无线体域网隐私保护技术研究

针对无线体域网中存在的隐私保护问题, 对其研究背景、研究意义以及研究现状进行综述, 从数据信息隐私保护和环境信息隐私保护两个角度对现有的研究成果进行了分类阐述, 介绍了攻击模型和安全目标, 说明每一类的关键实现技术, 并总结、分析和比较了各技术间的主要优缺点, 同时根据每一类的应用需求分别提出未来可能的发展趋势和研究方向。     

基于反向感染的复合种群网络传播溯源算法

流行病的传播会对整个人类社会构成巨大威胁,因此迅速识别传播源并及时采取控制措施至关重要。然而,由于流行病传播过程具有多样性、信息不确定性等因素,使得快速准确识别传播源成为一项挑战。结合反向感染算法、复合种群网络模型以及马尔可夫链理论,提出了一个在复合种群网络中识别传播源的新算法。该算法首先利用马尔可夫链来初步估计子种群被感染的时间,被感染子种群根据感染时间获得自己的身份信息,然后遍历所有获得感染子种群身份信息的子种群,将收集到的感染子种群身份信息传播给其所有邻居,最后根据获得所有感染子种群身份信息的时间顺序推断出复合种群网络的传播源。在真实的航空网和人造复合种群网络上进行大量仿真实验,发现无论在已知全部感染快照还是部分感染快照的情况下,该算法与其他传播溯源算法相比,识别传播源的准确性都有显著提升。该算法非常适合用于航空网这类复合种群网络,对现实世界中的流行病传播溯源和控制也具有参考意义。     

高斯过程机器学习的基线计算算法

为了对网络监视领域中样本进行预测和相关处理,大多数研究在计算基线时都忽略了样本的概率特征,未能结合样本的数据分布,对样本进行相关的处理,忽略了利用样本的周期特性和数据分布对样本进行相关处理的改进空间.因此,本文分析样本历史数据的噪音,通过引入高斯过程机器学习方法,提出基于周期样本的高斯过程机器学习方法,通过采用复合核函数,实现了网络主动监控中的基线计算.首先对＂周期数据＂进行聚类处理,同时将核函数拆分为全局核函数部分和局部核函数部分,使用聚类点训练全局核函数部分;使用局部点训练局部核函数.通过实验,与其它算法相比大大提高了效率,而且保证了近似的准确性.最终保障网络安全、提升网络性能和用户满意度.     

基于互信息的混合蚁群算法及其在旅行商问题上的应用

为了提高蚁群算法的求解性能,从医学图像配准算法的思想出发,提出了一种基于互信息相似度的混合蚁群算法.为了表示最优路径和待配准路径之间的互信息熵,在蚁群算法的概率算子中增加了一个新的相似度影响因子,从而可以增加原算法的全局搜索能力,同时可以加速算法在解空间的搜索速度.将该算法应用在旅行商问题上,根据旅行商问题的特定环境,对混合蚁群算法的算式进行了一定程度的化简,使得算法在解决此类问题时,相应的时间复杂度降低.通过实验与多种传统算法进行对比,结果表明该改进算法在求解性能和跳出局部最小解方面都有一定程度的提高.     

露天采矿爆破振动对民房破坏的LS-SVM预测模型

利用支持向量机学习原理,研究露天采矿爆破振动对民房破坏的预测问题。选取爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱、施工质量和场地条件作为露天采矿爆破振动对民房破坏的影响因素,以工程实际检测数据为训练样本,建立露天采矿爆破振动对民房破坏的LS-SVM预测模型。利用32组爆破实验数据作为学习样本对支持向量机进行训练,建立相应的预测模型并通过回代估计方法进行回检,误判率为0,用另外12组现场实验数据作为检验样本进行测试,测试结果良好。结果表明,LS-SVM预测方法的误判率低,判别精度高,为露天采矿爆破振动对民房破坏预测提供了一种行之有效的新方法,可以在实际相关工程中展开使用。     

一种基于自适应高斯过程的基线计算算法

基于自适应高斯过程技术,提出了一种计算网络主动监控中上下基线的新方法,即在满足大型服务器集群对 负载性能告警的设置与屏蔽需求下,利用样本噪音的统计特征,结合样本的数据分布,解决了样本数据的回归预测。 算法首先分析样本历史数据的噪音,通过结合蚁群算法,提出高斯过程的参数自适应机制,最后实现上下基线的计算。 实验结果表明,与其它基线计算算法相比,此算法可以在保证相同准确性的基础上,较大幅度地提高计算效率,保障网 络安全,提升网络性能和用户满意度。     

语义关系算子在群智能算法中的研究

在传统群智能算法框架的基础上,提出基于语义关系算子的群智能算法。与传统的群智能算法不同,该算法采用了一个语义关系算子进行关键参数的更新操作,并基于群体的历史状态对语义关系可进行更新。在语义关系库更新过程中,通过分析群体之前的历史状态信息,进行基于本体的语义关系挖掘,从而找到全局语义关系。以粒子群算法解组合优化问题为例,提出了基于语义关系算子的蚁群算法和粒子群算法。实验表明,基于该算子的群智能算法寻优能力有了一定程度的改进。     

控制策略对流行病首达时间的影响研究

针对网络结构影响控制策略延缓流行病空间传播的问题,对复合种群网络中存在的双种群结构、枢纽结构、一维线性结构和路径叠加结构进行了研究,分析病患隔离策略和航空管制策略在延缓流行病首达时间上的效果,并通过美国航空网络数据进行仿真验证。研究结果表明,流行病爆发初期,及时采取病患隔离策略的控制效果比航空管制策略控制效果更好;流行病传播路径的长度是影响首达时间的重要因素;路径叠加结构几乎不影响航空管制策略的控制效果,但在很大程度上却会抑制病患隔离策略的控制效果。