国内第三方Android应用市场安全性的检测

根据目前第三方Android应用市场应用存在的重新打包行为,随机选取国内官方的150个应用以及作为对比的第三方应用市场的572个同款应用,设计了Android重新打包应用安全检测系统。该系统先进行相似性计算,细粒度识别出重新打包应用,再通过逆向工程获得其资源文件,根据系统API与权限之间的映射匹配分析其越权行为,并根据构建的方法控制流图分析其权限滥用行为。系统通过并行化处理检测出第三方应用市场存在33.17%的重新打包应用,其中19.58%修改了权限。在修改过权限的应用中,45.95%存在越权行为,27.03%存在滥用权限行为。     

机器人足球进攻策略的仿真研究

研究解决高速比赛中机器人由于不能及时准确预测对方防守而使已方进攻缺乏目的性与针对性的问题,为准确优化设计进攻目标策略,提出了一种随机森林预测模型的进攻路径选择算法.算法利用防守适应值分析模型评估对方机器人的威胁性,针对对方防守弱点选择有效的进攻路径,采用切线法控制机器人击球,使球的运动与预先设计的进攻路径匹配,进行了仿真实验,结果表明提高了策略的实用性和可行性,同时系统策略也增加了机器人的自主性和智能性,使球队的接体能力得到了改善.     

基于SOLe的自动推理算法

研究不确定型数据时,针对宏观上缺失数据和噪声数问题,提出了一种应用于智能决策系统的自动推理方法,可以有效地从不确定型数据中提取知识并完成无监督分类,从而提高整个决策系统的正确性和鲁棒性.通过对非结构化知识的分析,采用二阶逻辑在取值论域内增设集合形式的谓词变量与量词变量,结合指数分布簇的区间参数估计对二阶逻辑进行修正,建立基于扩展二阶逻辑的精度较高的自动推理模型框架.使用UCI机器学习数据集中的数据,通过仿真实验分析验证了算法在正确性和鲁棒性上提升约7%和6.5%,并可以得到准确数据集.在智能决策和专家系统中都将提供一种新的研究方法.     

上下文感知服务器中基于预测的负载均衡算法

在上下文感知服务器中,需要收集大量的上下文信息并对其进行处理。必须通过服务器集群并采用负载均衡技术才能保证服务器的正常运行。该文提出基于预测负载进行自适应负载均衡的算法,采用支持向量机预测系统运行下一个阶段的负载量,结合当前系统各节点处理情况进行动态负载分配过程,在任务执行过程中,不进行任务的迁移以减少迁移所带来的系统消耗。通过比较表明,在负载变化较大的情况下,算法能够有效地提高服务器性能。     

视频点播系统的软件老化估计和预测

针对视频点播系统,研究其软件老化模式,对系统资源和视频点播服务器的实时参数,采用Mann-Kendall方法来检测老化趋势以判断系统是否存在软件老化现象,并采用Sen的斜率估计方法来估计老化衰退速率;提出了基于径向基网络的软件老化预测模型,对老化趋势进行预测,并采用主成分分析方法来减少径向基网络的复杂度以提高效率.实验结果表明:视频点播系统中存在软件老化现象;基于径向基网络的软件老化预测模型预测效果优于时间序列模型.基于提出方法以及对视频点播系统的老化分析,可为进一步研究相应的软件再生策略提供理论依据.     

对基于TCP/IP协议的几个网络安全问题的分析与讨论

从对ＴＣＰ／ＩＰ协议的分析出发;针对ＴＣＰ／ＩＰ协议本身存在的安全隐患,讨论了几种可能的攻击策略;并给出了针对这些攻击的一些防范措施,为基于ＴＣＰ／ＩＰ协议的网络安全建设提供了建设性的参考．     

基于软构件的应用服务器框架及其组件管理器的研究

应用服务器技术和组件技术是近几年软件开发技术的主要方向之一。它对Ｗｅｂ环境下的复杂应用如电子商务应用在可靠性、可伸缩性等方面有着非常重要的影响。论文在探讨应用服务器技术以及组件技术的基础上,通过结合ＣＯＲＢＡ开放性、跨平台、跨语言的特性以及ＥＪＢ技术的企业事务逻辑,设计了一个可伸缩、健壮的应用服务器体系结构并实现了事务服务与组件管理器。     

对象事务服务与数据库集成机制研究

在分布式事务处理系统中需要持久存储的数据资源的参与来保证事务的持久性,数据库系统（DBMS）的广泛使用为事务系统提供了丰富的数据源,将分布式事务系统同现有的数据库系统的集成具有非常重要的意义,本文研究了通用请求代理体系结构（CORBA中的对象事务服务（OTS）和关系数据库系统的集成机制,提出了对象事务服务和数据库系统集成模型,设计并实现了数据库连接器DBConnector,完成了事务服务系统和数据库系统的无缝集成。     

响应面法优化芽孢杆菌LJ-7发酵产酯酶条件

为了获得海洋芽孢杆菌LJ-7发酵产酯酶的最佳条件,采用响应面法对其发酵条件进行了优化。首先,通过单因素试验选出对酯酶产量影响较显著的3个因素,即发酵温度、初始pH和发酵时间。在单因素试验的基础上,采用Box-Benhnken中心组合方法进行三因素三水平的试验设计,以酶活为响应值,利用响应面分析法进行进一步优化,确定最佳发酵条件为:发酵时间42.81h,发酵温度29.40℃,pH为6.21,此时预测的酯酶酶活为24.91 U/mL。在此最佳条件下,平行试验测得实际酶活为24.63U/mL,达到理论预测值的95%以上。该模型较好地预测了实际发酵情况,得到的优化条件具有实际应用价值。     

集成支持向量机在OCT血管内斑块分割中的应用与研究

OCT医疗图像作为近年来新兴的血管内斑块诊断技术正在迅速成长。为进行有效的OCT血管内斑块辅助语义分割,提出一种基于集成支持向量机(AdaBoost-SVM)的分割学习模型。采用遗传算法GA(Genetic Algorithm)对支持向量机模型的组合参数的选取进行优化以提升其分类性能。通过建立由多个基分类器组合的AdaBoost-SVM集成化分割模型,对OCT血管图像以像素列预测为基础进行准确分割。实验结果表明,在分割过程中相比较BP神经网络以及标准SVM方法,集成支持向量机在以像素列为基础的图像分割过程中具有更优的分割精度。