新的基于最小风险的贝叶斯邮件过滤模型*

分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的基于最小风险的朴素贝叶斯模型,提出了一种新的基于直线几何分割的朴素贝叶斯邮件过滤模型LGDNBF,定义了新的风险因子。新的风险因子对决策风险的描述更加精确,同时使得LGDNBF具有一定的可扩展性。实验结果证明,LGDNBF的分类准确率比传统的基于最小风险的朴素贝叶斯模型有明显的改善。     

基于改进Nave Bayes的垃圾邮件过滤模型研究

分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的NaveBayes过滤模型(NBF),指出了期望交叉熵(ECE)特征词选取方法的不足。提出了改进的NaveBayes垃圾邮件过滤模型(A-NBF),用改进的期望交叉熵(AECE)选取垃圾邮件特征词,并在邮件分类过程中对特征词进行加权,从而提高对垃圾邮件过滤的精度。实验结果可以看出A-NBF比NBF在过滤精度方面有明显的提高。     

网络服务伪装自动响应模型研究

基于伪装网络服务监测跟踪攻击行为及过程,可以有效研究发现未知攻击方式及其特征。为使伪装网络服务能够自动响应不确定的攻击探测行为,引入了网络服务伪装自动响应模型。该模型对网络会话进行自学习生成状态机,利用经过特征提取的状态机进行模式匹配,进而构造网络会话响应内容。同时利用基于有色事件驱动状态变迁的思想对响应过程进行控制。实验结果验证了该模型的有效性。     

网络伪装模型研究

基于主动、被动探测攻击目标并分析其数据报的网络特征值,可以得出攻击目标的操作系统类型等重要信息,进而得出与之相关的系统漏洞,为入侵和攻击提供重要依据。提出的网络伪装模型中,通过对数据报报头网络特征值进行被动、主动伪装,可以有效防御针对网络特征值的主动、被动探测,实现隐藏攻击目标的真正网络特征信息,进而避免基于系统漏洞的攻击入侵。基于该模型实现的原型系统实验表明,该伪装模型能够很好地隐藏网络特征值。     

深度学习视阈下MOOC学习者流失预测及干预研究

MOOC（Massive Open Online Courses）在为学习者提供优质课程的同时，低完成率成为影响其有效推广的重要因素。通过对edX开放数据集分析发现，学习者的逐渐流失是导致MOOC课程低完成率的因素之一，且学习行为与成绩之间存在复杂的相关性；基于线性回归和深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）预测学习者的成绩，实验证明，DNN能够更好地拟合学习行为与成绩之间复杂的相关性，实现对成绩更加精准的预测，预警学习者流失；对预测的潜在流失学习者迭代进行个性化的教学干预，提高MOOC课程的完成率。     

基于细菌觅食与改进Otsu算法的自适应阈值边缘提取

针对Canny算子在阈值偏高或偏低的情况下会产生边缘丢失或伪边缘的缺陷,提出了一种基于细菌觅食算法与改进最大类间方差法（Otsu算法）相结合的自适应阈值Canny算子。根据图像的梯度幅值直方图将像素点进行分类,并基于改进的Otsu算法定义描述类间方差的适应度函数,通过细菌觅食算法自动获取使适应度函数最优的高低阈值。实验结果表明,该方法在目标边缘提取的准确性上优于传统算法。     

基于模糊理论和蚁群算法的图像边缘连接方法

针对边缘检测的断点问题,提出一种基于模糊理论和蚁群机制的断点连接方法。以原图像和传统检测算法得到的边缘为基础,分析出边缘端点,根据端点邻域内各像素的梯度信息,采用模糊判决方法,计算隶属度矩阵;由各像素的灰度梯度、隶属度和信息素确定转移函数,减小蚁群寻优的盲目性,提高边缘点定位的准确性。实验结果表明,该方法不仅能有效改善边缘不连续现象,且补偿边缘能更真实地反映原图像边缘信息。     

基于改进几何活动轮廓模型的图像分割算法

针对传统几何活动轮廓（GAC）模型易出现边界泄露的缺陷,提出一个基于改进GAC模型的图像变速分割算法。该算法结合了图像边缘梯度信息和边缘角点坐标信息,通过改变演化曲线在角点及弱边界处的常量速度,避免活动轮廓曲线继续演化进入目标边界内,造成边界泄露和角点丢失现象,影响目标轮廓提取的准确性。实验结果表明：该算法可使演化曲线更加准确地停在目标边缘,并且在一定程度上减少了边界泄露问题。     

基于自适应蜂群算法的云计算负载平衡机制

针对将蜂群算法应用在负载平衡系统中,出现的由于请求之间关系处理不当而产生的不利于负载平衡的资源局部密集现象,提出了改进的自适应蜂群算法。通过引进其他类型的请求,以阻断短时间内本该到来的与该服务器处理的请求有某些相似的请求,由此增强了负载平衡的可用性,提高了系统吞吐量。实验结果表明基于蜂群算法的负载平衡机制无论是在系统吞吐量方面或是系统可扩展性方面均适用于云计算环境,改进的自适应蜂群算法在系统吞吐量方面较传统算法性能提高5%以上。     

对等组内安全通信密钥协商协议

提出了一种基于Diffie-Hellman密钥交换和虚拟密钥树的对等组内安全通信密钥协商协议。每个成员只记录维护其密钥路径及密钥路径上结点的密钥、隐蔽密钥和协同隐蔽密钥，通过计算得出组通信密钥。成员加入对等组时，通过认证并取得确认信息P。，其它成员根据P。来更新其密钥树和组通信密钥；成员离开对等组时，由具有相对于离开成员父结点最左路径的成员发起密钥树的更新过程。由最后的理论分析和实际应用可以看出，该协议具有良好的安全性。