认证中心的设计与实现

CA及公钥证书是PKI(Public Key Infrastructure)的核心,是密钥管理理论与技术发展的结晶.文章提出了一种Internet分布式环境下,CA的实现模型,并详细讨论了其实现的技术     

智能神经网络系统原理在印刷体汉字识别中的应用

在印刷体汉字识别中的实验中,提出了一种解决在网络学习时,随样本数的增加,学习时间会按指数级增加的方案;应用智能神经网络系统原理,先训练好各个功能专一、结构简单的小智能神经网络,然后联合小智能神经网络构成功能复杂的大智能神经网络。实验表明,智能神经网络系统原理为克服传统神经网络纠敛速度慢的缺点,同时不增加网络负担提供了一种有效方案。     

贵州黔西复杂山区高分辨率地震采集方法攻关

勘探区位于贵州黔西县东南,东经106°09',北纬27°01',属复杂山区地貌,多变的表层条件与覆盖煤系的石灰岩是造成地震资料信号比较差的主要原因。这就使得本次勘探面临四个亟需解决的难题:解决地表起伏较大引起静校时差以及近地表散射波的干扰作用;最佳激发因素和接收因素的选择;高频有效信号的保护问题。围绕上述问题,在本次勘探方面采取了针对性措施,使得分辨率有了大幅度提高。     

RSA和RSA数字签名的实现

RSA算法是一种公钥密码算法.实现RSA算法包括生成RSA密钥,加密和解密数据.RSA数字签名算法利用RSA算法实现数字签名.本文详述了RSA算法的基本原理、RSA算法的实现以及如何利用RSA实现数字签名.     

智能神经网络组成原理在汉字识别中的应用

应用智能神经网络组成原理，研究了将传统神经网络完成的复杂任务划分为子任务，分配给功能专一，结构简单的较小的智能神经网络完成，在此基础上，构筑功能完善的较大的智能神经网络的方法。同时，通过加入推理规则，提高了网络获得取知识的速度，实验表明，智能神经网络组成原理为解决大规模，复杂的问题提供了一种有效途径。     

智能神经网络在Internet入侵检测中的应用

探讨了一个基于智能神经网络的网络入侵检测系统模型，在对网络中的IP数据包进行分析处理以及特征提取的基础上，采用智能神经网络进行学习或判别，以达到对未知数据包进行检测的目的，智能神经网络可以将多种多样的入侵检测任务划分为多个单一的检测任务，并将这些任务分配给功能专一，结构简单的较小的智能神经网络来完成，实验证明这是一种行之有效的网络入侵检测的解决方法。     

入侵检测系统AntiAttack的实现

分析了入侵检测系统的必要性，介绍了入侵检测系统的通用模型，同时基于此模型和采用当前最新的网络安全技术，设计和实现了入侵检测系统AntiAttack ,在性能和功能上都达到了国内商业入侵检测系统的水平。     

FW防火墙应用代理的设计与实现

本文介绍了FW1.0防火墙的应用代理的设计与实现,介绍的应用代理包括HTTP代理、FTP代理、TELNET代理和SMTP代理.     

基于Swin Transformer和三维残差多层融合网络的高光谱图像分类

卷积神经网络(CNNs)具有出色的局部上下文建模能力，被广泛用于高光谱图像分类中，但由于其固有网络主干的局限性，CNNs未能很好地挖掘和表示光谱特征的序列属性。为了解决此问题，提出了一种基于Swin Transformer和三维残差多层融合网络的新型网络(ReSTrans)用于高光谱图像分类。在ReSTrans网络中，为了尽可能地挖掘高光谱图像的深层特征，采用三维残差多层融合网络来提取空谱特征，然后由基于自注意机制的Swin Transformer网络模块近一步捕获连续光谱间的关系，最后由多层感知机根据空谱联合特征完成最终的分类任务。为了验证ReSTrans网络模型的有效性，改进的模型在IP,UP和KSC 3个高光谱数据集上进行实验验证，分类精度分别达到了98.65%,99.64%,99.78%。与SST方法相比，该网络模型的分类性能分别平均提高了3.55%,0.68%,1.87%。实验结果表明该模型具有很好的泛化能力，可以提取更深层的、判别性的特征。