直觉模糊三Ⅰ蕴涵的研究

在Zadeh模糊集理论基础上,将传统模糊推理的合成推理方法（CAI）与王国俊教授的模糊推理全蕴涵三Ⅰ算法进行分析和比较,得出了后者更加全面合理的结论,然后进一步对模糊三Ⅰ全蕴涵进行研究,将其与Atanassov的直觉模糊集理论相结合,扩展为基于直觉模糊集的三Ⅰ蕴涵,并论述了这一扩展的必要性和优点,从而得到了新的研究方向,接着给出了一个新的直觉模糊蕴涵算子,讨论了直觉模糊蕴含的运算性质,最后通过这一算子对直觉模糊三Ⅰ蕴涵进行了直觉模糊取式问题（IFMP）的求解,得到了基于这一算子的IFMP问题求解算法,并用实例验证了该算法的正确性和合理性。     

图像工程的基本概念和理论基础

首先对图像工程领域里几个不够统一的基本概念、术语给出明确的解释或定义，接着对图像处理基本算法模型及图像运算等内容进行了概括，最后描述了图像编码系统中失真的度量方法，以期澄清图像工程的若干基本概念、揭示图像工程的理论基础。     

基于网络主动防御安全模型的入侵诱骗系统

当前网络安全形势日益严峻,传统的安全技术如防火墙、入侵检测技术存在着对未知入侵模式的攻击不能有效识别等诸多缺陷,Honeypot技术作为一种网络主动防御的安全技术,也具有一定的局限性.针对以上单一技术在网络安全防御上的缺陷,从主动防御的角度,基于网络主动防御安全模型构建了入侵诱骗系统的体系结构,并且设计了Honeypot与防火墙、IDS的联动系统,既克服了防火墙不能提供实时检测的缺陷,又降低了IDS的漏报率和误报率,弥补了各自的不足,充分发挥了优势,从而提高了网络系统的主动防御能力.同时,给出了有限自动机模型,模拟了入侵诱骗系统的基本功能,为系统的行为描述和结构设计提供了理论依据和论证.     

图像工程与嵌入式零树小波图像编码

介绍了图像工程领域里新颖有效的嵌入式零树小波EZW图像编码方法。首先叙述从子带编码到小波编码的演变历程，包括正交小波的多分辨率分析和滤波器组等内容。接着阐述小波分解图像方法和EZW编码原理。重点对EZW算法进行了详细分析和描述，包括零树及其扫描方法，以及EZW算法的实现步骤。最后对上述内容进行了概括。     

融合可验证随机函数的改进Raft共识算法

传统的Raft算法容易因受到恶意攻击而导致效率低下。针对Raft算法在执行过程中可能被攻击者探测到Leader身份进而发动攻击的问题,利用可验证随机函数的随机性和非交互式特性,改进了原有Raft算法，隐藏了选主过程中Leader的身份的同时避免了原算法的多轮选举问题。提出的改进Raft算法的详细设计了可验证随机函数的实现并将其融入到选主过程中,并且分析了改进方案的系统安全性和稳定性，对比了不同共识算法在各需求场景下的表现。仿真试验表明:改进后的算法在选主过程中隐藏了被选中节点的身份,在保证系统稳定性的前提下提高了系统安全性,并且在系统节点越来越多时提高选主的时间效率的表现更好。     

基于直觉模糊熵的粒子群模拟退火算法

针对智能算法在解决大规模0-1背包问题时易陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出一种基于直觉模糊熵的粒子群-模拟退火算法(IFEPSO-SA)。采用交换操作和模拟退火机制对粒子群算法中的局部最优解二次优化;然后,以种群直觉模糊熵(IFE)为测度,自适应改变惯性权重,并对种群进行变异操作。测试结果表明,IFEPSO-SA在解决大规模0-1背包问题时有较好的求解质量;仿真实验结果表明,IFEPSO-SA与基于直接模糊熵的粒子群算法(IFEPSO)相比,熵值波动较小,反映出IFEPSO-SA有更好的局部搜索能力,并且IFEPSO-SA在算法收敛速度和求解质量方面都优于IFEPSO以及经典的粒子群算法和模拟退火算法。     

基于控制信息集约的SDN流表更新策略

在控制器带内模式下，为减小流表更新时间，简化流表下发过程，提出了基于控制信息集约的流表更新策略。从路径创建和路径切换2种场景讨论流表更新过程，引入源路由机制和跟踪包机制，集约化流表更新报文形式，统筹规划下发方式，旨在保证流表更新的一致性的同时，降低控制器端的收发信息量和更新时间。仿真实验表明：在不同链路时延和传输速率的条件下，更新策略相较于基于分类的更新策略(C-FUS)和基于路径及反馈的更新策略(PF-FUS)，流表更新时间大大降低，更新过程不会造成较大的网络传输波动；更新策略下的控制器端收发信息量与PF-FUS相近，都远低于C-FUS。     

具有禁忌算子的遗传算法目标优化分配

针对地面防空作战中的多通道目标优化分配问题，给出了一种具有禁忌算子的混合遗传算法。该算法结合禁忌搜索算法和遗传算法二者的优点，既克服了禁忌算法全局搜索能力的不足，又提高了遗传算法的爬山能力，还解决了遗传算法容易陷入局部最优的问题，并使搜索过程具有记忆功能。仿真结果表明，该算法可有效给出求解多通道目标优化分配问题的满意解。     

直觉模糊三I蕴涵的研究

在Zadeh模糊集理论基础上,将传统模糊推理的合成推理方法(CAI)与王国俊教授的模糊推理全蕴涵三I算法进行分析和比较,得出了后者更加全面合理的结论,然后进一步对模糊三I全蕴涵进行研究,将其与Atanassov的直觉模糊集理论相结合,扩展为基于直觉模糊集的三I蕴涵,并论述了这一扩展的必要性和优点,从而得到了新的研究方向,接着给出了一个新的直觉模糊蕴涵算子,讨论了直觉模糊蕴含的运算性质,最后通过这一算子对直觉模糊三I蕴涵进行了直觉模糊取式问题(IFMP)的求解,得到了基于这一算子的IFMP问题求解算法,并用实例验证了该算法的正确性和合理性。