基于r-连续位匹配规则的免疫计算中孔洞的研究

自体/非自体识别是免疫计算的基础,也是构建人工免疫系统的核心问题之一。针对免疫算法的编码方式,孔洞定义及其成因进行了阐述;在此基础上量化分析了基于r-连续位匹配规则的孔洞规模,给出了此类孔洞数目的计算算法;最后比较现有方案,提出更为优化的解决方案。     

基于负选择算法的异常入侵检测

自然免疫系统的保护机制为设计计算机入侵检测带来了巨大的灵感,并且它是一种能够解决复杂入侵问题的信息安全技术。本文提出一个新的异常入侵检测算法,该算法能够通过产生有效率的检测因子来检测即时的入侵。     

基于r-连续位匹配规则的入侵检测研究

检测器匹配规则和匹配概率是入侵检测系统中构建检测器集和检测器进行有效检测的重要依据。Hofmeyr曾经提出一个基于r-连续位匹配规则的匹配概率分布公式,这个公式在构建检测系统时被广泛使用,但这个公式存在误差。因此提出一个更准确的基于该匹配规则的匹配概率分布公式将对入侵检测系统性能的改进有重要意义。从对这个匹配公式中两个参数r和l的取值范围分析可以得出影响入侵检测系统性能的某些因素。一个实现快速r-连续位匹配的算法的提出,解决了系统进行匹配运算时的时间开销问题。     

基于r-连续位匹配规则的入侵检测研究

匹配规则和匹配概率精度直接影响入侵检测系统的性能.Hofmeyr曾提出一个基于r-连续位匹配规则的匹配概率的近似公式,但这个公式存在明显的误差.通过匹配系数矩阵Aij的提出,一个更精确的匹配概率公式将会修正误差,并准确地计算匹配概率,这个概率有助于得到交叉反应阈值r的最优解.通过快速匹配算法,使得构建高效入侵检测系统成为可能.     

WCCS环境下连续r位串匹配算法及其并行化研究

通过将免疫系统中连续r位匹配规则引入到串匹配算法中,在传统KMP串匹配算法的基础上提出了r-KMP算法,该算法使用匹配闽值r来控制文本串与模式串的匹配程度.然后在WCCS(Windows compute cluster server)平台下部署了并行化的r-KMP算法,通过实验分析了算法的性能和时间复杂度.实验结果表明,该算法能有效的控制串匹配程度,它的并行化减少了执行时的运算时间,提高了串匹配效率.     

基于改进贝叶斯算法的信息安全模型

很多网关系统和入侵检测系统被设计来保护信息系统的安全，其中一种安全隐患是现有网关系统的不完备性和入侵检测系统的虚警和漏警。该文总结了前人成果，改进了原有的入侵检测算法，提出了一个基于改进贝叶斯算法的新模型。该模型提高了入侵检测系统的完备性和准确性，更有效地保障了信息系统的安全。     

IDS中规则匹配动态调整法的分析与改进

目前大多数入侵检测系统都是基于规则匹配的方法进行检测报警的。本文对规则匹配的动态调整方法进行了分析并提出了改进方法，使得在保证规则配置相对稳定的情况下，提高了检测到的数据包与规则匹配的速度，提升了系统的运行效率。     

基于免疫匹配规则的本体语义匹配

本文通过对免疫系统匹配规则的介绍,以及对已有的本体语义匹配规则的分析,提出了将免疫系统中的连续r位匹配规则应用到本体语义匹配当中去,并研究及实现其具体的算法,分析了匹配的概率。数学分析表明,其在语义匹配方面提高了匹配效率和准确度。同时,本文提出了今后的改进方法,使得免疫算法在语义匹配方面充分发挥出其自身的优势,为人工免疫系统和本体领域找到新的结合点和研究领域。     

基于亲和力阈值的静态克隆选择算法

静态克隆选择算法用于产生检测特定“非我”的检测器。该文通过引入亲和力阈值参数改进静态克隆选择算法,使其匹配规则能够灵活表示“或”关系,且只须部分匹配即可高效提取能识别“非我”的部分样本特征。自我/非我区别的模拟实验结果表明,与静态克隆选择算法相比,该算法能更有效地产生部分分类规则。     

一种改进的位平面匹配运动估计算法

为进一步提高视频的编码效率,提出一种改进的位平面匹配(BPM)算法,通过调整阈值的选取方式,减少搜索次数,利用改进的运动矢量计算方法提高搜索准确性,提升图像质量。实验结果表明,与传统BPM算法相比,该算法能提高位平面的区分能力,增强运动估计效果。     

基于改进Trie树结构的正向最大匹配算法

提出一种改进的Trie树结构,树节点记录了字符串与构词的位置信息,子节点采用哈希查找机制,在此基础上优化了中文分词的正向最大匹配算法。分词过程中利用自动机机制判断是否构成最长词,解决了正向最大匹配算法需要根据词长调整字符串的问题。算法时间复杂度为1.33,对比试验结果表明有较快的分词速度。基于改进Trie树结构的正向最大匹配算法提高了中文分词速度,尤其适用于词典结构需要实时更新的场合。     

基于改进的种子点扩展自适应立体匹配算法

由于在图像中不同区域的纹理密集程度不同,因此使用固定窗口大小的算法无法兼顾纹理不同的区域,并且在视差不连续区域的匹配精度较低。针对该问题,提出一种自适应窗口和自适应权重相结合的算法,并且采用种子点扩展的方法。首先,通过交叉自适应窗口法,区分出连续点和孤立点,对于不同的分类点采用不同的处理方法。其次,针对每一个像素点,利用改进的自适应权重方法进行匹配。最后,提出一种新的种子点扩展的视差优化方法,对初始视差图进行精细化。实验结果表明,视差图中纹理密集区域和视差不连续区域的误匹配现象得到改善。该算法可以有效地处理图像中纹理分布不均的问题,提高了在视差不连续区域内匹配精度。     

一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法

人脸识别作为模式识别领域的热点研究问题受到了广泛的关注。传统BP算法虽然具有自学习、自适应以及强大的非线性映射能力并且在人脸图像识别准确率上占有很大的优势,但算法具有收敛缓慢、训练过程振荡、易陷入局部极小点等缺点。针对传统BP算法的不足提出一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法,该算法采用PCA算法提取图像的主要特征,并结合一种新的权值调整方法改进BP算法进行图像分类识别。仿真实验表明,通过使用该算法对ORL人脸数据库的图像进行识别,其结果比传统算法具有更快的收敛速度和更高的识别率。     

基于改进MFD距离的快速模板匹配新算法

针对最小远离距离MFD（Minimum Far Distance）算法对局部尖锐噪声易产生误匹配的问题,提出了一种改进的算法。新算法通过加入噪声阈值,对应点的灰度差值的相似阈值和单调递减累加阈值的方式,有效地去除了图像中的尖锐噪声,快速终止了非匹配点的计算,从而减少了总体的计算量。同时新算法采用了一种包含像素点差值的相关方法来解决同时出现多个匹配点的情况,从而显著抑制了模板的漂移问题。实验结果表明,算法在图像存在噪声、遮挡时都取得了比较满意的匹配效果。     

基于高程的改进D-S证据理论地图匹配算法

一般的地图匹配算法处理立交桥、隧道等特殊路段的匹配问题时存在着精度相对较低的缺陷。为了提高匹配算法的性能,对传统的D-S证据理论地图匹配算法进行改进。改进算法通过自定义的高程函数引入了高程信息的作用,并在此基础上对位置信息证据及方向信息证据融合后的联合支持度函数进行了适当的修改。实验结果表明,改进算法能够提高立交桥区域内地图匹配的准确率。     

一种改进的基于模板匹配的显微细胞图像拼接算法

医学显微图像的拼接是后序医学图像处理和医疗诊断的关键。基于对医学显微图像拼接的研究,提出了一种改进的基于模板的图像拼接算法。该算法将一幅图像的模板在另一幅图像上平移,对两幅图像重叠区域作相关性计算,从而获得最佳匹配位置,实现图像的拼接。实验结果证明该算法精度高、速度快。     

音乐旋律匹配算法的改进研究

动态时间规整(DTW)算法是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术.它通过不断计算两向量的距离来求最优的匹配路径.在采用DTW算法进行音乐旋律匹配时,需要将哼唱信号的音调平移到要对比的目标乐音的音调一致才能够计算出DTW的真正值,用来作为相似度的判断标准.但是正是由于进行了这种移调处理,使得DTW算法计算量大大增加.提出了一种与音调无关的音乐旋律的表示方法,在进行DTW算法时可以避免上下平移音调,减少旋律匹配的运算量.     

基于角点检测与SIFT算法的快速匹配方法

针对复杂图像的快速匹配问题,提出一种新的基于Shi-Tomasi角点检测与SIFT算法的高精度快速匹配方法。该方法充分利用图像的角点特征、灰度和位置信息,采用SIFT算法中的特征描述方法进行图像特征描述,并用Ransac算法对匹配点进行校正和消除错误匹配,提高计算速度和可靠性。实验结果验证了该算法对于存在较大色差、形变等图像可实现精确快速匹配,其精度和速度都优于传统的匹配算法。     

一种基于分段匹配的字符串匹配算法

针对已有算法对文本和模式的相关性依赖较大,提出一种基于分段的字符串匹配算法——SM。该算法利用特殊字符将文本先分段再匹配,且匹配过程对模式内容和长度不敏感。通过将SM算法与经典算法进行分析和实验对比,证明SM算法性能稳定,特别是在多模式字符串匹配情况下,SM算法具有比Wu-Manber算法更快的速度和更小的空间消耗。     

一种改进的基于PCA和FLD的掌纹识别

掌纹识别是生物特征识别中的一种,由于其分辨率要求低、设备成本低、用户易接受等优点受到众多研究者的关注.同其他生物特征识别一样也包括几何特征和数学特征识别两类方法,在数学特征中PCA、ICA、FLD等特征都可以用于掌纹识别.PCA是一种基于二阶统计的最小均方误差意义上的最优维数据压缩技术,FLD是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法.将PCA和FLD结合起来进行掌纹识别,在识别阶段进一步利用了以前仅用于降维的PCA特征和FLD特征相融合进行识别.实验结果证明该方法比未改进的FLD方法在识别率上得到明显的提高.