基于IHS_LSSVR的网络安全态势预测方法

针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于IHS_LSSVR的网络安全态势预测方法。对和声搜索算法（HS）的原理进行了研究,在该基础上提出一种改进的和声搜索算法（IHS）。将最小二乘支持向量回归机（L-SSVR）嵌入到改进的和声搜索算法（IHS）的目标函数计算过程中,利用IHS算法的全局搜索能力来优化选取LSSV-R的参数,在一定程度上提升了LSSVR的学习能力和泛化能力。仿真实验表明,通过与已有的其他预测方法作对比,该方法具有更好的预测效果。     

基于和声搜索算法和相关向量机的网络安全态势预测方法

针对当前网络安全时变性、非线性、预测评估难的现状,提出一种基于和声搜索算法和相关向量机(HS-RVM)的网络安全态势预测方法,以弥补现有预测方法在预测精度方面的不足。在预测过程中,首先对网络安全态势样本集进行归一化处理和相空间重构;然后,通过利用和声搜索(HS)算法搜索相关向量机(RVM)最优的超参数,以得到预测精度和速度都得到提升的网络安全态势预测模型;最后,采用Wilcoxon符号秩检验验证模型预测性能之间的差异性。仿真实例表明,所提预测方法的平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.49575和0.02096,预测性能优于改进和声搜索(IHS)算法优化的正则极速学习机(RELM)预测模型和PSO算法优化的支持向量机回归(PSO-SVR)模型,Wilcoxon符号秩检验结果显示预测性能之间具有显著的差异性。所提预测方法能够较为精确描述网络安全态势变化规律,有利于网络管理者及时掌握网络安全态势变化趋势。     

自适应和声粒子群搜索算法

针对现有改进和声搜索算法(IHS)的不足,提出一种自适应和声粒子群搜索算法(AHSPSO).首先对和声记忆库中每个变量用粒子群算法寻优,再利用自适应参数PAR和bw调节来提高对多维问题的搜索效率.利用5个标准的优化算法测试函数对AHSPSO算法进行测试,并与IHS,PSO和SA算法进行对比,仿真结果表明了AHSPSO算法具有较强的精确寻优和跳出局部最优的能力.     

基于改进全局和声搜索算法LSSVM的短期电力负荷预测

针对全局和声搜索算法（GHS）存在的缺陷,提出改进全局和声搜索算法（IGHS）。该算法通过扩大最优和声搜索区域,并在搜索过程中引入受和声库影响的微调变量,从而增强了算法跳出局部极小值束缚的能力。将该改进算法应用于电力负荷预测中,提出基于改进全局和声搜索算法最小二乘支持向量机（IGHS-LSSVM）的负荷预测方法。利用某电力公司的历史数据进行仿真,结果表明方法具有较高的预测精度。     

基于IHSA_LSSVM的供应链绩效评估研究

为有效评估供应链绩效,结合和声搜索算法(IHSA)与最小二乘支持向量机,提出一种评估算法(IHS_LSSVM)。研究和声搜索算法的原理,对基音调整概率和基音调整步长进行动态调整,给出一种改进的和声搜索算法。利用该算法的全局搜索能力优化选取LSSVM的惩罚因子r和高斯核函数的半径σ。采用供应链绩效评估实例,构建供应链评估模型。仿真实验结果表明,与已有的BP神经网络和LSSVM等评估算法相比,IHS_LSSVM具有更小的预测误差和更高的预测精度。     

深度置信网络优化模型在人才评价中的应用

针对深度置信网络(DBN)权值随机初始化容易使网络陷入局部最优的问题,引入改进的和声搜索(IHS)算法,提出基于IHS的DBN模型(IHS-DBN)。在和声搜索算法的基础上,利用全局自适应的和声音调调整方式,提升算法收敛速度和后期局部搜索能力。将DBN重构误差函数作为IHS算法的优化目标函数,通过不断迭代优化解向量为DBN寻找一组较优的初始权值进行网络训练,并在MNIST数据集上验证IHS-DBN模型的有效性。IHS-DBN模型在高校人才评价中的应用结果表明,与DBN、SVM和BP神经网络评价模型相比,IHS-DBN模型的评价准确率分别提高3.6%、7.3%和16.4%。     

自适应改进和声—单纯形进化算法研究

针对和声搜索算法的不足,提出了一种自适应改进和声—单纯形进化算法(AIHSEA)。通过在新算法中加入变异策略对和声微调进行改进来增强算法的鲁棒性;适时执行单纯形算子增加群体搜索的方向性来加快搜索;采用自适应参数HMCR、PAR和BW调节全局和局部搜索。采用六个标准的优化算法测试函数对AIHSEA进行测试,并与HS、IHS和GHS算法进行对比,仿真结果表明AIHSEA算法具有较强的精确寻优和跳出局部最优的能力。     

改进和声搜索算法及其在连续函数优化中的应用

针对一般和声搜索(HS)算法在求解连续函数优化问题时存在的困难,提出一种改进的多样化和声搜索(IDHS)算法。该算法借鉴模拟退火算法的思想对参数的更新方式作出调整,并且限制保存在和声记忆矩阵中的一致和声的数量以增加解的多样性。数值仿真结果表明,与其他几种传统的和声搜索算法相比,该方法进一步提高了计算精度和收敛速度,以及全局寻优能力。     

改进和声搜索算法及其在连续函数优化中的应用

针对一般和声搜索(HS)算法在求解连续函数优化问题时存在的困难,提出一种改进的多样化和声搜索(IDHS)算法。该算法借鉴模拟退火算法的思想对参数的更新方式作出调整,并且限制保存在和声记忆矩阵中的一致和声的数量以增加解的多样性。数值仿真结果表明,与其他几种传统的和声搜索算法相比,该方法进一步提高了计算精度和收敛速度,以及全局寻优能力。     

离散和声求解带启动时间批量流水线调度问题

分别在有等待和无等待的情况下,深入分析了带有启动时间的批量调度问题,以最小化最大完成时间为目标,提出了两种离散和声搜索算法。针对算法本质连续而问题离散的矛盾,对和声搜索算法进行改进。首先提出了基于工序的编码方式,采用inver-over和重组两种离散算子产生候选解的进化机制;并利用改进的NEH(Nawaz-Enscore-Ham)方法进行初始化,产生的高质量和多样化的初始种群有效地指导了算法的进化方向,提高收敛速度;最后将一种简单而有效的局部邻域搜索方法嵌入到和声搜索算法中以增强其局部搜索能力。仿真实验和比较结果表明了所提算法的有效性。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议，适用于各种分布式控制系统。在实时应用中，标准的CAN协议使用静态优先级算法，对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后，提出了一种基于指数分配方式的MTS算法，在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于C_nV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。