基于主元分析的可拓诊断模型及其应用研究

针对可拓诊断模型在实际应用中存在诊断准确度不高的问题,提出了一种基于主元分析的可拓故障诊断模型;该模型借助主元分析方法获取属性互不相关的训练集,在此基础上建立诊断对象描述的物元模型,然后利用关联函数定量计算待测对象对于每一种故障模式的关联程度,进而判断可能的故障模式;用该模型对某电喷发动机的运行状态进行了识别,实验结果表明,基于主元分析的可拓诊断模型可以大幅度提高诊断结果的准确率,具有重要的实践意义。     

虚拟采办实施全系统全寿命全方位管理的技术需求

基于仿真的采办系统复杂性决定了它对全系统、全寿命、全方位系统管理的需求．为了开发这样一种复杂管理系统,首先应将管理需求转换成相应的功能,使预期采办对象系统的全寿命过程得以有效实现．为此,对描述问题域的使命空间概念模型CMMS,及对数据、信息、知识、模型进行一体化描述的可扩展标记语言XML和支持组件按需组合型应用开发的可扩展建模与仿真框架XMSF技术体系结构进行了综合论述．详细给出了CMMS的定义、意义、形成、性能要求,并与用户空间概念模型CMUS和综合表示概念模型CMRS一起,通过软件开发过程模型SDP实现开发与验证的方法．随后,以CMMS产生初始能力文件的过程为例进行了应用分析．在总结了已完成的各项系统前期开发工作基础上,指出为达到可组合性需进一步研究建模与仿真的技术基础,并应将人工智能与计算智能嵌入建模与仿真的应用系统中．     

基于权重可变免疫算法的动态可重构任务划分

基于FFGA的动态可重构系统能够在系统运行期间通过动态调整硬件资源来适应应用问题,从而满足嵌入式系统对性能、灵活性和成本越来越严格的要求.系统可动态加载配置文件的特点给系统软硬件任务的划分带来了新的问题.在充分考虑动态可重构系统特点的基础上,通过动态改变目标函数权重系数来适应可重构的变化,并运用于免疫算法对系统软硬件任务进行划分.实验结果表明,提出的划分方法除了能更贴近实际的系统外还具有较高的性能.     

基于粗糙集-LVQ神经网络的入侵检测模型研究

提出了一种基于粗糙集-LVQ神经网络的入侵检测模型。首先将粗糙集作为前置处理系统对属性进行约简,再根据粗糙集处理后的学习样本集,构建LVQ神经网络结构,实现对入侵进行检测。实验结果表明该方法优于其他同类方法。     

从一个AD用户上复制组成员关系到其他用户——脚本不仅可以节省时间，还包含一个将用户名转换为DN的可重用函数

我们公司的安全ID管理团队管理着超过5000位员工。当新的雇员加入时,人力资源部（HR）会通知我们,我们很快会在AD中创建一个雇员对象。HR部门不知道应该给他什么应用或组成员关系,所以我们只是分配了sAMAccountName（即,username）,没有包含任何组成员关系信息。当新的雇员开始工作后,他或她的部门经理会通知安全ID管理团队,要他们根据该部门现有雇员的组成员关系来分配全球组角色。     

基于可追查性检查思想的垃圾邮件控制

基于一般的反垃圾邮件技术作用原理和缺陷,介绍了可追查性思想的垃圾邮件控制方法,通过相应的认证数据库模式,为相关领域的应用提供有力的保证,从而使得我们可以控制垃圾邮件的产生,减少垃圾邮件的产生量。     

基于可拓学的网络安全报警分析技术研究*

用户的网络管理需要建立一种新型的综合网络安全管理解决方案,即统一网络安全管理。特别关注于其中的一个关键功能——报警分析。其思路是以IDS报警为中心,将报警分析过程分解为包含报警评估与报警相关的两级关联分析模式。为了有效克服现今IDS报警分析技术中存在的问题和局限,顺应网络安全管理的统一化趋势,引入在解决矛盾问题方面极具优势的可拓学,以保证网络安全报警分析各种功能在技术上的实现。     

基于消点法的几何自动推理系统实现

为了实现几何自动推理的可读性证明,并提高推理效率,介绍了一个基于消点法的可构造性几何命题自动推理系统的设计与实现。该系统提供作图的方式接受用户的几何命题前提条件的输入,可以对初等几何中的大部分可构造性几何问题进行自动证明和求解,并生成可读的证明步骤,大大方便了初高等几何教育和相关研究者的需要。     

PXI平台自适应重构多DSP系统设计研究

利用蠕虫算法,结合多处理器并行计算的特点,构成了一种基于总线共享和链路口通信,并可自适应扩展的混合并行处理的结构。从可测性设计、实时操作系统角度对该系统进行了设计和讨论,着重介绍了系统的硬件调试、系统测试以及软件加载方法,为高速实时信号处理硬件平台的设计与开发提出了一种可行的解决方案。     

在癌症分类中基于PPS抽样的集成神经网络算法

针对样本重组的有效性和合理性问题,将PPS抽样技术引入样本重构,提出了基于PPS抽样的集成神经网络算法,以提高个体神经网络的准确性与差异度,并实现动态选择个体神经网络的神经网络集成新方法.最后在结肠癌数据集上进行实验,实验结果表明,该方法与采用多个互相合作互相竞争的个体神经网络集成方法相当,但计算量更小,所用运算时间更少,效率更高.