改进FCM聚类算法及其在入侵检测中的应用

针对模糊C-均值（FCM）算法的局限性,提出了一种具有两阶段的模糊FCM聚类改进算法。通过加入点密度函数加权系数和样本特征矢量权重对FCM聚类算法中的目标函数进行改造,进而给出迭代推导公式和算法描述。该算法克服了样本分布不均匀和样本特征矢量对分类贡献不均衡的情况,有效地提高了聚类精度。最后利用KDD CUP 99数据集进行实验,结果表明该算法具有良好的可靠性和可行性。     

基于直觉模糊Petri网的敌意图识别方法研究

现代战争中由于战场态势的不确定性,敌战术意图的识别也应作为一个动态的不确定性决策问题进行研究.针对该不确定性动态识别问题,综合利用直觉模糊集合理论与Petri网理论的优点,构建了敌战术意图识别的直觉模糊Petri网模型及其推理算法,在推理过程中充分发挥Petri网的动态并行推理能力,使得推理更加高效,由于非隶属参数的作用,推理结果更加准确可信.通过建模仿真给出该模型的应用步骤,验证了其正确性和合理性.     

基于Visual FoxPro的文化站管理系统

本文首先论述了ＶｉｓｕａｌＦｏｘＰｒｏ的新特点，然后说明了用ＶＦＰ开发数据库管理软件的一般过程及本软件的结构，最后给出开发该软件时所用到的新技术。     

基于聚类分析的抗时延抖动时隙分配算法

信息传输的实时性是战术数据链的突出特征,要求数据链通信不仅有较好的时延特性,还要具备可靠的时延抖动特性。随机报文流的产生具有随机性、突发性的特点,需按照需求动态地分配时隙,对算法的实时性要求较高。因此,提出基于聚类分析的抗时延抖动时隙分配算法,应用聚类的方法将空闲时隙划分成时隙簇,简化了时隙分配的分析过程。实验仿真表明:该算法分配的时隙能够满足时延抖动的要求,而且算法的复杂度小,可以有效处理周期性随机报文流的时隙分配问题。     

基于网络自聚类的PBFT算法改进

联盟链是区块链技术在实际行业应用的主要形式,其共识机制多采用实用拜占庭容错算法(PBFr),在节点数量大时共识成功率与共识效率不高,存在扩展性问题.为此,提出一种基于网络自聚类拜占庭容错共识算法NAC-PBFT.利用行业应用中网络结构、系统节点等确知信息,在联盟链审核节点时指定种子节点,再以种子节点为中心自聚类为若干分组,组内通过优化实用拜占庭容错算法选举出代理人,由各组代理人共同完成全局共识.其中,组内选举时,通过定义可信度指标衡量节点作为筛选候选代理人的标准,确保每次选出的代理人具有良好的状态.通过对系统分析与性能测试,NAC-PBFr算法能有效降低消息量,在共识时间、系统吞吐量指标上有更好的表现,具备较好的扩展性.     

基于多级直觉模糊综合的信息安全评估

以ISO 17799为依据建立信息安全评估指标体系,结合多级综合评估以及AHP方法,并利用直觉模糊算子进行运算,建立了一种新的信息安全评估模型.解决了信息安全评估过程中数据采集困难、描述不够全面、评估主观成分多、定性与定量结合不好的问题,具有很好的理论和应用价值.     

基于Visual FoPro的文化站管理系统

本文首先论述了Ｖｉｓｕａｌ ＦｏｘＰｒｏ的新特点，然后说明了用ＶＦＰ开发数据库管理软件一般过程及本软件的结构，最后给出开发该软件的怕用到的新技术。     

基于区块链智能合约的代币系统

针对传统代币中存在的公信力不足、监管困难等问题,结合区块链和智能合约技术,设计了一种去中心化的区块链代币系统。以此区块链代币系统为基础,通过部署代币合约、众筹合约,构建了一个基于区块链的众筹系统,实现了基本的众筹功能。同时设计了资金管理合约,实现了众筹成功后对发起者的监督和资金的管理。最后通过以太坊平台进行系统测试,分析了该代币系统的功能性、安全性以及时间性能。结果表明,基于区块链的代币系统在实现代币基本功能的同时,能够有效提升代币的安全性和功能性。     

基于区块链技术的供应链交易系统设计

随着经济全球化程度的日益加剧和信息技术的快速发展,企业间的信息流、物流、资金流交互越来越复杂,传统以核心企业为主导的供应链模式中交易信息不透明、企业间协作效率低及产品质量溯源难等问题愈发突出。为解决上述问题,设计基于区块链技术的供应链交易系统,以供应链实际需求为基础,构建交易系统总体架构。通过制定交易交互规则,部署交易智能合约,搭建基于区块链的交易链,实现更有效的供应链交易信息、交易资金和交易结果管理及上下游协同。测试结果表明,该系统已具备交易功能与信息共享功能,且相比同类交易系统在吞吐量和安全性等方面更具优势。     

基于直觉模糊熵的改进粒子群算法求解WTA问题

为了提高求解武器目标分配问题的效率和性能,提出了一种基于直觉模糊熵的改进粒子群算法(IFEIPSO)。首先,针对WTA问题的多约束条件建立了整数编码方案,降低了问题的复杂性;其次,采用一种交换操作和模拟退火机制对粒子群算法的局部最优解进行更新,从而得到更优的局部最优解和全局最优解,以增加算法的局部搜索能力;最后,以直觉模糊熵作为种群多样性的测度,根据熵值大小对种群进行变异操作,提高种群的多样性,增加算法的全局搜索性能。仿真实验结果表明,该算法很好地提高了粒子群算法的寻优能力,有效地解决了WTA问题。