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网络安全态势预测是网络安全领域的研究热点之一,在分析当前网络安全态势预测方法的基础上,论文利用Kalman滤波理论建立了网络安全态势预测模型,利用当前和过去时段的攻击强度和网络安全态势值对下一时段的网络安全态势进行预测.实验结果表明该算法的预测精度优于传统的GM(1,1)算法和普通卡尔曼算法(即未结合影响因素),算法适应性和实时性优于RBF算法. 相似文献
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针对入侵检测的标记数据难以获得的问题,提出一种基于集成学习的Self-training方法——正则化Self-training。该方法结合主动学习和正则化理论,利用无标记数据对已有的分类器(该分类器对分类模式已学习得很好)作进一步的改进。对三种主要的集成学习方法在不同标记数据比例下进行对比实验,实验结果表明:借助大量无标记数据可以改善组合分类器的分类边界,算法能显著地降低结果分类器的错误率。 相似文献
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符号执行作为一种基本的程序分析技术,已被广泛应用于软件测试领域。研究表明,即使在现有的查询优化技术的支持下,约束求解也仍然是符号执行中最耗时的部分。猜测符号执行的思想是将多次约束求解合并成一次求解,从而减少约束求解消耗的时间。但是,猜测的成功率受猜测深度和路径搜索方向的影响,尤其是路径搜索的方向在较大程度上决定了整体猜测的成功率。因此,引导路径搜索向成功率高的方向进行,对提高猜测符号执行的整体效率至关重要。在猜测符号执行的路径搜索过程中引入蚁群算法,根据节点条件信息初次确定分支路径的权重,在多次迭代中根据分支路径的覆盖情况更新权重,通过权重决定路径搜索的方向。实验表明,该方法有效提升了猜测符号执行的效率。 相似文献
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为了有效且精确地预测电力负载,提出一种基于支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的预测方法对负载消耗进行建模,同时提出一种基于遗传算法(Genetic algorithm, GA)的两级改进遗传算法(Modified Genetic Algorithm, MGA)以调整SVR中的参数。在满足SVR约束条件的情况下选用平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)作为MGA的适应度函数。最后使用一组实际数据对基于MGA的SVR预测方法的可行性和有效性进行了验证。
相似文献
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人工神经网络在混沌观测时序数据处理中的应用 总被引:8,自引:1,他引:7
人工神经网络是用来模拟人脑智能特点和结构的一种模型,具有很强的非线性映射功能。把它引用到观测序列数据的分析处理中,可为观测数据的分析处理提供一种新方法的方法,也是对人工神经网络方法应用的推广。文中分析了时间序列的可预测性,给出了用人工神经网络预测和处理混沌观测时间序列的方法,并给出了应用实例。结果表明:用该方法处理能达到较高的精度。 相似文献
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实时系统调度算法综述 总被引:2,自引:0,他引:2
在多道程序环境下,主存中有多个进程,其数目往往多于处理机数目。操作系统通过处理机调度程序,按照某种调度算法动态地把处理机分配给就绪队列中的一个进程,使之执行。处理机是重要的计算机资源,提高处理机的利用率及改善系统性能(吞吐量、响应时间),很大程度上取决于处理机调度性能的好坏,因而操作系统的调度算法是非常重要的。通过研究基本的操作系统作业(进程)调度算法,详尽分析和对比这些调度算法的优势和劣势。最后对新兴的实时系统研究现状进行介绍和展望,为以后实时系统调度算法研究提供了有效的参考价值。 相似文献
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