出了一种用于车载自组网(VANETs)的可靠信任传播模型,该模型通过引入属性相似度概念在陌生节点间建立信任关系,并进一步建立了一种新的动态包转发规则,从而实现了车载自组网的可信路由, 并给出了一种计算属性相似度的推荐方法. 仿真结果表明,所提出的信任传播模型具有较高的准确性.     

基于OLE接口的自动化MicrosoftProject系统

为提高工作效率和监督水平,在研究MicrosoftProject的任务属性和资源属性基础上,提出了利用Microsoft的OLE（ObjectLinkingandEmbedding）Automation接口对MicrosoftProject进行集成二次开发的方法。最终实现了一种基于OLE接口的自动化MicrosoftProject系统。该系统能更好地完成与应用程序之间的数据交换,实现无缝连接,为MicrosoftProject的二次开发提供了通用解决方案。     

一种IPv6穿越CDMA网络的方法*

为了使IPv6客户端能够通过CDMA无线接入方式访问远程的IPv6服务器,介绍了已有的隧道技术并分析其不足,如不能适用于CDMA网络,提出并实现了一种基于NetFilter框架、Libnet和Libipq使得IPv6可以穿越CDMA网络的方法。实际应用表明,运用这种方法,IPv6主机可以有效地通过CDMA方式接入网络,并访问远程的IPv6服务器。     

基于信息传播的社交网络拓扑模型

研究社交网络的拓扑结构有利于深刻理解信息在人际网络中的传播过程以及社交网络所具有的拓扑特性。考虑到信息传递具有有向性,通过结合现实生活中信息传播所遵循的规律构造加权有向拓扑模型模拟信息传递的动态性,从而更好地仿真社交网络的拓扑结构。实验结果表明,模型所生成网络的拓扑结构的度、势分布以及度—势相关性具有明显的幂律分布特性;同时,通过分析所生成网络的聚类系数、核数和基尼系数,验证了其具有社交网络的聚集特性、层次性和异质性。