Automated extraction of fragments of Bayesian networks from textual sources

Mining large amounts of unstructured data for extracting meaningful, accurate, and actionable information, is at the core of a variety of research disciplines including computer science, mathematical and statistical modelling, as well as knowledge engineering. In particular, the ability to model complex scenarios based on unstructured datasets is an important step towards an integrated and accurate knowledge extraction approach. This would provide a significant insight in any decision making process driven by Big Data analysis activities. However, there are multiple challenges that need to be fully addressed in order to achieve this, especially when large and unstructured data sets are considered.In this article we propose and analyse a novel method to extract and build fragments of Bayesian networks (BNs) from unstructured large data sources. The results of our analysis show the potential of our approach, and highlight its accuracy and efficiency. More specifically, when compared with existing approaches, our method addresses specific challenges posed by the automated extraction of BNs with extensive applications to unstructured and highly dynamic data sources.The aim of this work is to advance the current state-of-the-art approaches to the automated extraction of BNs from unstructured datasets, which provide a versatile and powerful modelling framework to facilitate knowledge discovery in complex decision scenarios.     

基于OpenF1oW的可编程终端设计与实现

随着互联网和网络接入技术的不断发展,终端配备多个网络接口已经十分普遍,多个接口同时接入网络,会建立多条连接,现有的多接口终端除了修改内核之外,没有一种灵活的方法管理多个连接。OpenFlow技术已经吸gj了越来越多网络研究人员的关注,本文中将OpenFlow技术应用到终端,兼容现有的网络协议栈的同时,使终端具有可编程性,并提供了一种在可编程终端上管理多连接的方法,基于终端控制器开发实现了连接管理组件,并且在Linux系统上成功实现。     

WIFI无线登录安全性研究

一直以来,无线网络的安全问题都备受关注,其中认证是保证信息安全的一个重要环节。目前无线认证有多种方式,比如Radius认证,Web认证,端口认证等,本文通过调研分析Radius认证与Web认证两种无线认证方式,来比较在家庭路由认证状态下,两者的性能差异,从而更好的解决目前普遍存在的弱密码问题。     

联合时序结构和负熵的FECG盲提取算法

在提取胎儿心电信号时,利用时序结构的盲源提取算法对胎心率误差估计敏感;利用负熵的盲源提取算法存在提取出的信号具有不确定性问题.为克服这两种算法的缺点,利用时序结构和负熵构造了联合代价函数,利用梯度算法对该代价函数求偏导,提出了一种新的胎儿心电提取算法.该算法能确保每次提取出来的信号都是胎儿心电信号,并且在胎心率估计存在较大误差和胎心率变化的情况下,也能正常工作.计算机仿真和实际胎儿心电提取实验验证了该算法在提取胎儿心电信号时的稳定性和确定性.     

WSN中的分布式压缩感知

为了解决传统的压缩感知算法在无线传感器网络中实现的难题,首先研究了用定时器控制ADC进行随机压缩采样的压缩感知技术,实验表明,该方法有效可行。在此基础上提出了基于无线传感器网络的分布式压缩感知算法。该算法通过对随机压缩采样序列的拆分实现分布式压缩采样,最后利用合并后的采样值和CoSaMP算法完成对信号的重构。仿真和实验表明,该方法能够在星型网络拓扑中实现以1/10的标准采样频率下实现信号的重构。     

战场环境中基于簇的WSN生存性路由协议

当无线传感网络应用于战场环境时,复杂恶劣的网络环境以及传感节点受限的能源、内存和通信能力导致节点容易失效、遭受攻击或被俘获,从而影响侦察任务的完成。本文提出一种基于簇的生存性路由协议—SRPC,该协议通过密钥协商和身份认证等机制抵御恶意节点的攻击;并在主簇头被摧毁后启用备用簇头链将监测数据传输到基站。仿真结果表明,SRPC协议可以在均衡能耗的基础上有效抵御恶意节点的攻击,并在簇头节点遭受攻击或者被摧毁后保证数据包的可靠投递,提高了WSN在战场侦察环境中的生存能力。     

WSN中基于加速动态时间弯曲的异常数据流检测

在无线传感器网络下,进行分布式系统下数据流时间序列的离群检测研究,对实际生活中的火灾检测、欺诈、入侵检测和金融分析等诸多领域都有非常重要的作用。本文先对序列进行标准化,再利用动态时间弯曲距离进行序列间离群检测,较大地提高了检测的精度。同时针对DTW的计算复杂度瓶颈问题,加入了提前终止的思想,并利用多级判断来进一步提速。通过NS2仿真实验,验证了本文所提出的分布式系统下离群序列的加速检测方法既节省了能量消耗,又保持了较高的检测准确率和速度。     

硬盘保护系统研究

介绍了硬盘保护系统的主要功能和在计算机实验室的实际应用,阐述了硬盘分区规划、实验室机器IP地址的自动分配、硬盘保护系统的使用技巧。     

论实验室信息网络安全技术与管理

论述了实验室计算机信息网面临的计算机安全、网络安全和信息安全问题。借鉴计算机信息网络安全研究的最新成果,充分考虑专用计算机信息网的特点,分析了一套适用于专用计算机信息网络的安全体系。     

改进的ECC算法在网络信息安全中的研究

目前网络信息安全遭受许多网络威胁,现有的加密算法已经无法满足网络信息安全的需求。提出了一种基于网络信息安全的改进ECC算法,该算法基于原有的ECC算法,对其进行点积运算的优化和平方剩余判定的优化,并对私钥更新变换进行了优化,以提高原有ECC算法的运算效率和安全性能。实验表明,基于网络信息安全的改进ECC算法在安全性能上比常用的RSA算法以及原有的ECC算法都有显著提高,该方案切实有效。