因素空间理论下基点分类算法研究

目前，基于因素空间理论的背景基提取算法计算过程复杂，初始化必须依赖各因素极值，基点数量提取冗余等原因，未能在应用中取得很好效果。为此，结合内点判别法和知识可继承、可扩展的思想，提出一种计算简单、初始化独立、基点数量小的改进的背景基提取算法。然后，利用改进的背景基提取算法构造出一种全新的数据分类算法-基点分类算法，基点分类算法以提取每一类样本的背景基为预测模型，再通过新定义的λ-背景基，优化预测模型。数值实验表明:基点分类算法原理简单、构造难度小、分类模型泛化能力强，预测能力准确率高，同时严格的模型限定区域又能为识别新类别提供新方法。     

一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法

如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度，在大数据背景下，同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此，本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法（UWEFP），首先，为了同时兼顾数据项的概率和权重，计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝；然后，为了减少对数据集的多次扫描，结合Spark框架的优点，设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘；最后在Spark环境下，以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时，提高了效率.     

电子商务系统集群综合QoS控制算法

电子商务系统运用越来越广泛,但网络流量的指数性增长和服务器的数据处理能力并未得到相应的增长,极大地制约了电子商务的实际应用以及网络性能和扩展。集群技术是一种先进的技术,文章对集群负载均衡算法进行了分析探讨,提出了一种基于请求的优先化调度和服务器集群的Content-aware动态负载均衡相结合的综合QoS控制方法,最后我们将该集群技术综合QoS控制机制应用到一种基于CDMA技术的电子商务系统,并在实际应用中取得了极佳的性能。     

IDS告警融合与关联模型的研究

入侵检测是保障网络安全的重要手段,针对现有入侵检测系统中告警数量多、协调性差等问题,论文提出了一种具有告警融合与关联功能的告警处理系统模型,该模型冗余告警量少、整体检测能力强,并能进行攻击企图的预测,能有效提高入侵检测的效率,有助于进一步增强网络的健壮性。     

融合TD-SCDMA和移动自组织网络的新型网络结构

首先提出了融合TD-SCDMA和移动自组织网络的新型网络体系结构,分析了实现该体系结构需要解决的关键技术,阐述了对于这些关键技术的研究方法。最后总结全文,展望该系统对未来无线通信的影响及应用前景。