基于密度峰值优化的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法和基于K-means++优化聚类中心的模糊C均值算法存在初始聚类中心敏感、聚类速度收敛慢、聚类算法需要人为给定聚类数目等缺陷,受密度峰值聚类算法（Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks,CFSFDP）的启发,提出了基于密度峰值算法优化的模糊C均值聚类算法,自适应产生初始聚类中心,确定聚类数目,并优化算法收敛过程。实验结果表明,改进后的算法与传统模糊聚类C均值算法相比能够准确地得到簇的数目,性能有明显的提高,并加快算法的收敛速度,达到相对更好的聚类效果。     

模糊C均值聚类在入侵检测中的应用研究综述

随着网络技术的发展和网络规模的扩大,针对计算机网络攻击的方式也日趋多样,那么入侵检测就成为了网络安全研究的热点。为此分析研究了模糊C均值聚类算法在入侵检测中的应用,在此基础上从初始聚类中心、初始化隶属度矩阵、加权指数m和与其他方法相结合四个方面对其在入侵检测中的应用做了进一步的研究,并且讨论了这些算法存在的问题,同时指出了模糊C均值聚类在入侵检测中的研究方向。     

模糊C均值聚类在入侵检测中的应用研究综述

随着网络技术的发展和网络规模的扩大,针对计算机网络攻击的方式也日趋多样,那么入侵检测就成为了网络安全研究的热点。为此分析研究了模糊C均值聚类算法在入侵检测中的应用,在此基础上从初始聚类中心、初始化隶属度矩阵、加权指数m和与其他方法相结合四个方面对其在入侵检测中的应用做了进一步的研究,并且讨论了这些算法存在的问题,同时指出了模糊C均值聚类在入侵检测中的研究方向。     

集粒度计算、蚁群算法与模糊思想的聚类算法

模糊C均值聚类算法在开始时采用随机的方式选取初始聚类中心,该方式使得FCM算法对初始聚类中心的选取极为敏感,且在局部范围内较易得到最优解,但是在全局范围内的效果较差;蚁群聚类算法根据先验知识随意设定蚂蚁拾起或放下数据对象的概率,缺乏严密的数学依据。针对FCM算法和蚁群算法的不足,文中将模糊粒度计算的思想推广应用到蚁群聚类算法中,并将改进后的蚁群聚类算法与模糊C均值聚类算法相结合,提出了一种将粒度计算、蚁群算法与模糊C均值算法思想相结合的聚类算法。经过实验验证,改进后的算法较原算法具有更好的聚类效果。     

K 均值算法改进及在网络入侵检测中的应用

研究保证网络安全有效阻止入侵行为,针对网络入侵检测问题,传统 K 均值聚类算法在网络入侵检测应用过程中,存在对聚类中心初始值敏感、易陷入局部最优值等不足,从而使网络入侵检测正确率低,误检测率高难题.为了提高检测准确性,提出一种改进的 K 均值聚类网络入检测算法.采用有效指数法自动调整初始聚类数,降低了检测结果对初始聚类数的依赖,可通过自适应最佳密度半径函数来选择聚类中心,降低聚类中心对检测结果不利影响,加快聚类速度,最后通过最优初始聚类数 K 和聚类中心对网络入侵进行检测.在 Manab 平台上,采用改进算法对 KDD 99 网络入侵数据进行测试,实验结果表明,改进的 K 均值聚类算法提高了网络入侵检测正确率,误检率降低,为网络检测优化提供有效参考.     

IWO-Kohonen聚类算法在IDS中的应用

针对Kohonen神经网络模型网络入侵聚类正确率较低的问题,将入侵杂草优化(IWO)算法与Kohonen神经网络相结合,提出IWO-Kohonen聚类算法。利用IWO算法优化Kohonen神经网络的初始权值,训练Kohonen神经网络模型得到最优值。使用IWO算法增强算法的搜索能力,提高聚类正确率,并加快算法的收敛速度。实验结果表明,该算法与模糊聚类算法和广义神经网络聚类算法相比,分类正确率较高;与蚂蚁聚类算法和模糊C均值聚类算法相比,网络入侵检测率较高,误报率较低。     

一种改进的模糊C均值算法在入侵检测中的应用

为解决模糊C均值(FCM)聚类算法在入侵检测中存在的检测效率低的问题,提出一种改进方法,将改进的模糊C均值聚类算法应用于入侵检测。测试表明,该算法有效提高了聚类检测的检测率,降低了误检测率,具有可行性和有效性。     

基于粒子群优化和模糊c均值聚类的入侵检测

针对模糊c均值算法对初始化敏感及易陷入局部极值的问题,利用粒子群优化算法的全局优化性能,结合模糊c均值聚类算法,提出基于粒子群优化和模糊c均值聚类的入侵检测方法。该方法可快速得到全局最优聚类,并且有效检测出未知的攻击。实验表明该方法不仅对未知攻击有较好的检测效果,而且具有较低的误报率和较高的检测率。     

自适应FCM算法在图像分割中的应用研究

针对目前还没有较好的方法确定模糊C均值FCM聚类中C值和各个初始聚类中心这一问题,提出一种先用进化聚类快速确定初始聚类中心和聚类个数C,后用模糊C均值FCM聚类的算法,算法时间复杂度和空间复杂度与C均值FCM基本相当。应用该算法在人物图像和遥感图像中进行了分割实验验证,算法在分割的准确性和模糊边界的分隔上取得令人满意的效果。     

粒子群优化聚类算法在网络安全中的应用

研究快速变异的网络攻击准确检测问题,网络攻击如果在入侵过程中,发生较快的变异,使得入侵特征很难被准确的描述.传统的C均值聚类(FCM)算法在网络入侵检测中,多是依靠特征匹配完成检测,由于无法准确描述快速变异的入侵特征,导致网络入侵初始聚类中心选择不当,检测正确率不高.提出一种粒子群优化聚类算法的网络入侵检测方法,通过粒子群算法选择初始聚类中心,检测变异后入侵的最小化特征,采用FCM算法对最小特征进行聚类分析,完成快速变异网络入侵的检测.仿真结果表明,改进FCM算法能很好克服传统FCM算法的缺陷,有效地提高了网络检测正确率,同时提高了网络入侵的检测速度.     

加密算法在共享软件加密中的简单应用

在共享软件设计开发过程中,利用不同的加密算法实现对软件注册、软件系统文件、用户权限等进行加密保护,实现了简单的软件加密,有效保护了共享软件的传播和软件系统自身安全。     

Analysis of hyperlinks and the ant algorithm for calculating the ranks of Web pages

A survey of existing algorithms used in the analysis of hyperlinks in the Web, such as PageRank, HITS, and modified variants of these algorithms, is presented. Particular attention is devoted to the quality and acceleration of the ranking of the results of a search. An “ant algorithm” is proposed as a means of accelerating the computation of the ranks of Web pages.     

有限域上椭圆曲线 Jacobian 群求阶算法综述与比较

关于椭圆曲线密码体制（ECC）的研究,如今无论是 ECC 理论还是 ECC 的标准化、产业化都趋于成熟。在 ECC 的设计中,安全椭圆曲线的选取是 ECC 实现的基石,也是其安全性的重要保证。目前,随机选取法是最好的安全椭圆曲线选取方法,其核心思想是对随机生成的椭圆曲线计算其 Jacobian 群的阶。文章主要介绍了几类经典的计算椭圆曲线 Jacobian群阶的算法：Schoof 算法、SEA 算法、Satoh 算法、AGM 算法。在详细介绍 Schoof 算法的基础上,提出了其基于离散对数问题的改进算法：袋鼠算法和大步小步（BSGS）算法的改进方法,并用实验结果说明加速后的算法得到了提升。针对 SEA 算法,文章也提出了其 BSGS 改进算法并通过实例分析比较了原 SEA 算法与 BSGS 改进算法的实现效率。针对 Satoh 算法、AGM算法,文章介绍了算法的理论依据和具体实现,并通过实例分析比较了其优劣性和适用情况。     

PID与模糊控制算法的比较及其改进

分析比较了PID控制和模糊控制算法，针对一般PID控制容易产生超调，模糊控制的稳态精度不高的缺陷，提出了相应的改进算法－复合PID算法和带动态补偿的模糊控制算法，并通过水温控制仿真实验，比较了这几种控制算法的控制效果，实验结果证明，这两种改进算法不仅系统超调小，而且具有较高的稳态控制精度，可广泛应用于精确控制领域。     

人工神经网络快速学习算法

以Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ学习算法为基础,给出了数例神经网络仿真结果,其学习收速度大大优于ＢＰ算法及ＨＮＲ算法。     

确保安全QoS的WFS路由算法

中的最关键的功能组件之一就是基于QoS的路由，从本质上看QoS路由实际就是端点到端点的带结点条件限制和边条件限制的最短路径问题，在文[1]中指出这种问题是NP完全的。本文研究对丢失敏感对延时不敏感的QoS路由模型——确保安全QoS的路由算法，并提出了一种新启发式算法；首先，我们讨论QoS一般模型，然后利用图论中的WFS算法求解QoS路由，该算法的时间复杂度为O(nlog(n)+n×d×K_0)，优于化前在该问题上的求解算法。     

文化基因算法(Memetic Algorithm)研究进展

文化基因算法(memetic algorithm)是Pablo Moscato提出的建立在模拟文化进化基础上的优化算法,它实质上是一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索的结合体.文化基因算法的概念被提出后,已被越来越多的研究人员接受和采纳.本文主要介绍了文化基因算法的起源、实现过程,以及在各类优化问题中的应用情况.     

遗传算法与蚂蚁算法的融合

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力，但对于系统中的反馈信息利用却无能为力，当求解到一定范围时往往做大量无为的冗余迭代，求精确解效率低．蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上，具有分布式并行全局搜索能力，但初期信息素匮乏，求解速度慢，算法是将遗传算法与蚂蚁算法融合，采用遗传算法生成信息素分布，利用蚂蚁算法求精确解，优势互补，仿真表明取得了非常好的效果。