省属公安高校网络安全执法技术学科建设的实践与思考

网络安全与执法技术学科是近年来发展起来的年轻学科,它融合了计算机科学、法学、社会学、公安学等领域的综合知识。该学科研究的领域广、涉及的内容多,且具备明显的跨学科特性,这些对该学科的建设提出了挑战。文章从已有的学科建设实践出发,分析地方公安高等院校的特点,阐述在学科建设中学科研究领域、学科与专业的关系以及人才队伍梯队培育等问题,对网络安全执法技术学科在研究领域的选择和建设、人才培养方法、专业和课程建设等方面提出建议和应注意的问题。     

基于分类回归树(CART)方法的统计解析模型的应用与研究

分类回归树是基于统计理论的非参数的识别技术，它具有非常强大的统计解析功能，对输入数据和预测数据的要求可以是不完整的，或者是复杂的浮点数运算。而且，数据处理后的结果所包含的规则明白易懂。因此，分类回归树已成为对特征数据进行建立统计解析模型的一个很好的方法。本文首先介绍了一种构建分类回归树的算法，并对其剪枝策略进行了简单的探讨，最后用统计解析软件S－PLUS对一个应用实例进行了分析，给出结果。     

基于Lyapunov优化的时变无线传感网路由研究

针对无线传感网应用中监测环境具有随机性和不可预测性等因素使得节点感知速率通常是时变的且某些时刻会超出链路容量的实际问题,设计了一种时变路由算法.在该算法中,将时变感知速率下的路由问题建立成以时均的网络能耗与丢弃感知数据代价的加权和最小为目标的随机优化模型,并利用Lyapunov优化技术求解该模型,进而得到一种路由策略来实时决策每条链路上的数据流量以及由于节点感知速率持续超出链路容量而不得不丢弃的数据量.进一步,讨论感知数据不被丢弃的条件,建立目标函数与感知信息最大传输时延之间的权衡关系.最后,通过仿真实验,验证了本文算法在能耗、感知数据的丢弃量及传输时延之间的均衡关系.还在不同的最大数据感知速率下,比较了本文算法与AVE算法的性能.     

基于非线性共振的图像恢复技术及应用

图像恢复技术常用于信息安全和电子取证等领域.传统的图像恢复技术,往往通过抑制噪声的方式来对图像进行恢复,但是,这样的缺点在于图像中一些非噪声像素遭到破坏,而文章中提到的相关算法则是将信号处理系统中的随机共振演化为双稳态随机共振并将其引入到图像恢复中来,将噪声视作一种能量,从而达到图像恢复的目的.