基于Iptables防火墙规则生成的研究与实现

基于Iptables防火墙规则生成的核心是规则提取算法,该算法能够根据Iptables日志信息判断主机是否受到攻击,再提取攻击特征信息形成规则,添加到主机防火墙的规则集中。规则生成有效地解决了防火墙根据实际网络情况自动生成规则的问题,为设置良好规则集、确保防火墙规则应与实际网络访问活动紧密相关提供了一种解决方法。     

Statechart描述的测试语义和测试用例自动生成

研究了Statechart描述的测试语义和测试用例自动生成.基于Tretmans的从标记转换系统描述自动生成测试用例的方法,我们研究如何从Statechart描述自动生成测试用例.建立了基于Statechart描述的一致性测试和测试用例生成的形式化基础.为Statechart描述建立了形式化测试语义,测试语义和传统的验证语义不同,强调可观察性和内部细节隐藏.基于形式化测试语义和测试假设,形式化定义了系统描述和系统实现之间的一致性关系/实现关系.然后给出了基于图遍历的测试用例生成算法,对于无环测试语义该算法可以生成完全测试集,而对于带环测试语义该算法可以生成高效率的宽泛测试集.     

基于分布式系统下的快速关联规则挖掘算法

随着分布式技术的发展,基于分布式系统下关联规则挖掘算法的研究显得非常重要.分布式系统下关联规则挖掘算法的时间开销主要体现在两方面:一是频繁项目集的确定;二是网络的通讯量.为解决第一个问题,文章提出了一种基于二进制形式的候选频繁项目集生成算法,该算法只需对挖掘对象进行逻辑与操作,提高了频繁项目集的生成效率,将该算法结合FDM算法应用于实验挖掘,实验结果表明,算法提高了挖掘效率,是可行的.     

基于改进蚁群算法的分类规则挖掘

数据分类是数据挖掘中的一个重要课题,研究各种高效的分类算法是数据挖掘的重要问题之一.本文将蚁群算法与分类规则抽取问题相结合,提出了一种基于蚁群算法的具有自适应和变异杂交特征的分类规则挖掘方法,自适应地调整信息素增量,在规则构造中进行杂交变异,有效地节省了计算时间,并优化了生成的分类规则.实验结果表明:该算法可以有效克服停滞,提高搜索效率,有效地挖掘出简洁分类规则.     

电能质量扰动的广义S变换分析和决策树算法分类

针对电能质量扰动的检测和分类问题,提出了一种新的基于广义S变换和决策树的电能质量扰动分类方法.首先提出基于FFT的自适应调整调节因子取值的方法,再利用广义S变换对常见的几种电能质量扰动信号进行时频分析,并提取特征形成判决规则,最后生成用于对电能质量扰动进行分类的决策树分类算法.仿真实验结果表明,该算法能够实现电能质量扰动的自动分类,且分类正确率很高.     

基于序列比对的攻击特征自动提取方法

在对生物信息学序列比对理论研究的基础上,将序列比对算法应用到入侵检测模型中,提出一种序列比对攻击特征自动提取新方法.针对Needleman-Wusch算法缺乏攻击知识积累,设计一种基于知识积累的序列比对算法IASA(Information Accumulation Sequence Alignment).新方法首先调整数据去噪并进行数据聚类,使用IASA进行序列比对,使得序列比对的特征片段趋向于更合理结果,再将比对结果所代表的攻击特征转化为IDS规则.实验结果表明,该方法能提高攻击特征生成质量,降低系统误报率.     

智能优化算法自动生成计算机软件测试数据的方法

为了解决计算机软件数据测试中存在的问题,本文提出了一种基于智能优化算法自动生成(Automatic generation of intelligent optimization algorithm,AGIOA)的计算机软件测试数据方法。通过利用智能算法处理待测数据,并自动对计算机软件测试数据进行优化测试,以充分展示该算法的软件测试数据生成能力。最后,通过使用不同的算法对软件测试数据进行对比分析,实验结果表明:该方法可以提高计算机软件测试数据的自动生成效率,也有利于改善软件的质量。     

一站式政务环境中的服务动态组合算法

提出了一种基于语义服务链的服务动态组合算法.该算法采用面向语义的Petri网来表示政务服务,并给出了组合服务的生成实例及其控制执行的本体服务链.实验结果表明,该算法在可接受的链接时间内,自动组合出复杂政务服务的链接成功率达到80%以上,有效提高了服务组合的质量和效率.     

集群式影像处理系统的技术研究

随着经济社会的快速发展,国家基础建设对基础地理信息的需求量越来越大,需要一种能够在少量人工干预的条件下,经过一系列自动化处理,快速输出包括数字表面模型(DSM)、数字高程模型(DEM)、正射影像(DOM)等产品,并能生成一系列其他中间产品的系统设备.该系统采用多种先进算法,包括原始图像增强、快速自动生成和滤除连接点、自动提取密集DSM、传统几何校正、由DTM自动生成等高线、自动生成镶嵌影像等.通过对系统的多次测试,能够高质量地完成基于POS数据的无地面控制点空三加密、自动DEM匹配、自动DOM生产以及影像地图自动切片等任务.     

水轮发电机组模糊控制PI调速器研究

根据一种简化的模糊控制算法来设计模糊控制决策表的计算机自动生成软件,即所谓的“决策软件”。这是一种把PI控制与模糊控制有机地结合在一起的方法,能够实现水轮发电机组PI调速器参数按模糊规则近似进行在线自动调整的控制。     

Apriori算法在杉木伴生树种选择中的应用

合适的伴生树种是杉木混交林营造成功的关键,本研究应用Apriori算法从杉木混交林野外调查数据中挖掘出杉木与其伴生树种之间的关联关系,得到合适的伴生树种,提供杉木伴生树种选择的新途径.     

Apriori算法在杉木伴生树种选择中的应用

合适的伴生树种是杉木混交林营造成功的关键,本研究应用Apriori算法从杉木混交林野外调查数据中挖掘出杉木与其伴生树种之间的关联关系,得到合适的伴生树种,提供杉木伴生树种选择的新途径.     

证据理论加权决策树在外包维修中的应用

外包维修过程中产生的数据通常是模糊的,传统上很少按重要性分类,从这些数据仅仅能搜索到相关的不确定信息。将证据理论作为处理不确定数据的有力工具,提出用证据理论加权决策树算法对外包维修过程产生的不确定数据进行分类并挖掘出规则。实验结果表明本算法可有效的对外包维修数据进行分类,并可以生成可指导产品研发的规则。     

聚类、粗糙集与决策树的组合算法在地力评价中的应用

 【目的】地力评价方法大多数有一定的主观性,较少考虑土壤各属性间的依赖关系。论文旨在采用数据挖掘方法,寻求地力等级划分的新方法。【方法】结合农安县耕地调查数据,应用K-means聚类方法、Johnson粗糙集属性约简算法与C4.5决策树算法相结合的优化算法评价地力等级。【结果】使用K-means聚类方法,得到最佳学习样本数;使用粗糙集属性约简和决策树相结合的方法,去掉了冗余属性7个,决策树模型共有节点317个,其中叶节点个数为159个,生成规则159条,模型准确率为82.08%。与未聚类和未约简的方法相比,决策树结点个数减少41.62%。【结论】使用该组合算法,在保证模型准确率的同时,降低了算法的时间和空间复杂性,提高了挖掘效率。     

单木生长的视景仿真模型

采用文法构图法来建立树木形体的计算机模型.介绍了DOL-system文法规则与其表达的形态模式间的关系.指出了L-system在用于描述树木的形态结构和生长增值过程时的不足,本文对此做了较大的改进,并在此基础上提出一个新的文法即Tree-DOL文法,同时给出了由链语言(拓扑树)的产生,到树木的三维几何模型的建立等一系列算法,从而可以利用计算机对树木的形态结构及其生长变化过程进行视景仿真.     

非树型机械系统模型的树型化

采用图论的方法分析了非型机械系统的结构及其特点,对非树型系统树型化的铰切割方法进行了研究,给出了切割铰的选用原则和生成树的自动导出算法。采用C＋＋语言和面向对象技术设计了铰切割方法,冗余切割铰由计算机自动选择并切除,由此可将非树型机械系统化为树型机械系统,使得采用树型机械系统的动力学算法对非树型机械系统进行了和求解成为可能。文中以汽车驾驶室中的人机系统为应用实例验证了该算法的可行性。     

以潜能函数建立单木生长模型

利用内蒙古大兴安岭地区的样地和解析木资料。建立兴安落叶松[Larix gmelinii(Rupr.)Rupr.]天然林单木与距离无关的生长模型。在讨论模拟单木生长方法的基础上,将树木生长潜能函数由优势木高生长扩展到疏开木胸径生长。并确定了疏开木的概念和选择条件。按树木生长和竞争关系,建立树木生长的修改函数。根据树木生长特点,探讨了修改函数的性质。建立的修改函数既是一种单木与距离无关的生长模型,也是一种单木与距离有关的生长模型。可作为模拟树木生长的一般方法。     

多最小支持度关联规则改进算法

由于大数据具有多样性的特点,在数据挖掘过程中采用单一最小支持度会出现较多冗余规则,造成挖掘效率不高等问题,该文提出一种基于多最小支持度关联规则改进算法.通过给每一项目设置单独的支持度阈值,构建多最小支持度模式树,利用最小频繁项目作为节点筛选标准,进行冗余节点删除;在挖掘频繁项集的过程中利用排序向下闭合的性质,删除冗余的候选项集,同时能够自动停止向下挖掘,从而快速直接地得到所有频繁项集,并且不需要多次扫描数据库.实验结果表明,改进算法能够提高挖掘效率,节省计算时间.     

基于C5.0算法的森林资源变化检测方法研究——以山东省徂徕山林区为例

以山东省徂徕山林场为试验区,利用两时相的TM与ETM+遥感数据对该地区的针叶林、阔叶林等森林资源的变化进行研究。将基于C5.0算法的决策树分类方法应用于森林变化检测,并对3种检测方案进行试验比较:(1)以单一时相图像作为数据源并各自分类,分类后作比较提取变化信息;(2)以两时相图像的原始波段数据作为数据源训练规则,并生成变化检测图;(3)以两时相图像加上邻近相关分析图像作为数据源训练规则,生成变化检测图。试验结果表明,基于C5.0算法的决策树分类可以有效的进行森林变化检测,并且加入邻近相关分析图像后的变化检测精度达到最高。     

海峡两岸农产品物流信息的汉字转换系统的研究

分析大陆和台湾的在农业方面的语言差异、简繁体的编码问题和两岸文字的语义差别,在此基础上提出两岸文字转化的规则。研究中文分词、多目标字词消歧和人工辅助转换等主要转换技术,重点研究语境模糊匹配消歧,即设立语境库并通过语境模糊匹配算法,来减少单字转换时出现的歧义现象。采用双数组Trie树的索引结构和逆向最大匹配的分词算法、KMP模式匹配算法等,提出面向两岸农产品物流信息的汉字转换系统设计方案,并在基于物联网的海峡两岸农产品物流商务平台中予以实现,取得较好效果。