一种基于Agent的信息接种反垃圾邮件模型研究

提出了基于Agent的信息接种反垃圾邮件模型ABMIM, 介绍了该模型的总体结构, 讨论了模型中代表邮件用户的Agent之间的信任问题. 实验结果表明, ABMIM不但能够减少用户的手工操作, 改进垃圾邮件过滤器的准确率, 而且能够保留邮件用户的偏好, 以及有效减少协作组内恶意用户发送的错误信息接种数.     

试论茶树生长发育及其境环的改善

一、前言茶树是多年生深根叶用作物,在整个生长发育过程中都受到环境条件的制约。环境条件左右着茶树个体的生长发育。所谓生长发育,是两个不同的概念。生长是指茶树干重的增加,或者是各器官体积的增长;而发     

基于多头绒泡菌网络模型的蚁群算法优化

基于多头绒泡菌网络模型在求解迷宫问题时所展现的“重点管道重点培养”特性,设计一种优化的蚁群算法. 该优化算法在更新信息素矩阵时考虑蚂蚁释放的信息素和多头绒泡菌网络中流通的信息素.通过对重点管道信息 素浓度的加强,提高路径寻优过程中重点管道的被选概率,从而提高蚁群算法对最优解的开发力度.针对旅行商问 题的对比实验验证了该优化算法可提高传统蚁群算法的寻优能力,并具有更高的鲁棒性.     

1种基于可变精度粗糙集的网络入侵检测模型

当前各网络入侵检测算法的准确率仍不尽人意;针对此问题,提出1种基于可变精度粗糙集(Variable Precision Rough Set)的网络入侵检测模型.模型通过粗糙集对不确性数据进行筛选,再利用粒子群算法对数据进行约简,然后再根据设定的阀值,用可变精度粗糙集导出规则并得到检测结果.实验结果表明,本模型运用的粒子群算法数据约简速度高于利用遗传算法的同类模型,且基于可变精度粗糙集的入侵系统检测准确率比基于非可变精度粗糙集的检测系统高.