基于权重k邻近的通信网络安全漏洞自动化检测

无线通信网络的安全漏洞检测是保护无线通信网络安全的重要任务,传统检测方法存在效率低下和错误率高的问题。因此,研究将权重概念引入到K邻近分类算法中,将其用于构建一种新型的无线通信网络的安全漏洞自动化检测方法。首先利用k邻近对网络安全漏洞进行检测,然后再引入权重概念,以提升漏洞检测的性能,最后利用数据集来验证构建方法的性能。结果表明在相同的漏洞检测背景下,权重k邻近对漏洞的检测准确性平均值为93.26%,在200条漏洞数据中,检测耗时4.2 s。这表明构建的检测方法对于无线通信网络的安全保护具有一定的实际意义,具有较高的准确性和鲁棒性,有助于提高无线通信网络的安全性和可靠性。     

可减少排样方式数的二维下料顺序启发式算法

讨论矩形件二维下料问题，将板材成本最小作为主要优化目标，将排样方式数最少作为辅助优化目标。提出一种可减少排样方式数的下料算法。该算法基于顺序启发式框架，按顺序逐个产生排样方式满足剩余矩形件的部分需求量，直到矩形件的所有需求量均得到满足为止。它采用一种分组技术选择可用来生成下一个排样方式的矩形件，用这些矩形件生成下一个排样方式后根据顺序价值校正方法调整矩形件的价值，其中每个排样方式均采用动态规划程序生成。将本文下料算法与两种文献算法进行对比，实验结果表明，本文下料算法使用的板材面积比文献算法分别节省了1.12%和0.89%,排样方式数比文献算法分别减少了45.56%和30.79%,且计算时间与文献算法接近。