一种基于数据流分析的网络行为检测

为了更好地对网络行为进行分析, 提出了一种基于数据流分析的网络行为检测方法。通过分析网络系统体系架构, 对网络行为进行形式化建模, 并针对网络行为特点提出了一种基于与或图的行为描述方法, 最终设计实现了基于数据流分析的网络行为检测算法。实验证明该方法能在多项式时间内完成数据流事件中的关系分析, 而且与其他算法相比, 能有效提高网络行为检测的查准率。     

一种增量式数据流分析方法

数据流分析是编译器中重要部分，而增量式分析在程序开发环境和过程间优化编译器中有着相关实用的价值，当程序发生变化时，它可以增量式地维护数据流信息，而不致因程序的任何小改动都重新进行数据流分析，给出了一种增量式的消去数据流算法，它基于路径简化算法，具有和路径简化算法同样的复杂度，同样的通用性（适用于不可归约流图和流函数不完备的情况），而且能方便地在程序发生变化时维护现有的数据流信息。     

一种新的基于属性相关性的数据流特征选择算法的研究

高维数据流包含大量的无关信息和冗余信息,这些信息可能极大地降低学习算法的性能。利用属性相关性可以有效地去除数据流中的不相关属性和冗余属性,提高学习算法的效率。分析现有的属性相关性计算方法在应用中的局限性,提出基于曲线拟合的属性相关性特征选择算法FSCFFR(Feature Selection based on Curve-Fitting Feature Relevance)。理论分析和实验表明,FSCFFR在特征选择过程中具有较高的实时性和有效性。     

一种基于异常传播分析的数据流分析方法

异常处理是一种用来检测异常并对其进行处理的技术.异常传播改变了程序原来的执行路线,从而改变了程序中的数据流.在进行数据流分析时,如果不考虑异常传播对其造成的影响,则得到的信息将是不准确的.在分析C++异常传播机制和异常传播对数据流分析影响的基础上,提出一种包含异常传播信息的函数间控制流图的构建方法.该控制流图可以清晰地表示出异常的隐式控制流和异常的传播路径;然后提出了基于异常传播分析的数据流分析方法,并给出相应的算法.该方法既克服了因忽略异常传播对数据流影响而造成分析结果不准确的不足,又有助于实现异常传播数据流分析的自动处理;最后用一个实例验证了该方法的可用性.该方法可以为结构测试、回归测试、程序切片等软件工程任务提供相关信息.     

一种基于数据流分析的故障序列生成方法

故障注入是一种测评容错机制的有效方法,它通过有意识地向目标系统引入故障来加速测试容错机制的试验过程.目前大多数故障注入实验中采用的故障序列都是通过随机抽样获取的,容易造成故障潜伏,从而导致容错机制的评测结果不准确.本文提出一种基于数据流分析的故障序列生成方法.提出<故障注入位置,故障注入时间,故障类型,故障掩码>的单粒子故障模型.在此基础上,通过数据流活跃变量分析计算得出故障注入位置属性,以及定值-引用分析确定了故障注入时间属性.并以PowerPC8548处理器和它对应的Trace模拟器为实验平台,验证了该故障序列生成方法具有90%以上的失效加速比,较好地解决了故障潜伏问题.     

一种检查面向对象程序中数据流异常的方法

数据流异常是指程序中与变量使用有关的不合常规的“可凝”情况。仅靠传统的数据流异常检查技术不能发现面向对象程序中与实例变量有关的数据流异常,将方法序列规范与传统的检查技术结合起来,提出了一种能检查对象的实例变量的数据流异常的方法。     

数据流分析方法

数据流分析是一项编译时使用的技术,它能从程序代码中收集程序的语义信息,并通过代数的方法在编译时确定变量的定义和使用。该文对数据流、数据流框架及数据流算法进行了阐述;并简要地介绍了所提出的需求过程间数据流分析的方法。     

过程间的数据流分析技术

过程间数据流分析是一件比较复杂而又很有意义的工作，本文提出了一种过程间数据流分析技术，讨论了在过程间数据流分析中全局量和参数对数据流分析的影响，给出了有效的解决方法，并以此技术为基础，构造了一种程序静态分析系统。     

高维数据流的在线相关性分析

为了解决在资源受限的计算环境下快速检测高维数据流之间相关性的问题,提出一种新颖的在线典型相关性分析(CCA)算法QuickCCA, 针对传统CCA计算中的性能瓶颈, 首先采用不等概列采样技术约减流元组的数量,形成概要矩阵; 然后在概要矩阵的基础上增量地计算多维数据流之间的前k个典型相关系数.经理论分析和实验证明,QuickCCA能够在线精确地识别同步滑动窗口模式下多维数据流之间的相关性.与已有分析多数据流相关性的算法相比,QuickCCA显著地降低了计算复杂度,并且能够在精度和性能之间折中,可以作为通用的分析工具广泛应用于数据流挖掘领域.     

一种分布式数据流系统负载平衡算法

分布式数据流系统中,当输入数据流速发生较大波动时,会引起部分节点过载,从而影响整个系统的数据处理能力。针对这个问题,该文分析了分布式数据流系统的特点以及现有负载平衡算法的局限性,提出了一种利用多层重叠结构进行负载信息收集和负载分配的平衡算法。该算法利用虚拟树形结构进行负载信息的收集和负载分配,具有较好的扩展性能。以环形虚拟结构中保存的节点相对位置信息为依据进行负载移动,从而有效降低系统的响应时间。实验结果表明该算法具有良好的负载平衡能力和一定的应用价值。     

一个过程间数据流分析的框架

本文提出一个过程间数据流分析的框架．它将层次式任务图HTG（hierarchical-taskgraph）用于程序功能并行性的表示与挖掘．在框架中定义了过程表ProcTable和二叉树形式的过程调用图BCG（binary-call－graph），以使算法的时空代价最小．     

NEW METHOD FOR FUZZY SYSTEM RELIABILITY ANALYSIS

This paper presents a new method for fuzzy system reliability analysis based on fuzzy time series and the alpha-cuts arithmetic operations of fuzzy numbers, where we allow the reliabilities of the components of a system at different times t (t= ...,0,1,2,...) to be represented by different membership functions. Because the proposed method allows the reliabilities of the components of a system at different times t to have different membership functions, it is more flexible than the ones presented in Chen 1994 , Cheng and Mon 1993 , and Singer 1990 . Furthermore, because the proposed method uses the simple alpha -cuts arithmetic operations of fuzzy numbers rather than the complicated nonlinear programming techniques mentioned in Mon and Cheng 1994 , it is simpler in calculating fuzzy system reliability than the one presented in that paper.     

多级生产线可靠性分析的一种新方法

本文针对工作站可修、缓冲库容量有限的多级生产线系统,在概率流模型的基础上,提出了一种工作站生产均衡比的概念及其计算方法,解析地求取了缓冲库和工作站的状态概率,其中并使得待求解的方程数降到最少,且易于求解,然后导出了各可靠性指标的分析表达式,从而较好地解决了一般多级级联生产线的可靠性分析问题,计算示例表明,本文提出的方法计算简便,而且精度较高。     

一种新的非线性共轭梯度法及收敛性

在LS方法基础上,提出了一种新的求解无约束最优化问题的共轭梯度法.新方法通过一个新的公式计算参数,克服了LS方法的数值效果不稳定和收敛性弱的缺点,并且在强Wolfe线搜索下证明了该方法具有充分下降性和全局收敛性.大量的数值试验表明新方法是稳定的、有效的.     

2D几何图形整体内插的一种方法

隐含在２Ｄ几何图形之间的图形关系在图形内插中起着十分重要的作用。本文在深入研究了图形内插问题之后,提出了一种２Ｄ几何图形整体几插的思路并设计出了一种实现整体内插的算法。该算法根据内插图形所具有的特性建立反映初始图形之间相互关系的三维模型,然后通过该模型得到所需要的内插图形。     

一种KLEIN密码的差分故障分析

针对KLEIN密码算法提出一种可行的差分故障分析方法,研究KLEIN密码对差分故障分析的安全性。经多次分析尝试,选择分别向16个字节处各导入1比特随机故障,相当于每次引入16个随机故障。通过在KLEIN密码第12轮S盒置换操作之前对各字节引入1比特随机故障,并构造了S盒差分区分器来搜索差分值,最终恢复64比特密钥。实验结果表明,平均2.73次诱导此类故障即可恢复主密钥,同时大大降低了搜索空间。     

A NEW FUZZY-DATA MINING METHOD FOR PATTERN CLASSIFICATION BY PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS

ABSTRACT

Data mining techniques can be used to discover useful information by exploring and analyzing data. The aim of this article is to propose a new fuzzy-data mining method to find a compact set consisting of fuzzy if-then classification rules with high classification capability using the genetic algorithm. Furthermore, for not reducing the usefulness of the proposed method for classification problems with high dimensional feature space, the curse dimensionality resulting from the grid partition is overcome in the proposed method by employing the principal component analysis to reduce the dimensions. Through computer simulations, it can be seen that the proposed method is comparable to the other fuzzy classification methods on the well-known iris data, the appendicitis data, and the cancer data.     

一种移动机器人全局路径规划新型算法

针对模拟退火算法收敛速度慢这一缺陷，提出了一种基于共轭方向法和模拟退 火算法相结合的新型混合优化算法，并成功应用于机器人神经网络路径规划中．该算法可以 使优化解不陷入局部极值解而得到全局最优解．仿真实验研究表明：本文提出的这种新型混 合优化算法，计算简单，收敛速度快，显著提高了求解移动机器人全局最优化问题的计算效 率．     

基于序列标注的中文依存句法分析方法

提出了一种基于序列标注模型的中文依存句法分析方法.该方法将依存句法分析转化成序列标注问题,利用条件随机场CRF(Conditional Random Field)建立序列标注模型.在宾州中文树库的测试中,达得了76.59%的依存关系准确率,句子准确率也达到了23.5%.同时我们改进了Viterbi算法,使得依存关系的准确率提高了近2个百分点,句子准确率提高了近3.5个百分点.