自动控制系统仿真

衡量控制系统调节品质优劣的性能指标可以理解为对每一类自动控制系统被控量变化全过程提出的共同基本要求,即稳定性、快速性和准确性。其中,稳定性是首要的,那么如何准确判断控制系统是否稳定就是十分重要的问题,通过设计程序算法和控制系统仿真,能够很好地解决这个问题。     

基于加权移动窗口的入侵检测算法研究

为克服目前入侵检测技术检测反应速度慢、误检率和漏检率较高等问题,研究了加权移动窗口这种数据挖掘方法。首先对现有的移动窗口算法MFI-TransSW和Moment进行了认知与分解,指出现有算法的缺陷,提出了加权移动窗口的详细算法,自动调整训练窗口,并对检测模式进行及时的更新;在此基础上建立了基于加权移动窗口的入侵检测系统模型。最后实例检测和结果分析表明,在不同窗口大小、不同最小支持度、数据集增大时该算法执行时间均优于其他算法。     

基于混合采样的图对比学习推荐算法

在推荐系统领域中,图卷积网络具有对于图结构数据更强的信息抽取能力。然而,现有的图卷积网络推荐算法主要关注改进模型结构,忽视了提高原始样本采样质量与挖掘用户—项目间隐式关系的重要性。针对上述问题,提出一种基于混合采样的图对比学习推荐算法。首先使用混合采样方法,提取出正样本中部分信息并将其注入负样本,从而生成全新的富含信息的难负样本;其次,通过轻量图卷积网络对难负样本进行特征提取,得到用户和项目的节点表征,采用邻域对比学习方法挖掘样本隐式关系;最后,利用多任务策略对推荐监督任务和对比学习任务进行联合优化。在真实数据集Yelp2018和Amazon-book上进行实验,采用recall和NDCG指标进行评估,实验结果表明,提出的模型相较其他基准模型取得了更好的效果。     

一种DDOS在线检测法

由DDoS攻击时流量样本与Hurst指数的关系,得到检测DDoS的方法.以提升小波估计Hurst指数法为基础,设计出小波算法的能谱在线计算方法.与传统检测法相比,本法可在线观察业务流特征,能及时发现DDOS入侵。     

社交网络用户影响力分析ABP算法研究与应用

社交网络作为一种交往方式,已经深入人心。其用户数据在这个大数据时代蕴藏着大量的价值。随着Twitter API的开放,社交网络Twitter俨然成为一个深受欢迎的研究对象,而用户影响力更是其中的研究热点。PageRank算法计算用户影响力已经由来已久,但是它太依赖于用户之间的关注关系,排名不具备时效性。引入用户活跃度的改进PageRank算法,具备一定的时效性,但是不具有足够的说服力和准确性。研究了一种新的基于时间分布用户活跃度的ABP算法,并为不同时段的活跃度加以相应的时效权重因子。最后,以Twitter为研究对象,结合社交关系网,通过实例分析说明ABP算法更具时效性和说服力,可以比较准确地提高活跃用户的排名,降低非活跃用户排名。     

改进主动形状模型算法在运动物体定位中的研究与应用

为提高彩色图像中目标物体的定位精准度和鲁棒性,改善传统主动形状模型采用的灰度模型单一搜索,提出了一种新的基于RGB色彩空间三通道的局部搜索策略.根据彩色图像的特点,充分利用目标的颜色信息,把一维灰度模型扩展成RGB空间彩色模型.结合该模型,提出一种基于各颜色分量所占比重权值的自适应综合匹配函数,并通过由粗到精的多级搜索,实现了彩色图像中运动物体的定位.实验结果表明,该方法降低了模型陷入局部最优的概率,并且提高了目标物体定位的精度和收敛速度.     

改性三聚氰胺氰尿酸盐阻燃玻纤增强PA6的研究

采用改性三聚氰胺氰尿酸盐阻燃玻纤增强尼龙6,考察了阻燃材料的阻燃性能、加工流变性能、力学性能及热变形温度,分析了该阻燃剂的作用机理。