一种基于混沌理论的改进否定选择算法

随着网络应用规模的不断扩大,网络安全隐患越来越突出地显现出来,生物免疫系统与木马检测系统在功能上有许多相似之处,具有高度并行性、自治性、动态特征和记忆性等特点。为了能准确、及时地检测出木马入侵,解决检测系统检测正确率低、漏报率高和缺乏检测未知木马等问题,人工免疫原理已被应用到木马检测的研究中。研究了免疫系统的混沌特性,运用混沌理论对否定选择算法进行改进。实验结果显示,该算法能有效提高系统动态学习能力,增强了系统的灵敏性。     

天然气与煤制气混合燃气在火法炼锌精炼塔上的应用

文中介绍了国内某大型有色金属冶炼公司火法炼锌精馏炉的天然气改造项目,通过天然气与原有煤制气的掺混进而提高整体燃气的热值,达到提高精馏炉生产效率,降低生产成本及排放的目的。     

天然气红外辐射燃烧器在烘缸上的应用

通过拉幅定型机烘缸改造案例,探讨天然气红外烘缸在纺织行业拉幅定型机上应用的可行性。对比天然气红外烘缸与传统蒸汽烘缸运行的经济性,为相关企业类似设备的改造、新建提供一种新的可能性。     

改进的BP神经网络在粮情测控中的研究与应用

与未改进的BP算法相比,本文的方法协调了训练次数多而引起的学习效率和收敛速度之间的矛盾,提高了BP算法的熟练速度和收敛速度。实验结果也说明了该方法的快速性、有效性、稳定性。     

基于任务驱动的Java教学模式研究*

当前Java教学中存在学时紧、任务重,实践课时不多,理论与实践脱节,教学内容枯燥等问题,针对学生学习主动性和动手能力薄弱的问题,提出一种基于任务驱动的Java教学模式,该模式把教学环节分为创设情境、设置任务、协作学习和评价考核四个部分。该模式显著特点是设置一根任务主线,学生自主学习、协作学习为主,教师引导为辅,与传统教师讲、学生听的填鸭式教学模式有较大区别,把该教学法应用在 Java教学中,在激发学生学习兴趣的同时,提高学生的综合能力。     

BP神经网络在入侵检测中的应用

针对传统入侵检测系统在误报率、漏报率上的缺陷,把神经网络应用于专业入侵检测系统中,利用神经网络的BP算法的学习能力和快速识别能力,实现了对用户行为的检测,最后给出了该算法的理论推导和算法的具体实现步骤。与传统的入侵检测算法相比,该方法的最小平均误差比传统算法的最小平均误差小,且学习速度快。实验结果也说明了该方法的快速性、有效性、稳定性。     

大型石灰回转窑天然气替代优化设计及应用

介绍了大型石灰回转窑天然气替代(重油改天然气)项目中多通道天然气燃烧器的应用、窑炉烟气组成及可回收热量的详细计算,此外,通过数值模拟手段对改造后窑内温度场、压力场进行仿真模拟,使改造后能源利用效率达到最优。     

一种安全注册软件的设计与实现

本文提出一种基于网络的软件保护方案,方案中运用密码学中的DES、MD5算法进行加密处理,并以数据库的方式进行注册信息的管理。通过这一系列的手段使得软件能够有效地防止非法用户的注册,达到保护软件的目的。     

一种改进的动态克隆选择算法在木马检测中的应用

传统的克隆选择算法在检测效率、实时性等问题上都有不足和缺陷。在传统克隆选择算法交叉变异过程之后再次进行阴性选择,以避免交叉变异时产生和自体匹配的新个体．防止自体免疫的发生。在变异时采取概率与亲和度大小成反比的机制,保证检测器充满多样性。引入循环补充机制。动态更新检测器,增强全局寻优能力。     

基于神经网络的储粮测控专家系统的研究与应用

将神经网络应用于专家系统中,利用神经网络系统的学习功能解决传统专家系统在知识获取、推理能力、自学习能力上的缺陷,与粮情测控系统相结合,提出了一种改进BP算法.该算法加入动量项,然后对自适应算法进行了一些适当改进,进而给出了该算法的理论推导和具体实现步骤.与未改进的BP算法相比,该方法协调了训练次数多而引起的学习效率和收敛速度之间的矛盾,提高了BP算法的熟练速度和收敛速度.实验结果也说明了该方法的快速性、有效性、稳定性.