基于人工免疫机制的木马检测系统

将生物体免疫系统的原理、规则和机制运用到计算机木马检测系统中。利用人工免疫系统的分布性、自适应性、记忆性和高效性,降低检测系统的误报率和提高自适应性问题。     

僵尸网络的危害及其应对策略

僵尸网络（Botnet）是一种从传统的恶意代码进化而来的新型的攻击方式。为攻击者提供了隐匿、灵活、且高效的一对多的命令与控制机制。可控制僵尸主机实施DDoS攻击、垃圾邮件发送,窃取敏感信息等攻击。Botnet正处于快速发展时期,对网络安全构成了越来越大的威胁,对中国造成的危害尤为严重,由Botnet发起攻击的破坏性非常惊人。介绍了Botnet的危害及应对Botnet的措施。     

思维状态的EEG信号分类方法研究

脑电信号(EEG)是一种研究脑活动的重要信息来源,基于脑电信号的人与计算机的通信已成为一种新的人机接口方式.运用时域回归方法对2～5种不同思维脑电信号进行预处理,用AR模型提取信号分段前后特征,最后用BP算法进行分类.并对分段前后的分类结果进行比较,实验表明,该方法达到很好的分类效果.     

灰色理论在房地产投资项目风险评价中的应用

针对房地产投资项目风险自身特性,利用层次分析法和灰色聚类法进行房地产项目投资中的风险评价,将房地产风险量化,进行风险评价,不仅比较准确地把握项目投资风险状况,为管理者提供更为合理的参考依据,而且使投资决策更为科学。     

智能算法在数学建模比赛中的应用

数学建模竞赛作为一项成功的数学教学改革实践,有效的促进了学生数学实践能力的提高以及对数学思想的探索,近年来,随着计算机技术及人工智能技术的飞速发展,人工智能算法在数学建模中得到了广泛的应用,智能算法的提出为数学建模的发展起到了至关重要的推动作用.     

量子神经网络在交通运输能力预测中的应用

针对BP神经网络在道路交通运输能力预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通能力预测模型.通过对以往数据的发展变化趋势进行分析建立现有数据与时间之间的对应关系,然后再利用这组数据,最后对预测的结果进行分析,预测结果表明:该预测模型能够较好地适应道路交通运输能力数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高。     

PROFIBUS-DP现场总线在SBR法污水处理控制系统中的应用

主要介绍了一种基于PROFIBUS-DP现场总线的污水处理控制系统.该系统由上位机、PLC和相关设备组成,通过现场总线PROFIBUS-DP和上位机能比较全面的了解现场,能对整个污水处理过程实现自动控制和手动控制.并且就工艺的灵活多变提出了一种新的软件设计思想--工艺字、状态字配合组态软件,适当变化控制工艺的要求的软件设计思想.     

GRNN神经网络在电力系统负荷预报中的应用

为了预报电力系统负荷,采用GRNN（广义回归网络）的方法,通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型,用MATLAB7.0仿真,达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高,避免了BP网络预测同样的数据库,算法冗长,网络预测结果不稳定的缺点,GRNN网络具有更好的预报精度。     

基于神经网络集成的睡眠脑电分期研究

用近似熵对睡眠脑电信号进行分期,由于睡眠Ⅲ期和Ⅳ期近似熵值非常接近,靠近似熵值无法区分,提出基于神经网络集成的睡眠脑电信号分期,采用BP神经网络为分类器,对用AR参数提取的睡眠脑电特征对睡眠Ⅲ期和Ⅳ期进行分期。为进一步提高BP神经网络性能,采用Bagging算法对BP神经网络分类器进行加权投票,实验表明,提出的方法具有很好的分期效果。     

基于神经网络的特征选择与提取方法研究

特征选择的基本任务是如何从许多特征中找出那些最有效的特征,即研究如何把高维特征空间压缩到低维特征空间。特征选择在数据挖掘、图象处理、数据压缩、模式识别等诸多方面有广泛的应用,本文简介了神经网络的特征选择与提取方法。