层级式可视化并行程序建模系统研究

可视化建模技术虽能降低并行程序设计的难度,但复杂的硬件结构仍使软件层面上的并行程序设计方法存在一定难度。为此,提出一种基于层级式建模思想的并行程序可视化建模方法和分层建模方案,设计和实现一个面向多层次集群环境的可视化建模系统e-ParaModel,用建模实例验证其可行性和实用性。     

基于猴群算法的入侵检测技术

针对入侵检测系统存在高漏报率的问题,提出一种基于猴群算法的入侵检测技术.利用猴群算法从网络审计数据KDD99数据集中生成一个分类的规则集合,采用支持度-置信度模型实现猴群算法的目标函数,以控制生成规则的质量,将动态生成的规则应用于基于规则的的入侵检测系统中.实验结果表明,基于猴群算法的入侵检测技术可改进生成规则的质量,...     

基于傅立叶变换的网页去重算法

去除重复网页可以提高搜索引擎的搜索精度,减少数据存储空间。目前文本去重算法以关键词去重、语义指纹去重为主,用上述算法进行网页去重时容易发生误判。通过对字符关系矩阵进行K L展开,将每个字符映射成为一个数值,然后对这个数值序列做离散傅立叶变换,得到每个网页的傅立叶系数向量,通过比较傅立叶系数向量差异实现对网页的相似度判断。实验结果表明该方法可对网页实现较好的去重。     

基于系统调用顺序和频度特性的入侵检测模型

提出了一种将系统调用的顺序特性和频度特性相接合来构建入侵检测模型（COFIDS模型）的新方法，该模型采用kNN(k-Nearest Neighbor Classifier)算法实现入侵检测，并利用一种改进的相似因子，来增加系统调用序列间相似度的差别，减少了识别误差，提高了检测率，降低了入侵检测的误报率。实验表明，COFIDS还具有较强的抗噪声干扰的能力。抗噪声干扰的能力。     

可扩展高性能CSCW通用平台设计与研究

通过对一些现有CSCW通用平台的研究，发现它们有一些共同的不足之处，如无法对核心功能进行扩展、系统性能较差等。该文提出了一套CSCW通用平台设计方案，对不足之处进行了改进。该设计方案采用了基于协议栈的网络通信模型、分布式缓存，通过实现和测试表明该设计方案可显著地提高系统的扩展性和性能。     

时间序列趋势挖掘在辅助决策系统中的应用

传统的博克思-詹金斯（Box-Jenkins）时间序列分析与预测方法对模型参数的确定使用试错法。这种方法过于繁琐，且不易找到参数的最佳估计值。本文讨论了如何将改进的BP网络（Levenberg-Marquardt神经网络）应用于模型参数的确定。通过一个应急联动辅助决策系统的工程实例证明了所做的工作在提高辅助决策系统的宏观数据分析和预测能力上具有重要意义。     

一种高效的分类规则挖掘算法

提出了一种高效的分类规则挖掘算法,它结合神经网络的容错性能和决策树的规则生成能力,采用神经网络从样本集中删除不相关的和弱相关的特征属性,同时删除训练样本集中的噪声数据。然后采用决策树从处理过的训练样本集中抽取规则,由于去除了噪声数据,因此使得所挖掘的规则精确度大大提高,同时减少了规则的数目。实验证明所提出的算法,具有很高的分类精度。     

用辐射度算法计算厅堂声学传递特性

将用于光传播的辐射度算法加以改进,以获取对应于某一的厅堂脉冲响应,并针对建筑材料的声发射特性和通过快速傅立叶变换后在频域合成,对建筑厅堂的传递特性进行仿真为在设计阶段得到中清晰度、早期延迟时间等厅堂的声学评价指标了一种有效的途径。     

Cell BE环境中BF算法并行化及性能优化

BF(Brute Force)算法在Cell BE环境中的并行化及性能优化研究是此类算法向Cell BE环境迁移的基础。根据Cell BE独特的结构及算法本身的特点,采用计算-加速的编程模型实现并行化,分析评价双缓冲、Mailbox、DMA-list机制对BF算法性能的影响。结果显示,3种机制的单独应用都可以优化BF算法在Cell BE上的并行处理性能,任意2种以及3种机制的综合应用都可以不同程度地进一步提升性能,其中3种机制的综合应用使性能达到最优。