具有计算可靠性的符号模型

MW方法仅考虑使用公钥加密原语,不包含{{mk}k类型消息的双方协议。针对该问题,使用公钥加密和对称加密,建立扩展标记符号模型与扩展计算模型,论证扩展标记符号模型的计算可靠性,实现对MW方法的扩展。     

无线传感器网络的元胞自动机自组织算法

提出一种分布式、自适应的无线传感器网络元胞自动机(CA)自组织算法,将网络中的每个节点映射成CA中的元胞,通过控制节点在不同时间的状态转换(活跃/睡眠),消除与邻居节点间的频繁通信,从而降低能源消耗。仿真实验结果表明,该算法具有较强的目标检测能力。     

改进的Web日志数据预处理技术

介绍Web日志挖掘预处理过程中一些特殊情况的处理方法,在会话识别阶段给出一种基于过滤框架网页与会话重组相结合的会话识别方法,在会话识别之前进行框架网页的过滤,根据传统的会话识别方法构造初始会话集,使用会话重组算法对初始会话集进行优化。实验结果显示,该方法提高了会话识别的质量。     

基于数据场的SVM技术在雷暴预报中的应用

针对天气预报中样本不平衡造成漏报率高的问题,提出一种基于数据场的C加权支持向量机（SVM）技术。该技术对不平衡天气数据进行分类,采用叠加数据场势值作为数据重采样依据,筛选出最利于SVM分类器学习的样本作为训练样本,结合C加权方法进行训练。实验结果证明,在样本数量较多且不平衡性显著的雷暴天气中,该技术能缩减训练集规模,减少漏报,提升预报系统的g-means值。     

瞬变电磁法在变电站地质物探中的应用

在电力系统地质探测方面,为了查明引发滑坡的地质形态特征,简要介绍了瞬变电磁法(TEM)的工作原理及其探测方法,并以滇东北区某变电站周边边坡进行探测为例,通过对视电阻率成像图进行分析,得到了视深断面图的地形特征,总结了地质形态的分布情况.与传统的电阻率法相比,瞬变电磁法能够高效、简便地运用在山地环境的地质物探中.     

数据驱动的工业过程运行优化控制

现代工业过程机理复杂使得很难对生产过程以及运行指标与被控变量之间关系精确建模.如何基于工业运行过程数据信息,不依赖模型参数给出设定值设计方案,优化运行指标是一挑战性难题.本文针对在稳态附近可以线性化的一类工业过程,考虑运行控制环和底层控制环不同时间尺度,提出一种基于Q--学习方法的次优设定值学习算法.此算法完全利用数据,学习得到次优设定值,实现运行指标以次优的方式跟踪理想值.浮选过程仿真结果表明本文所提方法的有效性.     

面向服务组合的用户隐私需求规约与验证方法

用户向Web服务组合提供隐私数据时,不同用户有自身的隐私信息暴露需求,服务组合应支持用户隐私需求的可满足性验证.首先提出一种面向服务组合的用户隐私需求规约方法,用户能够定义隐私数据及不同使用情境的敏感度,采用敏感度-信誉度函数明确可以使用隐私数据的成员服务,简化隐私需求的同时,提高了隐私需求的通用性.为了验证服务组合是否满足用户隐私需求,首先通过隐私数据项依赖图（privacy data item dependency graph,简称PDIDG）描述组合中隐私数据项的依赖关系,然后采用隐私开放工作流网（privacy open workflow net,简称POWFN）构建隐私敏感的服务组合模型,通过需求验证算法验证服务组合是否满足用户隐私需求,从而能够有效防止用户隐私信息的非法直接暴露和间接暴露.最后,通过实例分析说明了该方法的有效性,并对算法性能进行了实验分析.     

基于行为轨迹属性的软件动态可信模型*

针对软件动态可信度量方法中准确性和效率存在的问题,提出以行为区间划分软件的结构并以行为轨迹属性刻画软件行为的基于行为轨迹属性的软件动态可信模型SBMDB(Software Behavior Model for Dynamic Trustworthiness Based on Behavior Path Properties)。通过对软件功能进行分析,划分软件的行为轨迹区间,提取区间的行为轨迹属性。同时,针对区间的包含、嵌套问题提出了区间化简算法,建立软件的行为模型。该模型以行为轨迹区间为度量基本单位,降低了度量时的整体消耗,提高了度量的效率。实验分析表明,该模型能够精确获取软件的行为信息,有效地检测攻击行为。与其它模型相比,SBMDB可以在保证度量结果准确性基础上提高度量效率。     

VANET中基于代理与回归聚集的低延迟紧急数据处理算法*

车载自组织网络(VANET)中有关安全的信息无疑具有最高优先级,应为其设计低延迟、高准确率的信息传递算法,基于此,提出一种基于认知代理的紧急数据处理算法。为每个簇分配三种代理,数据采集代理与数据传递代理独立、并行的工作,提高了整体处理的效率。紧急数据的聚集过程中,基于回归模型,过滤其中的冗余信息与重复信息,提高了数据紧凑度。试验结果表明,相较于其他仅针对数据传输的VANET路由算法,本算法具有更低的端到端延迟与控制信息的开销。     

概念格的分布式集成算法研究

随着大数据时代的到来,海量数据的分布存储和分布计算变得越来越重要,其中概念格的分布式集成变得尤为紧迫。为了解决概念格的构格时间较长的问题,提出了面向概念格的分布式集成算法。概念格的集成是先对子概念格中的概念按内涵个数递减进行排序,再将排序后的子概念格集成为全局概念格。构造全局概念格选择两种集成方式:1)添加式集成方式,即主节点接收并集成来自所有子节点的子概念格;2)二路归并式集成方式,即各个子节点处的所有子概念格先集成,而后将所得的概念格提交给主节点接收并完成最终集成。实验表明,这两种概念格的分布式集成策略各有优缺点,但都能够减少概念格的构格时间。