无线传感器网络在气体源预估定位中的应用

基于气体污染源浓度衰减模型,分别采用极大似然预估算法(M LE)、非线性最小二乘算法(NLS)对气体污染源定位进行了研究。仿真实验对比了两种算法在不同的传感器节点以及背景噪声情况下对预估定位误差的影响。结果表明:当环境背景噪声较小时,NLS可以得到比M LE算法更精确的预估结果。当环境背景噪声较大时,M LE算法比NLS算法有着更强的鲁棒性。     

神经网络算法在智能体IDS系统中的应用

结合网络入侵和主机入侵方面的检测能力,构建了基于智能体的分布式入侵检测系统的体系结构模型。重点讨论了神经网络入侵检测算法。针对传统的BP网络在入侵检测应用中学习收敛时间和性能上的不足,提出了变速度回归神经网络(采用了批处理技术和动量方法)检测算法,通过对网络数据集的测试表明,该算法较传统BP网络,其学习训练次数大大降低,学习能力显著提高。     

基于免疫算法和神经网络的新型抗体网络

构建了基于免疫算法和神经网络的新型抗体网络入侵检测系统,系统与网络入侵检测功能相结合,应用于大型网络的入侵检测任务,具有良好的可扩充性;重点讨论了新型抗体网络原理,引进BP神经网络自学习能力,对已有的抗体网络模型进行改进;通过对网络数据集的测试表明,该算法相对于传统抗体网络,其检测效率得到了明显的改善。     

受免疫原理启发的Web攻击检测方法

随着Internet应用的不断深入,Web服务器成为了黑客的主要攻击目标。为克服传统误用入侵检测系统无法识别未知Web攻击和异常入侵检测系统误报率高等缺陷,受生物免疫系统启发,该文提出了一种基于免疫原理的Web攻击检测方法。给出了自体、非自体、抗原、抗体基因库、免疫细胞等的数学定义,描述了免疫学习算法。对比实验结果表明该方法较传统的基于神经网络和ID3算法的Web攻击检测技术能有效检测未知Web攻击,具有检测率和分类率高、误报率低和实时高效等特点,是检测Web攻击的一种有效新途径。     

基于改进的TCM-KNNDoS检测算法

由于实现方式简单、攻击形式多样、威胁范围广、不易防御和区分,拒绝服务(DoS)攻击已经成为网络的最主要安全威胁之一。该文提出了一种ITCM-KNN算法,在此基础上建立了DoS检测框架。使用标准数据集KDD Cup 1999进行算法验证和分析实验。采用基于信息增益算法选择了5个特征,在保证高检测效果的同时减少了特征的维数。该算法不需要对攻击进行学习和建模,使用少量的正常样本作为训练集,提高了检测性能。实验结果表明,改进的TCM-KNN算法检测率高于SVM等算法,达到99.99%。     

机器有使用限制的两台同类机排序的在线LS算法

研究了机器有使用限制的两台同类机排序问题的在线算法,对于Q2 a(M1)Cmax和Q2 a(M2)Cmax问题,证明了LS算法的竞争比分别为1+s12和s2+s12,并举例说明了这两个界是紧的。     

联合应用LY294002和表柔比星对骨肉瘤细胞株MG63的研究

目的探究使用表柔比星联合磷脂酰肌醇-3激酶/蛋白激酶B(PI3K/Akt)信号通路抑制剂LY294002对体外培养骨肉瘤细胞MG63的影响。方法以不同浓度及组合的药物处理MG63细胞,利用CCK-8法检测细胞增殖状况;利用流式细胞术检测药物对MG63凋亡率;采用免疫蛋白印迹法检测半胱氨酸天冬氨酸蛋白酶(caspase)-3等凋亡相关蛋白表达。结果 CCK-8检测结果显示,与对照组相比表柔比星(EPI)和LY294002对MG63的生长均有抑制作用,两者联合使用的抑制作用更加显著并呈现剂量依赖性。流式细胞术的结果表明LY294002(20μM)的凋亡率为(32. 1±3)%,EPI(10μM)的凋亡率为(21. 5±2)%,两者合用于细胞后可显著引起细胞凋亡,细胞凋亡率为(65. 2±5)%(P 0. 01)。免疫蛋白印记法结果显示随着两药联用的浓度增加,活化的凋亡蛋白Cleaved PARP,Cleavedcaspase-3表达显著增加(P 0. 01)。结论LY294002可以增强表柔比星对MG63细胞的生长抑制作用并且促进其凋亡,机制可能是通过半胱氨酸天冬氨酸蛋白酶依赖性的细胞凋亡途径发挥作用。     

基于模糊神经网的入侵检测模型研究

对自组织特征映射(SOM)神经网络进行了概括分析,并结合模糊逻辑的思想对SOM网络的学习算法进行了模糊化改进。将模糊SOM技术应用到网络入侵检测中并应用MATLAB进行仿真。试验结果表明基于模糊神经网络的网络入侵检测方法能有效降低误报率。     

白藜芦醇逆转过氧化氢引起的心肌细胞损伤研究

目的研究白藜芦醇是否能够逆转过氧化氢(H_2O_2)引起的心肌细胞损伤。方法培养心肌H9C2细胞,应用不同浓度过氧化氢(100μM、200μM、300μM、400μM)构建细胞损伤模型,并用25μM、50μM、100μM白藜芦醇处理损伤的心肌细胞,6小时后进行后续实验。应用MTT检测细胞活性;应用实时定量聚合酶链式反应(PCR)检测凋亡相关基因Bax、BCl_2的表达情况;应用乳酸脱氢酶(LDH)含量检测试剂盒检测上清中LDH水平;应用丙二醛(MDA)含量检测试剂盒检测MDA水平;应用超氧化物歧化酶(SOD)含量检测试剂盒检测SOD水平。结果不同浓度过氧化氢降低心肌细胞活性,其中400μM最显著;此外,25μM、50μM、100μM白藜芦醇能够提高H_2O_2引起的心肌细胞活性降低;PCR实验结果表明,25μM、50μM、100μM白藜芦醇能够逆转H_2O_2引起的Bax基因表达上调,而逆转H_2O_2引起的BCl_2基因表达下调;试剂盒检测实验结果表明,25μM、50μM、100μM白藜芦醇能够逆转H_2O_2引起的心肌细胞分泌LDH、MDA,而提高H_2O_2引起的心肌细胞分泌SOD减少。结论白藜芦醇能够逆转过氧化氢引起的心肌细胞损伤。     

基于28069M的参数辨识和无位置控制算法研究

针对电压检测中的滤波环节会产生相位滞后,对高速区的观测器造成不良影响的问题,在研究TI公司28069M的参数辨识及无位置控制算法的基础上,引入 了电压重构算法来代替通常的电压检测。分析了电压重构中实际死区时间的影响。利用同一台电机电阻辨识结果不变的特性,设计了利用2次电阻辨识获得实际 死区时间的方法,完善了电压重构公式,提高了电压重构的精度。使用电压重构代替电压检测,进行参数辨识及无位置控制实验,在验证28069M算法有效性的同 时,也说明改进后的电压重构算法具有工程实用性。     

受人工免疫启发的脚本病毒检测模型

为了检测日益增多的脚本病毒变种,提出了一种基于人工免疫原理的脚本病毒检测模型。该模型借鉴了人工免疫的自体耐受和克隆选择机制,将脚本代码提呈为抗原,用抗体模拟病毒检测环境下的检测器,按照免疫学习机制对抗体进行分类,模拟了否定选择算法,避免抗体识别正常抗原,利用抗体的自学习机制发现有害的变种抗原,通过对成熟抗体和记忆抗体进行演化,建立了抗体的动态产生与淘汰机制,从而降低误检率。仿真实验表明,该模型能有效检测脚本病毒变种,为脚本病毒的检测提供了一条新途径。     

无线共享信道退避访问攻击的新型检测算法

针对无线竞争共享型信道中恶意节点(或自私节点)不公平使用信道资源的退避访问攻击行为,提出一种新的中心极限定理检测算法。该算法能够有效降低计算复杂度,按需调节检测速度和检测精度、并且易于实现分布式联合检测。该文还基于CLT算法建立Markov链多步检测模型,进一步提升对恶意节点的检测精度。仿真试验表明,CLT检测算法具有较低的误判率和较快的检测速度,对介质访问控制(MAC)子层退避攻击行为的检测性能明显优于经典DOMINO算法。     

一种用于OFDM系统的信道冲激响应检测算法

提出了一种基于双滑动窗的检测算法,对信道冲激响应(CIR)进行检测。在采用相干解调的正交频分复用(OFDM)系统中,信道估计的精度对接收机性能有着重要影响。传统的OFDM时域CIR估计算法通常采用简单的门限检测,在检测小功率成分时,由于受噪声影响,容易发生误检或漏检,导致估计精度降低。该文在研究小功率CIR成分产生原因与分布特征的基础上,提出了一种改进的检测算法,并对检测性能进行了理论分析和仿真。仿真结果表明,该算法能够有效提高信道估计精度,改善系统误码性能。     

一种基于信用的综合蠕虫检测算法

提出一种基于信用的综合蠕虫检测算法(CBCWD)。首先,通过检测对比实验对连接成功概率参数进行优化设定;其次,在对基于信用的连接率限制算法响应策略进行了重新设计,以此为基础对该算法的响应处理过程进行了改进。在上述研究基础上,设计一种基于信用的综合蠕虫检测算法。该算法通过监测网络流量信息,对监测事件执行响应策略,通过攻击条件判定和综合分析得出检测结果。采用NUST 2011开放数据集进行5种不同频率的攻击检测对比实验,实验结果表明该算法具有更高的检测率和更低的误报率。     

代价敏感多车场车辆路径问题的免疫克隆算法

结合免疫算法和克隆选择算法,本文提出了一种基于免疫克隆选择算法的多配送中心车辆路径调度方法。给出了多配送中心的车辆调度模型、免疫克隆算法的原理和关键步骤,构造二维空间对抗体进行编码,对代价敏感多车场车辆路径问题的免疫克隆算法进行了实现。仿真试验表明,基于免疫克隆算法的代价敏感多车场路径的求解结果接近目前最优解。     

基于改进ORB算法的特征点匹配研究

针对ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法不具有尺度不变性的缺陷,结合多尺度Shi-Tomasi算法提出了改进的ORB算法:STORB(Shi-Tomasi-ORB)算法。首先在多尺度空间中通过快速预筛选后检测Shi-Tomasi特征点,然后使用ORB算法生成具有方向信息和尺度信息的特征点描述子,最后采用汉明(Hamming)距离对特征点进行匹配,并结合随机抽样一致(RANSAC)算法对匹配结果进行优化,实现图像的准确匹配。实验结果表明,STORB算法不仅保留了ORB算法优良的旋转不变性与实时性,而且当图像发生尺度变化时特征点匹配正确率达到了95.8%,比ORB算法提高了65.2%。     

三台可拒绝平行机在线排序问题的近似算法简

研究了工件带有拒绝费用的3台平行机在线算法,假定有3台平行机M1,M2,M3,n个工件J1,J2,…,Jn,每个工件可以被接收加工,消耗一定的加工时间tj;也可以被拒绝,但要付出相应的拒绝费用pj,目标为被接收工件的最大完工时间(makespan)与被拒绝工件的总罚值之和最小。进一步,假定每个工件有两套拒绝策略,最后输出目标值较好的一种。文中设计出在线算法H,并证明算法的竞争比为158。     

免疫原理在多Agent入侵检测系统中的应用

将免疫学原理应用于多Agent入侵检测系统,提出免疫智能体的概念。在设计建立免疫智能体的核心算法基础上,给出一种产生多样性、遗传性、健壮性的抗体解集的方案,并建立了基于免疫智能体的分布式入侵检测系统模型,该系统模型具有自适应性、健壮性、自治性等特点。     

采用自适应GHA神经网络的分类器设计

介绍了一种自适应逼近数据实质维的GHA神经网络学习算法。基于主元子空间分解的思想,给出了基于该算法的分类器刻画方法,对其中的刻画参数给出了详细的界定。该分类器采用监督学习机制进行训练,可以自动学习输入的主元特征子空间维数。在入侵检测领域,利用KDD CUP 1999数据集对该方法进行了仿真。采用正常连接数据训练GHA异常检测分类器,利用拒绝服务攻击数据进行了误用检测训练。并将测试结果与其他入侵检测方法进行了比较。     

基于节点影响力的标签传播社区检测算法

针对标签传播社区检测算法(LPA)存在随机性、结果不稳定的问题,提出一种基于节点影响力的标签传播社区检测算法(KLPA)。新的算法在标签初始化时,通过k-shell分解方法评价网络中的节点影响力,选取网络中部分k-shell值较大的节点组成种子节点集并分配给每个种子不同的标签。其次在标签传播过程中,根据标签传播能力对LPA算法的节点标签更新策略进行改进。在真实网络数据集上的实验表明:KLPA算法在不提高复杂度的情况下,改进了算法的稳定性,提高了社区检测的质量,并且减少了算法迭代次数。