工业控制网络已经进入了快速发展期,针对智能电网等工业控制网络的安全威胁不断升级。智能变电站作为智能电网的核心设施,正在成为恶意攻击行为的重要目标。因此以智能电网中的智能变电站网络为例,面向工业控制网络,结合信息域与物理域对变电站复杂网络中的攻击行为进行分析,对检测防御技术进行总结是必要的。文中对智能变电站通信标准IEC61850...
分簇被广泛用于移动自组织网络以提高其稳定性和效率,并减小控制信息的开销。现有的分簇策略均有其局限性。对此,提出了一种基于能量模型的多权值分簇算法,称为Energy-AOW(EAOW)。该算法根据节点的能量模型,分析节点能量消耗的组成部分,在选举簇头时,综合考虑节点度数、节点传输功率、节点移动性、节点能量和节点处理能力等关键参数,形成节点的...
为了提高微博情感分析的准确性,对微博情感分析中的语义规则和情感词典进行了研究。在传统基于情感词典的微博情感分析的基础上对情感词典中的微博情感词典的构造方法做了改进。首先构造情感词典,主要包括开源情感词典、具有时代特征的网络情感词典、根据情感词的位置特点构造的微博情感词典、具有明显情感倾向的语气情感词典。在词典构造完成的...
信息物理融合系统(CPS)是物联网进一步发展的产物,CPS将物理过程与信息计算过程紧密联系,是一种复杂的混合系统,Modelica与AADL是适用于信息物理融合系统(CPS)的嵌入式系统体系结构建模语言。利用Modelica对物理系统部分建模,AADL对信息系统部分建模,将信息物理系统的建模分割开来,设计了Modelica-AADL接口将二者结合起来,使得物理世界与计算过...
随着计算机技术的发展,云计算技术在各行各业的应用普及,基于云计算的应用软件的种类也越来越多。基于云环境的软件可靠性测试有许多问题和技术需要研究和探讨。在可靠性测试技术中,故障注入技术应用十分广泛。结合一个云化通讯软件实例叙述了采用故障注入技术在云环境开展可靠性测试工作的全过程。叙述了可靠性测试过程以及各个角色在测试过程...
运行时验证是一种轻量级的新型自动化验证技术。运用了该技术的验证软件由两部分组成:一部分是被监控的目标程序;另一部分是监控器。对于基于形式化语言的运行时验证方法主要思想就是输入表示描述事件和性质的形式化规约语法,目标程序。输出插桩好的新程序。插桩好的新程序在遇到需要监控的切点时,就会执行相应的函数去判断是否满足形式化规约语...
自OpenStack开源项目诞生以来,云计算技术与企业解决方案得到了飞速发展,云平台更是在企业内部大面积部署,随着规模化与集成化的高度发展,也带来一系列问题。其中单节点的稳定性与高可用性尤为重要,是保障企业持续性、高容错、高并发服务业务的关键。针对OpenStack各相关服务组件在长时间运行期间容易导致的单点故障(SPoF)问题,结合多种负载均衡...
信息技术的不断发展,带来的是网络上新闻文本的快速增长,面对大量的新闻文本,对其进行有效聚类就显得十分重要。基于上述需求,提出一种基于MinHash的DBSCAN聚类算法。针对传统向量空间模型文本聚类存在的数据维度高、计算复杂度大、资源消耗多的问题,该算法使用MinHash对所有文本的文本特征词集合进行降维,从而有效减少了资源的浪费。对新得到的...
颅骨性别识别在法医学和颅骨面貌复原等领域具有重要研究意义和应用价值。文中以新疆吐鲁番地区117例维吾尔族成人三维颅骨数字模型为研究对象,首先,对颅骨模型利用自主开发的系统标定78个特征点,其中12个位于颅骨正中矢状面、66个对称分布于颅骨两侧;然后,提取可测量特征和非可测量特征,对可测量特征直接测量,对非可测量特征进行量化表示;最后,...
针对压缩感知逐步最优子空间算法(stepwise optimal subspace pursuit,SOSP)在迭代过程中使用固定步长和稀疏度未知的问题,提出一种基于稀疏度区间的变步长最优子空间追踪算法。该算法首先是在SOSP最优扩增缩减方法的基础之上根据匹配测试公式获取初始固定步长,再使用增删迭代公式,在假定支撑集的增加过程中根据信号残差能量的变化判断稀疏度的...
手势是人类与计算机交互的直观方式,随着人工智能技术的发展,以机器为核心的计算模式正朝着以人为中心的计算模式转变,自然且符合人类习惯的人机交互(HCI)方式逐渐成为目前研究的热点。一个高效的人机交互系统应该以良好的识别精度和识别速度为目标。文中提出了一种基于深度信息的静态手势识别方法,包含了手势大小、光照和旋转变化等因素的影响...
随着机动车违法鸣笛现象日益严重,汽车鸣笛声识别可以识别违法鸣笛车辆,并对该行为给出科学有力的证据,因此对城市交通治理有着重要意义。传统方法主要包含基于GMM-HMM的概率模型算法、支持向量机等。但其准确率较低,且过程麻烦,给交管部门进行人工复核造成了很大困难。针对此问题,以城市交通汽车鸣笛声识别为背景,结合深度信念网络(DBNs)强大的...
目前,基于远监督的蛋白质交互关系抽取方法通过将知识库中的实体对与文本中的实体进行匹配来产生大规模的训练数据,有效地解决了标注数据不足的问题。在基于最大期望算法的蛋白质交互识别的基础上,提出了一种基于词频统计的蛋白质交互关系识别。该方法对每一个蛋白质对签名档进行处理,取出两个目标蛋白质中间的单词;然后对其进行词性标注,只保留...
为了丰富手势识别方法的多样性,提高手势识别的正确率,提出了一种基于手势轮廓像素变化的手势识别方法。在Matlab环境下,设计并开发了一个基于视觉的静态手势识别系统。系统主要由两部分组成:手势分割与手势识别。该系统通过摄像头实时采集手势图像,根据HSV颜色空间上的聚簇特性,通过结合RGB和HSV双颜色空间的手势分割方法得到二值化图像,再对图...
计算机代数是数学和计算机科学以及人工智能的交叉学科,致力于研究在计算机上进行符号计算。Maple是世界上应用最广泛的符号计算系统,可以将复杂繁琐的计算过程算法化,交由计算机处理,将人类的双手解放出来,极大地提高了计算效率。文中以符号计算系统Maple为工作平台,采用修正的CK直接约化方法,将变系数KP方程约化为等价常系数方程,获得到了变系...
人群密度估计是视频监控的一个研究热点,为了得到更为准确的估计率,将卷积神经网络应用到人群密度估计中。卷积神经网络在特征提取时能够高效自适应学习深层次的特征,体现了其在深度学习领域的优越性,但在预处理时会出现振荡现象,且卷积层与子采样层间特征图的大小匹配会影响计算速度和时间。对此,提出离散小波变换替换卷积神经网络中的子采样层...
为了进一步提高人脸微笑检测率并解决微笑检测系统用于训练标签数据不足的问题,结合人脸图像的纹理和几何特点,应用了一种基于多分类模型加权投票法的微笑检测方法。在经预处理和直方图均衡化的面部图像上,利用局部二进制模式(LBP)和Gabor小波变换提取局部的、抽象的特征,同时以人脸特征点检测作为补充,构建了四种不同的分类模型(UPN、GPS、AdaB...
为了增强虚拟现实系统的沉浸感,常常需要在虚拟场景中模拟各种自然现象或者一些特定的物理模型,旗帜模拟属于虚拟现实技术模拟中的一个分支。因此,研究虚拟现实系统中旗帜模拟对于虚拟现实技术的发展具有一定的意义。为了真实地模拟旗帜在风力作用下飘动的动态效果,提出了一种基于几何建模方式快速构建旗帜表面的方法。该方法利用正弦/指数函数...
针对经典划分算法聚类数K先验未知及初始聚类中心随机选取,导致陷入局部最优的问题,提出一种基于ACO-PSO自适应的划分聚类算法。首先根据聚类算法类内相似度最大差异度最小和类间相似度最小差异度最大的基本原则,将个体轮廓系数作为最佳聚类数的检验函数,得到聚类算法的自适应K值;其次利用群智能搜索方法思想,有效结合了粒子群算法和蚁群算法的...
GPT分区是目前硬盘普遍使用的一种分区形式,克服了MBR对分区管理不能超过2TB的缺点。但是由于用户误操作、计算机病毒破坏、突然掉电等因素的影响,使得GPT分区被破坏的情况时有发生,从而导致存储在硬盘中的数据丢失。针对这一情况,以Windows7为平台,WinHex15.08为分析工具,虚拟硬盘为实验对象,对虚拟硬盘GPT分区结构进行分析,通过DBR的特征值查...
计算机科学是研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现和应用的学科。非线性科学是研究自然界中非线性问题的共性。计算机代数系统出现后,人们开始用计算机进行符号计算和自动推理,科学家们对非线性问题的研究也一直与计算机科学的发展息息相关。在数学和物理学领域,人们习惯用方程来描述客观事物的运动规律。非线性偏微分方程...
随着深度神经网络的发展,深度学习不仅占据了模式识别等领域的统治地位,而且已应用到自然语言处理的各个方面,如中文命名实体识别。对电子病历中的命名实体进行识别时,构建了内嵌条件随机场的长短时神经网络模型,使用长短时神经网络隐含层的上下文向量作为输出层标注的特征,使用内嵌的条件随机场模型表示标注之间的约束关系。该模型识别出了电子...
针对私有云资源弹性调度问题,将Kubernetes结合已有Openstack云平台,提出一种基于容器的弹性调度策略。一方面,因为Openstack虚拟机启动时间较长,给调度带来额外时间开销,所以利用容器拉起时耗远小于虚拟机的特性,用Docker容器取代了Openstack默认的虚拟机;一方面优化了Kubernetes调度算法,建立了一个提高集群资源利用率的优化模型,通过对云平台...
针对大规模文档去重算法Simhash存在的缺点和不足,提出一种改进的Simhash算法。首先从多个维度综合计算文档的相似度,包括文档内容、文档关键字、文档的标签、文档的引用文献等方面,定义一个新的公式用于计算文档相似度。其次改进Simhash算法计算文档特征的方法,通过TF-IDF技术和单词的主题相关性综合计算单词的权重,TF-IDF技术用于计算一个关键...
社会网络中,健康节点获得病毒正在蔓延的消息,会转化为预警节点,这种行为称为预警行为,感染节点存在一定的概率转化为预警节点,将此行为称为二次预警行为。据此提出了一种具有二次预警行为的SAIS(susceptible-alert-infected-susceptible)模型。从微分动力学系统角度分析病毒传播的临界值特性,并与具有一次预警行为的SAIS传播模型进行比较,通过...
为了解决针对Web应用层的攻击,有效分类识别恶意请求,深入研究有监督的学习方法,针对请求文本内容不足、特征稀疏的缺陷,提出了一种基于非重复多N-Gram的TF-IDF分词策略和逻辑斯蒂回归方法构建的恶意请求分类模型。通过从Secrepo安全数据样本库等来源采集到的大量样本数据进行特征提取后对模型进行训练,以最大似然估计作为模型的优化目标,利用梯...
简述了当今社会信息安全的重要性,说明了渗透测试技术中文件上传漏洞的基本原理,列举了文件上传漏洞能够造成的危害,对文件上传漏洞进行详细分析。由于文件上传漏洞一般伴随着服务器解析漏洞出现,结合三种不同的Web应用容器(IIS、Apache、PHP)的解析漏洞,解释文件上传漏洞与服务器解析漏洞之间的关系,详细说明文件上传漏洞出现的原因;从Web站点...
大部分病毒传播模型具有均匀混合假设,即在一个群体中,每个个体有相同的几率被一个与之相邻的被感染节点感染。然而由于个体免疫系统,生活习惯以及对病毒信息预警所持的态度各有不同,个体之间感染病毒的概率也将不尽相同。因此,网络中存在异质接触模式的病毒传播动力过程成为一个新的研究方向。为了研究非均匀接触模式对病毒传播的影响,以SIS模...
伴随着互联网的快速发展,获取信息已经成为人们日常生活中必不可少的一部分。在众多信息来源中,通过浏览器进入网站获取信息是绝大多数人的选择,但如果按照这种方式正常地进行信息获取,获取信息速度较慢,量较小,由此便产生了网络爬虫。网络爬虫又称为网络蜘蛛或网络机器人,可以按照使用人定制的规则,短时间内在万维网上搜集大量特定信息。网络爬...
面对通信新时代大数据处理的问题,软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)两个互补的架构正在渐渐发展起来,以更全面地解决一些网络问题。但是这种新架构还是未知因素,不确定是否真的能带来成本的节省。目前如果对未来网络进行测试需要大量成本。与现有的4G网络硬件技术相比,文中基于虚拟化的网络功能建立了一种数学模型,以路由器支持的会话数...
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