基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型

可生存系统安全态势的形势日趋严峻,增强生存性的前提是识别出目标系统的生存态势,该文构建了一种基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型。首先,对生存态势数据采用Ward增强聚类法实现不同服务等级生存簇的分类和识别;其次,使用自回归积分滑动平均（ARIMA）模型预测目标系统生存态势的未来趋势,并对预测结果进行了残差修正;最后,结合事前识别和事后预测实现了对可生存系统生存态势的感知。仿真实验表明,该模型具有良好识别效果和较高的预测准确度。     

基于空间态势感知的学生异常行为预警方法

大学生心理健康问题已经渐渐成为社会关注的焦点,本文以空间态势感知的行为轨迹分析技术为基础,设计出对具有心理疾病的人员进行及时定位的分析系统——迹忆,该系统利用基于空间态势的行为轨迹分析,运用离群偏离度的计算方法,能够实现对异常情况的及时预警,同时还能保护用户的隐私.