人工免疫系统在计算机安全中的应用

主要介绍人工免疫系统计算机安全领域的研究现状，包括异常诊断、网络入侵检测和病毒检测三方面，首先介绍基于免疫系统阴性选择原理的阴性选择算法原理，不同研究人员对该算法进行了改进并应用于异常诊断和网络入侵检测系统中；然后总结基于阴性选择算法以及主体与免疫系统原理相结合的两种不同的计算机入侵检测系统的特点；最后对基于免疫识别原理的计算机病毒检测和消除系统进行归纳，指出人工免疫系统在计算机安全领域的发展方向。     

非定常通气超空泡分叉突变特性研究

针对非定常通气超空泡的不稳定性,采用分叉与突变理论分析通气超空泡失稳现象发生的机理。基于Logvinovich空泡截面膨胀独立性原理及通气质量平衡方程,得出联系非定常通气超空泡长度及空化数的积分方程。根据积分思想,将积分方程分解为两个第一类Volterra积分求解,得出线性小扰动系统,对静态分叉引发的状态突变进行定性分析,并通过数值仿真进行了验证。理论分析及数值仿真结果表明,非定常通气超空泡在平衡点处呈现的跨临界分叉将导致非定常通气超空泡在分叉点处产生突变。此现象揭示了稳定通气超空泡在临界值处改变通气参数所导致的空泡失稳的机理,有助于超空泡航行体稳定航行控制系统的设计。     

人工免疫记忆分类器类别不均匀分布分类研究

类别分配不均匀是实际中常见的分类问题。文章利用基于免疫记忆的分类器—免疫记忆分类器研究该类问题。通过改进人工免疫记忆分类器距离度量方式,发现在比例选择平均距离度量情况下,该种分类器可以很好地解决类别分配不均匀问题。与另一种免疫分类方法AIRS和传统的KNN分类结果比较表明,人工免疫记忆分类器能够解决这类问题,效果好于后两者,为解决该类问题提供了新的思路和方法。     

人工免疫网络记忆分类并行算法研究

人类免疫系统是极为复杂的、固有并行性、分布式系统。人工免疫系统领域已经开发了许多免疫系统启发的算法,但没有几个显示并行性。论文提出并行人工免疫网络记忆分类系统,给出简单的并行人工免疫网络记忆分类算法。初始结果显示,通过简单的并行化方法,与并行人工免疫识别系统AIRS的比较研究表明,并行人工免疫网络记忆分类系统在并行效率等方面的性能优于后者。     

基于免疫网络聚类算法的特征垃圾邮件获取技术

文章给出了一种基于免疫网络聚类算法的邮件服务器端特征垃圾邮件获取技术,其功能是将属同一邮件服务器内的邮件用户各自认可的垃圾邮件进行自动汇总,抽取出共性的垃圾邮件,从而能在邮件服务器端对这些共性垃圾邮件进行拦截,该技术体现出高效的动态性质,可作为目前主流反垃圾技术的辅助技术。     

用于函数优化的改进免疫克隆多样性算法

免疫系统具有许多可以用于解决工程和科学问题的特性,人工免疫系统是基于免疫系统特性而发展的新兴智能系统.针对免疫算法的多样性,利用免疫系统克隆选择和克隆抑制机制,提出一种用于函数优化的改进免疫克隆多样性算法,以达到简化复杂系统函数算法的目的.多样性算法是一种基于免疫系统抗体多样性机制而开发的免疫算法,这里给出了改进的算法步骤,指出改进算法与原算法的主要区别以及所依据的免疫系统原理;文章还对算法的复杂性进行了分析,证明了改进免疫系统克隆多样性算法可以利用相对小的候选解群体解决复杂函数优化问题.     

基于改进的YOLOv3算法的乳腺超声肿瘤识别

为了提高乳腺癌诊断的效率以及准确性，本文提出一种基于改进的YOLOv3算法来构建一个乳腺超声肿瘤识别算法，辅助医生进行乳腺癌的诊断。首先在Res2Net网络上融入SE模块构建SE-Res2Net网络来取代原始YOLOv3中的特征提取网络，以此提升模型特征提取的能力。然后通过搭建一个新型下采样模块（downsample block）来解决原始模型中下采样操作容易出现信息丢失的不足。最后为了进一步提升模型特征提取的能力，结合残差连接网络以及密集连接网络的优点构建Res-DenseNet网络来替换原始模型的残差连接方式。实验结果表明:改进后的YOLOv3算法比原始YOLOv3算法的mAP提高了4.56%，取得较好的检测结果。     

微机械陀螺非平稳随机信号改进GM-AR模型研究

为进一步提高中低精度器件微机械陀螺的测量精度,采用一种基于动窗平滑的GM(1,1)改进模型对微机械陀螺零输入条件下输出的非平稳随机漂移信号进行建模,去除了多种因素引起的确定性趋势项,并与常用的线性拟合、多项式拟合方法进行了对比研究.对比仿真结果表明,改进的GM(1,1)模型可以有效地去除漂移中的确定性趋势项,较以往效果有一定改善,去除了趋势项的残差序列经验证为平稳、零均值的随机过程,对该序列建立了AR模型,利用AIC信息准则检验了模型适用性,检验结果表明,AR(3)模型为适用模型.对补偿前后的漂移序列用Allan方差方法进行分析,可以有效实现对不同频段内噪声模型的辨识,对比结果表明,补偿后的漂移噪声参数有所减小,噪声信号得到有效抑制.     

分叉分析在水下高速运动体稳定控制中的应用

为保证水下高速运动体在水中能稳定地高速运动,使用分叉法分析运动体的运动稳定性和稳定运动的区域.对运动体受力和超空泡特性进行分析,利用Matlab/R2007a sirnulink仿真平台,建立了水下高速运动体纵向运动动力学模型的模块化仿真模型.采用分又分析法确定系统分叉点、模型稳定运动的区域和运动稳定性,并使用数值仿真验证.仿真结果证明,建立的水下高速运动体的纵向运动仿真模型符合运动体的实际运动规律,在分叉点处模型的运动特性产生突变,在指定区域内模型能够稳定运动.     

小型无人机组合导航系统的平方根UKF技术研究

由于小型无人机组合导航系统的误差模型与观测模型均为非线性,对模型进行线性化的扩展卡尔曼滤波会引入线性化过程中忽略高次项的误差,导致滤波器性能下降。提出将平方根UKF方法(SRUKF)用于小型无人机IMU/GPS组合导航,SRUKF方法利用协方差平方根代替协方差参加递推运算,保证滤波算法的数值稳定性,提高组合定位的精度和可靠性。仿真结果表明,SRUKF方法是组合导航中一种很好的非线性滤波方法,实现了低成本、高精度的实时定位。