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在网络安全预测监护模型设计中,需要对网络安全监护信息进行数据融合和特征优选,以提高对变异特征的识别能力。传统方法中,采用蚁群算法进行监护信息特征优化融合进化和链路模型设计,算法无法实现相邻簇头之间的信息素融合,特征优化效果不好。针对这一问题,提出蚁群链运动多层博弈的网络监护信息融合特征优选算法,构建多层博弈网络监护数据样本驱动空间权矩阵模型,引入粗糙集理论,对蚁群引导的粗糙集前馈补偿网络进行动态博弈,实现网络安全监护数据的预测控制目标函数最佳寻优。构建多层博弈网络监护系统模型,得到蚁群链运动的监护信息数据状态跟踪模型,实现网络安全监护信息的融合特征优选改进。仿真实验表明,该算法能有效提高对异常信息的监护和检测能力,有较高的特征优选品质,展示了本文算法在对网络安全监护中的优越性能。 相似文献
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关联规则数据结构分布重排的数据库索引算法 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(10)
数据库优化索引是实现文本数据信息智能存储和调用的关键技术,网络信息文本数据具有较大的关联规则特性,造成了数据结构类间干扰,影响数据库索引精度。传统方法采用虚拟数据分布重组数据库索引技术,文本数据库扩展查询中会出现聚类特征不一致。提出一种基于关联规则数据结构分布重排的数据库索引算法。先构建网络信息文本数据库相对关联状态系统模型与关联规则关系图,在此基础上进行数据库规则信息流的结构分布重排,挖掘关联特征,实现数据库索引算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行文本数据库索引,提高了特征匹配效率,降低执行时间,展示了优越性能。 相似文献
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对网络攻击信号进行盲分离,实现对攻击信号的准确有效检测。传统的网络攻击信号检测算法使用时频分析方法,提取非平稳群攻击信号的时频特征,实现信号检测,但算法把网络入侵检测正确率作为约束目标函数进行同步最优特征子集求解,复杂度较高,提出一种引入合同变换矩阵的网络攻击信号盲分离算法。采用时频分析Viterbi算法,得到信号谱的平均频率等于瞬时频率的时间平均,根据合同变换矩阵,对攻击信号进行离散数据解析化处理,构建网络攻击信号的解析模型,得到网络统计信号在多复变边界条件下的时频特征,实现盲分离算法改进。仿真实验表明,该算法能有效实现对网络攻击信号的盲分离,盲分离结果能准确反映网络攻击信号的内部特征,提高了对网络攻击信号的检测能力,对攻击信号的检测性能有所提高,保证了网络安全。 相似文献
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对电磁脉冲信号相位特征的准确挖掘和参量估计可以有效准确地确定信号源的方位,实现对识别目标的准确定位。传统的相位特征挖掘算法采用贝叶斯估计算法,算法在受到脉冲干扰时估计性能不好。提出一种基于机器学习的电磁脉冲信号相位特征挖掘算法,实现对相位估计精度的改进提高。首先构建电磁脉冲信号的模型,得到相位特征挖掘模型原始模型,求解相位模糊数搜索结合解得到两个阵列输出数据的相位差。计算电磁脉冲信号参数相位补偿项,采用机器学习算法进行电磁脉冲信号相位特征挖掘,构建调频信号作为估计目标方位角的载波信号,采用最小二乘拟合求斜率最终实现相位特征等相关信息的挖掘。仿真实验表明,该算法能准确估计出电磁脉冲信号辐射源的相位等参数信息,相位特征挖掘性能较好,展示了优越的数据挖掘和目标检测定位性能。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
对云计算系统中的漂移数据中心分类区的准确确定,可以提高云计算系统的扩展能力和缓存能力。传统方法采用线性差分智能群识别方法实现中心分类区的确定,导致漂移数据的群辨识效果不好。提出一种基于粒子群聚类的云计算系统中数据中心分类区的确定算法模型,并进行仿真实现。构建云计算系统网络激励传播机制,实现资源负载均衡,把云计算系统的存储数据结构定义为一个四叉树,构建云计算网格环境下空间资源调度框架体系,进行云计算系统的漂移数据特征提取,使得资源负载均衡达到最优值,实现算法改进。实验得出,模型对云计算系统的漂移数据中心分类区确定准确,数据融合精度较高,聚类性好,云计算系统的扩展指数提高13%,缓存执行能力提高20.5%,展示较好的性能。 相似文献
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对Web网页抓取是实现Web文本特征数据检索的最佳方式,Web网页抓取路径损耗误差的优化估计可以提高对Web数据的挖掘性能。传统方法中,对Web网页抓取采用基于线性滤波检测的单模匹配抓取方法,受弱信号幅度和临界阈值约束,路径损耗较大,且无法有效实现路径损耗误差有效估计。提出一种基于叠加编码特征统计的Web网页抓取路径损耗误差估计算法。构建Web网页文本特征抓取的目标函数,进行Web网络路径损耗模型构建,设计叠加编码算法进行特征统计,得到Web网页抓取路径概念格。仿真实验表明,该算法能有效提高Web网页抓取路径损耗误差估计精度,进而提高了Web网页文本数据抓取的查准率和文本特征数据的挖掘性能。 相似文献
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被入侵或遭受攻击后的计算机系统,其磁盘数据往往会遭到篡改、删除等恶意修改,而这些数据通常是非常宝贵的,因此数据恢复技术尤为重要。现有的数据恢复技术在很多方面存在不足,这是因为主流文件系统其设计本身并不利于数据恢复。针对上述问题,发现日志式文件系统设计有利于实施高效的数据恢复算法,从理论上分析了它有利于进行数据恢复的原因,设计了基于日志式文件系统的数据恢复算法模型,并在开发的日志式文件系统模拟器和真实环境中分别进行了算法测试。实验表明,日志式文件系统可以容易地实现恢复迅速、对系统性能影响轻微、无需额外存储机制的数据恢复算法。 相似文献
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对人体体育运动训练过程中的受力行为进行分解建模,可以定量分析人体受力特征,为实现多传感器信息融合的运动受力行为识别奠定基础。传统方法中采用熵聚类泛函的人体运动神经元受力行为分析方法,无法实现对复杂运动状态下的人体受力缺失数据的模拟和分析。提出一种基于RFID缺失数据概率泛函的人体运动受力行为分解,将加速度传感器与RFID结合,采用缺失数据概率泛函算法对感知的运动关节节点进行受力行为分解,提取了不同传感器节点输出信号关联特征,实现对人体运动特征行为分解算法和模型的改进。实验结果表明,该模型能准确采集到人体的上体和下肢的运动受力数据,受力行为分解准确具体,定量刻画人体在各种运动模型下的受力特性,从而指导运动训练,应用价值较高。 相似文献
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传统的数据库下挖掘方式以建立分类小区域为主,但是都以数据属性简单分类结果进行数据结构的划分,分类过程较为粗糙,存在冗余干扰,小区域内本身也存在着多余区域干扰。为此提出一种博弈最优区域数据结构下的数据库高效挖掘算法,首先通过子空间分解方法,在子空间中对数据进行分解分析,提取数据的深层次特征,再运用博弈的方法对层次数据进行细分,结构确定时,把建立区域的反应函数看成博弈过程,选取最优博弈结果,建立更加鲁棒的数据结构。采用一组拟定参数进行预测实验,实验结果说明,采用所提方法能够提高数据库的挖掘效率以及精确度。 相似文献
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持续性实时监测数据的挖掘和调度常用在战场监控、森林火警监测等领域。在对持续性实时监测数据调度和挖掘中,因为战场监控、森林火警等持续性实时监测数据的挖掘中存在物理干扰,会产生时间延迟等风险,需要对其进行无偏估计和风险转化,提高数据的挖掘和实时监测性能。提出一种基于聚集树的持续性实时监测数据的无偏风险挖掘算法,并进行仿真实现。构建持续性实时监测数据的采集和预处理模型,进行监测数据的聚集树关联性分析,求得数据无偏相位特征,得到数据挖掘的最短无偏时延估计值,求得持续性实时监测数据的无偏风险挖掘最优路径无偏估计值。实验结果表明,该算法能有效避免数据挖掘过程中产生的时间延迟风险,通过无偏估计和风险转化,提高数据的挖掘和实时监测性能。 相似文献
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异步传输网络间通信信道组成复杂,对异步传输网络间通信信道的频谱的准确估计可以避免不占用多余的频带,能够实现高数据率通信。提出一种基于频域分块和脉冲响应的异步传输网络频谱估计算法。构建异步传输网络通信信道模型为缓慢时变、空变的相干多途信道,采用正交频率复用OFDM训练序列得到确定的起始帧概率分布,采用同步算法能有效减少系统子载波间的正交性抑制,得到系统函数的基本特征传递函数,实现对频域分块频谱估计。仿真结果表明,该算法能有效提高对频谱的估计精度,提高异步传输网络的通信性能,网络异步数据传输的吞吐量大幅提高。 相似文献
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现实的通信网络由多重网络组成,构成具有多维任务分配的复杂网络结构,在任务处理中会产生并行振荡,对复杂网络中的振荡抑制是提高复杂网络并行处理的重要因素。传统的并行振荡方法采用奇异值分解降维的特征匹配算法,在面对大规模复杂任务求解时产生大量的内存需求和时间损耗。提出一种基于隐性群体双模分解的并行振荡抑制算法,首先进行复杂网络多维业务并行处理模型设计,得到了复杂网络多维业务并行处理模型的指标参量体系,采用隐性群体并行特征匹配方法实现双模特征匹配并行处理。仿真实验表明,采用该算法进行复杂网络隐性群体的并行特征匹配,实现并行处理和串行处理,双模分解的时间成本及空间成本大幅降低,加速比提高2倍,有效抑制网络振荡。算法在进行复杂网络多任务并行处理中发包数量,时延和能量效率等方面具有优越性能。 相似文献
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《科技通报》2016,(8)
二阶锥规划是在有限个二次锥的笛卡尔空间仿射变换交集上的极小化和极大化线性函数,采用修正的二阶锥规划模型,结合二阶锥的凸优化条件,进行大数据聚类算法改进,提高数据的聚敛性。传统方法中对大数据聚类的二阶锥规划模型采用线性对偶锥规划方法,对数据聚类的路径跟踪性能不好。提出一种基于修正的齐次二阶锥规划模型的大数据聚类算法。进行数据的特征挖掘和信息流模型构建,从大量的、有噪声的、模糊的数据中进行大数据的功率谱密度特征提取,采用粗糙概念格方法对大数据信息流进行二阶锥规划模型构建,结合齐次二阶锥规划模型算法有限收敛性,对每一数据聚类样本进行可靠性衡量,实现数据聚类中心的准确搜索。对聚类误差函数求最优解,使得误差收敛到零。仿真结果表明,该算法进行数据聚类的精度较高,收敛性较好,避免了出现局部最优解,性能优越于传统算法。 相似文献
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在CStor云数据库访问中,细粒度云存储数据的信息特征存在个体较大差异,访问路径产生多频偏移,数据访问调度性能受限。传统方法中采用PSO局部搜索方法进行访问路径修正,搜索效率低,个体更新较慢。提出一种基于细粒度云存储数据迭代恢复匹配的云数据库访问路径偏移修正算法,以PSO多信息融合Pareto支配集为指导,构建多信息融合细粒度数据的主特征模型,采用迭代恢复匹配方法增加了局部搜索提高搜索到全局最优解的几率,实现路径偏移修正。仿真实验采用3组测试集对CStor云数据库进行访问调度和路径偏移修正,结果表明采用该算法,实现对访问路径的动态实时修正,收敛距离较小,提高了CStor云数据库访问和数据挖掘性能。 相似文献