采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

基于改进差分进化算法的时间调制阵列多波束优化形成

提出了一种基于时间调制阵列的数字多波束形成方法。时间调制阵列会产生基波分量和各次谐波分量,通过调整各个单元的控制时序,实现谐波分量的幅度和相位综合,可以在正负第一次谐波处实现期望方向的波束形成。同时采用改进差分进化算法来优化控制时序,进一步降低最大旁瓣电平,实现两个指向不同的数字波束的设计。最后通过与时间调制阵列波束形成和基于基本差分进化算法的时间调制阵列波束形成对比,验证了该算法在数字多波束形成中的可行性和有效性。     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。     

基于多信号干扰的无线电台频率指配算法

为解决无线电台通信中互扰问题,对无线电台频率指配问题进行了研究。针对无线电台组网应用的特殊性,分析了无线电台通信网干扰产生原因,设计了更符合实际的基于多信号干扰的频率指配模型。在此基础上,将遗传算法和模拟退火算法结合,设计了基于模拟遗传退火的频率指配算法,并将其应用到实际的无线电台通信网中。仿真表明该算法具有全局寻优能力强,收敛性能好的特点。     

提取近红外光谱有效变量快速检测猪肉挥发性盐基氮

以市售新鲜冷藏(4℃)猪肉为研究对象,采用蒙特卡洛-无信息变量消除算法和连续投影算法对原始近红外光谱的800个波长变量进行提取,共筛选出与挥发性盐基氮含量直接和间接相关的有效波长变量36个,并采用偏最小二乘法构建预测模型,验证集的相关系数和标准偏差分别为0.876 4和1.205 7 mg/100 g。     

基于小波变换的场强定位算法

利用服务基站与移动台之间的场强测量值来进行移动台位置估计,并从场强信号传播模型和定位算法出发,提出了一种基于小波变换的改进场强定位算法。通过小波变换来修正传播误差,然后利用LS算法进行定位。仿真结果表明,该基于场强的移动台定位方法在一定程度上提高了定位精度,定位效果明显优于Chan算法、LS算法、Taylor算法。