基于遗传算法的网络信息安全过滤系统设计

为有效过滤不良信息,笔者提出基于遗传算法的网络信息安全过滤系统。首先,组建数据过滤整体框架,集中解析信息参数;其次,设计防火墙控制电路,匹配规则接口;最后,定向接收网络信息数据流,基于遗传算法获取传输时延,多层次过滤信息内容。测试结果表明：该系统均能够有效过滤网络中出现的黑名单地址、非法关键词以及文本内容,保证用户的网络运行安全。     

网络信息过滤系统的设计与实现

随着Internet普及和应用,电子商务已经成为一种发展趋势。网络的安全日益引起人们的关注。提供一定的手段,实时对网络中的信息进行监测具有十分重要的意义。本文利用向量空间模型、TC3分类算法、Rocchio反馈模型等构造了一个具有反馈机制的网络信息过滤系统(NIFS),并且从信息过滤系统结构、网络信息捕获、用户兴趣文件(Profile)的形成与重构等方面对网络信息过滤系统(NIFS)基本理论和实现方法进行了详细的讨论。     

基于退火免疫遗传算法的测试用例生成研究

在软件测试技术中,高效的测试用例生成是简化测试工作、提高测试效率的必要手段.提出了一种应用于软件测试中的基于退火免疫遗传算法(AIGA)的测试用例自动生成算法,介绍了AIGA测试用例生成模型和AIGA算法的基本思想.算法融合了模拟退火算法和免疫算法在避免陷入局部最优和保持种群多样性方面的优势,克服遗传算法局部搜索能力差及其早熟现象和模拟退火算法全局搜索能力差、效率不高的问题.实验结果表明,算法在测试用例自动生成的效率和效果方面.优于传统遗传算法.     

基于内容的个性化信息过滤系统的研究与设计

以典型的向量空间模型为例,剖析了个性化信息服务中内容过滤面临的主要问题及基本对策,并结合用户的实际需求,设计实现了“天罗”个性化信息过滤系统,实验结果表明,系统达到了很高的准确率、召回率和处理速度。     

信息过滤系统中用户文档更新策略研究

信息过滤系统(IF Systems)的目的是为了帮助用户查找用户感兴趣的信息。IF系统的用户文档(User Profiles)表示用户的兴趣，用来匹配网络上的信息。当用户的兴趣发生变化时，用户文档就变得不精确，过滤质量下降。用户的兴趣变化不定，IF系统如何及时快速地更新用户文档以缩短系统性能下降的时间就变得非常的重要。通过对现有IF系统用户文档更新方法的研究，分析了它们的独到之处和存在的不足。     

基于模糊评判的网络信息过滤系统的研究

为了提高网络信息过滤的准确率,引入了模糊评判,通过将模糊评判与向量夹角余弦相结合的方法,改进了求目标信息空间与待过滤信息空间之间相似度的Sim函数,并将该方法应用到所设计的网络信息过滤系统中,验证了改进的有效性。     

结合模糊聚类的遗传算法在网络信息过滤中的应用

在基于遗传算法的信息过滤系统中引入模糊聚类思想,对种群中的每个个体进行模糊相似矩阵直接聚类,然后根据聚类的结果采用所提出的适应度函数来评估种群的适应度,通过迭代训练得出更准确的用户兴趣模板,从而提高了信息过滤的准确率。并且将该方法应用到了所设计的网络信息过滤系统中,进行了验证。     

基于内容的中文网络信息自动过滤及发布系统

随着Internet应用的逐渐普及,WWW己经发展成为一个巨大的分布式信息空间,为用户提供了一个极具价值的信息源。快速、准确地发现定题领域中的信息,并自动发布在指定的网站栏目中,是广大网站管理员和用户所需的。论文介绍了一种可定题的网络信息自动过滤及发布系统,并说明系统的设计思想,关键技术和实现。     

基于协同过滤的垃圾邮件过滤系统

针对当前垃圾邮件过滤技术中邮件性质评价难及邮件附件判断难的问题,提出协同过滤模型,设计一个多层次垃圾邮件过滤系统。该系统针对垃圾邮件一般群发给多人的特点,提取用户的操作和阅读速度进行反馈,利用他人的反馈结果进行协同过滤。实验和分析结果表明,协同过滤技术有效地提高了垃圾邮件过滤的召回率。     

基于贝叶斯网络的信息过滤模型研究

传统信息过滤模型很难描述对信息过滤结果产生影响的各种因素，如质量、内容、用户偏好之间复杂的关系，也无合适的方法让用户将知识加入到信息过滤系统中，因此，提出了基于贝叶斯网络的信息过滤模型BMIF（Bayesian model of information filtering),BMIF是贝叶斯网络的简化，它描述了信息过滤的基本结构，提供了6种节点用于描述影响信息过滤的事件之间的关系，在此基础上，提供了BMIF的各种使用方法，包括将传统方法使用BMIF描述，将词法知识用BMIF表示，以及将自动学习与手动交互结合，将合作过滤与内容过滤结合等。     

高斯混合交互式多模型容积信息滤波算法

针对机动目标跟踪中由于目标机动使系统的非线性强度增大,导致系统的线性误差增大和跟踪精度明显下降、甚至发散的问题,提出了基于高斯混合的交互式多模型容积信息滤波（ GMIMM-CIF）算法,实现对机动目标的精确跟踪。新算法在每次输入交互之后,保留概率较大的几个假设,并利用一个高斯混合项替换最优多模型算法中剩余的假设,从而使算法中假设的数量保持恒定;用容积信息滤波器（ CIF）代替传统的非线性滤波器,通过估计信息状态向量和信息矩阵而不是估计状态向量和协方差,可以减小系统的非线性误差。通过仿真对比实验,验证了该算法可以提高机动目标的跟踪精度。     

基于遗传模拟退火的QoS单播路由算法

针对QoS的问题,设计了一种融合遗传算法和模拟退火算法的QoS路由算法,在遗传算法选择算子上借鉴了小生境的思想,避免了遗传初期有效基因的丢失;在遗传算法交叉算子和变异算子方面使用了自适应算子,使之能更好地适应网络的变化。通过与传统遗传算法进行比较,进一步说明了本算法的有效性。     

基于遗传算法的形态学医学图像滤波

滤波是医学图像处理的重要前期基础。针对形态学滤波的局限性,提出一种基于遗传算法的形态学滤波方法,该方法通过构造适当的适应度函数和对噪声样本图像的学习,利用遗传算法对结构元素的大小和形状以及中值滤波窗口进行自适应调整,找出最优的中值滤波窗和结构元素组合,从而获得最优的滤波效果。实验结果表明使用这一方法滤波后的医学图像信噪比得到了明显提高。     

基于模拟退火遗传算法的服务选择

为了解决面向服务体系结构服务组合中服务选择问题,提出了一种将模拟退火算法与遗传算法相结合的融合算法。将服务流程等效成AOV图,对AOV图进行拓扑排序,并将生成的拓扑序列作为遗传算法的编码,使用QoS参数作为适应度,在遗传算法生成每一代子代后,利用模拟退火算法对其进行局部优化调整。仿真实验结果表明,模拟退火遗传算法在减少服务流程资源消耗上能取得理想的效果。     

异步模拟退火的遗传算法研究

为克服遗传算法(GA)局部搜索能力差和混合遗传算法计算效率低的不足,提出一个异步混合遗传算法框架。该框架主要由遗传算法、小生境操作和模拟退火三部分组成,模拟退火相对遗传算法和小生境操作采用异步执行方式。并行计算环境由两台计算机通过交换机连接构成,一台计算机计算遗传算法和小生境操作,另外一台计算机计算模拟退火,两台计算机之间通过并行虚拟机进行数据交换。以旅行商问题(TSP)作为算例,实验结果验证了新算法的有效性和高效性。     

基于模拟退火遗传算法的关联规则挖掘

将模拟退火遗传算法加以改进,应用于关联规则挖掘,提出一种新的基于改进的模拟退火遗传算法的关联规则挖掘算法,并在该算法中,采用自适应方式动态选取交叉和变异概率,有效地抑制了早熟收敛现象,实验结果显示该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。     

面向维吾尔文的敏感信息过滤方法研究

在这个信息量爆炸性增长的时代,网络不良信息充斥在日常生活当中。为了构建洁净的网络环境,实现对网络维吾尔文中敏感信息的检测与过滤,通过分析维吾尔文的特点,将维吾尔文进行词干提取和编码化处理,再结合DFA和决策树提出了针对维吾尔文敏感信息过滤的相应方法。维吾尔文经过词干提取、编码化处理解决了维吾尔文书写顺序和形式多样、存储易出现乱码等问题。再结合决策树的特点,将转码后的维吾尔文信息存储于决策树节点上,将决策树的子节点按照特定编码进行顺序排列。这样维吾尔文文本信息进行敏感信息过滤时可以缩小检测范围,提高算法效率。     

基于遗传模拟退火算法的无线传感器网路由协议

在无线传感器网络中(WSNs)中,由于节点能量有限,为了延长整个网络的生存周期,提出一种基于遗传模拟退火算法的无线传感器网络路由协议.利用模拟退火(SA)算法具有较强的局部搜索能力并能以稳定的速度收敛,克服遗传算法(GA)局部搜索能力差并容易早熟收敛等缺点.该路由协议在簇头节点选举时充分考虑了节点的剩余能量,并根据网络中数据转发能量耗损和延迟时间建立个体适应度函数,采用遗传模拟退火算法找到簇头节点到基站的最优路径.仿真结果表明:与其他协议比较,该方法不仅可以均衡各个节点的剩余能量,还可以有效延长整个网络生存周期和提高网络的数据传输能力.     

基于评分信息量的协同过滤算法研究

传统的协同过滤算法中,依靠用户评分大小计算用户间相似度,但是评分数据稀疏性使相似度计算不够准确。针对此问题,提出了基于评分信息量的相似度计算方法;在推荐系统中项目有多种可选评分,该方法将参与评分的用户数量转换为评分信息量,以此结合用户评分大小计算相似度。实验结果表明,相对于传统协同过滤算法,该方法在一定程度上减少了评分数据稀疏性带来的负面影响,有效地提高了预测评分准确性。     

基于VSM的个性化信息过滤算法的研究

针对当前搜索引擎“所有用户,同一结果”模式的不足,分析了用户兴趣模型与文档的权值特征,在研究基于向量夹角余弦相关度排序算法的基础上,引入重要度因子,结合文档结构、查询请求及用户兴趣模型等信息,提出了一种基于VSM的个性化信息过滤算法,以实现个性化检索的目的,提高检索系统的查准率。