基于关联规则映射的生物信息网络多维数据挖掘算法

针对在生物信息网络中对复杂和大规模的数据集进行挖掘时所出现的算法挖掘精度低、运行速度慢、内存占用大等问题,提出一种基于关联规则映射的生物信息网络多维数据挖掘算法.该算法结合网络数据集之间的关联映射关系,从而确定网络数据集的关联规则,并引入挖掘因子和相对误差来提高算法的挖掘精度;根据多维子空间中数据集之间的关联程度进行子空间区分以及子空间内数据集区分,从而实现对不同数据集的有效挖掘.在实验中,对不同数据集数量下的算法内存占用情况、算法挖掘精度、算法运行时间进行仿真,从实验结果可以看出基于关联规则映射的挖掘算法可以有效地提高挖掘精度,在减少内存占用和提升计算速度上也具有一定的优势.     

Using computational intelligence for large scale air route networks design

Due to the rapid development of air transportation, Air Route Networks (ARNs) need to be carefully designed to improve both efficiency and safety of air traffic service. The Crossing Waypoints Location Problem (CWLP) plays a crucial role in the design of an ARN. This paper investigates this problem in the context of designing the national ARN of China. Instead of adopting the single-objective formulation established in previous research, we propose to formulate CWLP as a bi-objective optimization problem. An algorithm named Memetic Algorithm with Pull–Push operator (MAPP) is proposed to tackle it. MAPP employs the Pull–Push operator, which is specifically designed for CWLP, for local search and the Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer for global search. Empirical studies using real data of the current national ARN of China showed that MAPP outperformed an existing approach to CWLP as well as three well-known Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEAs). Moreover, MAPP not only managed to reduce the cost of the current ARN, but also improved the airspace safety. Hence, it has been implemented as a module in the software that is currently used for ARN planning in China. The data used in our experimental studies have been made available online and can be used as a benchmark problem for research on both ARN design and evolutionary multi-objective optimization.     

循环插入排序法

文章提出了一种循环插入的排序方法。给出了算法思想、算法描述、算法分析和实验结果。其理论意义是改进了一类时间复杂度为O(N2)排序法的时间复杂度,其实用价值是该排序法在一类时间复杂度为O(N2)排序法中排序效率较高的,其平均排序速度比直接插入排序法、选择排序法、冒泡排序快50%～63%。     

基于端口跳变的SDN网络DoS防御技术

端口跳变是移动目标防御典型技术,通过持续改变服务端口来隐藏服务标识和迷惑攻击者。利用SDN网络逻辑集中控制与网络可编程特性,提出基于端口跳变的SDN网络防御技术,使用SDN控制器承担服务端的端口跳变功能,不但可减轻服务端负载,且可提前检测过滤恶意数据包,并能抵御内部攻击者。理论分析与实验结果表明,所提技术对SDN控制器负载增加较少,可有效抵御DoS攻击。     

论文元数据信息的自动抽取

为了实现在Web上电子版论文结构的查询,必须提取这些论文的标题、作者、摘要和关键字等元数据信息。在北京大学数字图书馆科技文献检索系统中利用正则表达式规则对论文元数据信息进行自动抽取。该文介绍的这种方法充分利用了论文所特有的结构,在不采用语法分析等复杂的自然语言处理手段的情况下取得了很好的效果,为面向特定领域的元信息抽取作了有益的研究和探索。     

基于多主体的撮合交易模型及算法研究

电子商务交易模型是电子商务应用进一步向前发展的核心,该文首先通过对Internet环境中开放出价双重拍卖模型的分析,并结合Multi-Agent分布式协同求解的特点,提出了一种基于多主体的撮合交易模型,对撮合交易机制及其算法做了描述,证明了该模型的经济有效性等特性,并对多主体环境中的撮合交易模型进行了实验仿真和分析。     

综合知识表示模型MAS的属性文法推理机制

根据文献［２］中提出了的基于属性文法和语义网络的综合知识表示模型ＭＡＳ，本文提出了关于实现该ＭＡＳ推理机制的基本算法，并且通过实例对该算法进行了说明，最后，证明了基于ＭＡＳ模板的属性文法是Ｌ－ＡＧ和ＩＭＡＳ的解是完全的结论。     

一种新的基于地理信息的多媒体传感器网络路由协议

无线多媒体传感器网络作为一种全新的信息获取和处理技术,更多地关注于音频、视频、图像等大数据量、大信息量的多媒体数据的采集与处理,在军事、民用及商业领域中具有广阔的应用前景.传统的基于地理信息的路由协议并不适用于多媒体传感器网络.提出一种基于纯地理信息的路由协议,该协议调整网络节点的通信覆盖半径,然后利用改进的贪婪算法建立路由.仿真实验表明,该算法能够显著延长网络节点生存时间和延长网络整体生存时间.     

BICA:一种快速可扩展的ADTree构建算法

ADTree是一种基于boosting的决策树学习算法,其预测准确率比一般决策树高并可以给出预测置信度,在实际中有广泛的应用.已有的ADTree构建算法能有效地处理小规模数据,但对于大规模数据的处理非常低效.因此提出了一种新的ADTree构建算法--BICA(bottom-up induction for constructing ADTree),设计了新的数据结构和自底向上的归纳方法,并将其结合到ADTree建树过程中,能够快速地进行分裂测试评估,从而有效地提高ADTree的构建效率.实验证明,BICA对大规模数据集的处理效率明显优于已有ADTree构建算法,能够进行高效的处理.     

燃气发电机组自动并网测控系统的设计与实现

为解决自备燃气发电机组电网与供电电网的安全并网问题,研制了一种以DSP芯片TMS320F2812为核心的发电机组自动并网测控系统.充分利用DSP芯片内部的高速A/D、CAN总线接口及其强大处理能力,使该系统具有很高的性价比.