网络入侵检测的快速规则匹配算法

在分析入侵检测系统的基础上,指出现有规则匹配算法的不足.提出一种新的规则匹配算法,该算法主要利用非精确匹配技术,缩小入侵分类的检测范围,达到快速匹配的目的.根据不同的安全性要求设置不同的门限值,该算法可用于预测适合不同门限值的可疑入侵行为.     

从震网病毒分析“网络物理战”作用机理

震网病毒被认为是史上第一种"网络物理战"武器,文章介绍了两个版本震网病毒的作用机理,分析了网络物理战的作战思想,提出了层次化的网络空间、过程中的网络漏洞和网络物理威慑等新概念,并总结了其对网络战研究的启示。     

临近空间传感器分布式组网研究

研究了临近空间分布式传感器网联合发现目标概率,探讨了区域警戒传感器网中部署传感器数目与该网总发现概率等的关系,提出了3种特殊的分布式网络传感器区域的布防模式,并建立了定量评价传感器网性能指标的数学模型。模型的建立为定量评估传感器组网系统效能奠定了理论基础,也为分布式传感器网络系统的部署优化、传感器的选配等提供决策依据。     

基于Petri网的指挥流程建模与优化

鉴于Petri网在企业业务流程优化与重组方面的成功运用,遂将Petri网原理应用于作战指挥流程的建模与优化,以期获得最优作战指挥流程.文中首先阐述Petri网基本原理,然后介绍指挥流程建模的Petri网模型,最后给出指挥流程优化的原则及基本模型,并利用Petri网对指挥流程进行建模和优化,结果表明Petri网理论能够明显优化作战指挥流程.提高作战指挥效率.     

基于移动自组网的智能战场架构理论研究

提出了一种基于移动自组网的智能战场网络架构模型,对基于移动自组网的网络架构模型及软件平台结构进行了描述,并将该模型和传统的通信模型进行了对比。分析结果表明,该智能战场架构模型将对实现智能战场起到积极的推动作用。     

动态服务质量的多信道媒体接入控制传输机制

针对航空自组网在高负载下的服务质量及时延问题,提出一种动态服务质量的多信道媒体接入控制传输机制。以多信道检测统计为平台,结合优先级机制,通过在高负载网络中适当遏制低优先级业务,并且进行网络流量优化,保证高优先级业务的低时延发送;同时利用流量预测模型估计网络流量,通过粒子群优化算法进行优化,寻找合适的优先级门限值,确保高优先级业务接入率。通过计算机仿真可知,所设计的动态服务质量的多信道媒体接入控制传输机制,可在大负载网络中动态控制信道的接入,保持良好的网络吞吐量,其高优先级业务接入率达到99%以上,能有效解决航空数据链网络高业务量导致的服务质量及时延问题。     

战术决策中基于Petri网的知识表示与权值训练

通过对驾驶员辅助决策人工智能系统(PAAIS)中战术决策知识进行模糊Petri网的表示和推理,提出了一种模糊神经Petri网络(FNPN)来训练其权值的方法,并进行了实验仿真.结果表明,神经网络和Petri网结合使得模糊产生式规则更加有效,也对知识库的建立、更新和维护有着重要的意义.     

新型智能化HF战术数传网HF/AIN

本文给出路由——频率自适应概念,并基于系统设计最优化原理,提出一种综合自适应HF战术数传网HF/AIN。该网采用全分布或控制,将被动及主动式RTCE与自适应信号处理融合一体,使得整个网络的拓扑结构自适应地随工作环境变化而变化,可望达到较优的抗干扰和抗毁性能,大大提高网络设计的优化程度。文中给出了设计方案。     

基于压制武器系统的自组网实现方法

根据压制武器系统网络的特点和未来战争对武器系统的要求,将自组网引入到了压制武器系统网络,介绍了其实现方法。该方法结合通用的自组网协议提出了网络的设计方案,采用了跨层的方法,主要设计链路层、网络层和传输层,网络实现采用模块化的设计方式。本网络具有一定的自组织、自恢复能力,具有更高的可靠性、灵活性,在一定的距离范围内能够满足网络通信的基本要求。     

军网舆情管理要着力解决“五个滞后”

军网舆情管理是网络政治工作的重要领域.应着力解决思想观念、理论指导、管理者应对能力、工作机制、方法手段等五方面滞后的问题,增强军网舆情管理的针对性和有效性.     

基于模糊推理的舰炮故障检测方法研究

基于模糊推理知识和模糊神经网络的理论,根据舰炮运转时发出的声音信号,提出了舰炮系统的故障检测诊断方案,详细介绍了信号提取的方法和故障分析的算法.     

模糊小波包在漏磁信号处理中的应用

采用小波包去噪方法解决漏磁信号的噪声抑制问题。针对软、硬阈值处理中存在的缺陷,提出了模糊阈值处理方法,应用该方法对采集的漏磁信号进行消噪处理。实验结果表明,与传统小波包的去噪效果相比较,模糊小波包降噪方法不仅较好地剔除信号中的噪声,而且保留了原始信号中的有效成分,是一种可行的方法。     

模糊Petri网在故障诊断知识表示和推理中的应用

针对传统的模糊产生式规则知识表示复杂、推理效率低、单一阈值设定不能满足复杂故障诊断需求的问题,给出了模糊产生式规则转换为模糊Petri网的一般方法和故障诊断模型,以及基于双阈值设定的两级故障诊断推理算法,并将其应用于某型柴油机遥控系统故障诊断之中。通过设置双阈值提高了故障诊断的推理速度和推理效率,同时又能对系统的准故障状态进行检测,及时发现潜在故障,排除故障隐患。     

模糊神经时延 Petri 网的信息融合模型

将模糊逻辑与融合技术相结合得到了一种模糊信息融合方法,然后用时延Ｐｅｔｒｉ网对此信息融合系统建模,并给出了信息融合系统反应时间的一个计算公式。然后将人工神经网络应用到时延Ｐｅｔｒｉ网中,提出了一种多传感器信息融合的模糊神经时延Ｐｅｔｒｉ网模型。     

前馈网络在状态识别中的应用

介绍了前馈网络的结构,BP算法以及算法的推导过程,并对算法做了一些改进.然后将该算法应用于抽油机减速箱的状态识别,给出了识别结果.实验表明,基于BP算法的前馈网络在识别的精度和自学习方面都优于传统方法.     

校园网建设中的几个问题

通过介绍我院在建设校园网过程中的基本做法和初步经验,对网络技术特别是1000M以太网技术,进行了简单分析和研究,提出了基于Intel网络设备的千兆校园网解决方案,强调指出:建设先进高效的校园网,开展多媒体网络教学,创建信息化教学环境,是信息时代军事教育训练改革的必由之路。     

神经网络技术及其在机器耳监测仪中的应用

介绍了利用GAL算法对装备产生的声音信号进行处理,改进完善了基于竞争学习的GAL神经网络。测试结果表明,基于GAL算法的智能耳诊断系统的识别精度和自学习方面优于传统算法。     

基于改进半监督FCM聚类的复合材料超声检测脱粘缺陷识别

针对径向基（RBF）神经网络在进行超声检测脱粘缺陷识别时存在参数选择不确定、网络结构鲁棒性差等问题,提出一种改进的自适应半监督模糊C均值聚类（FCM）的RBF神经网络的方法,将kw近邻估计法和半监督模糊C均值聚类方法相结合,改进了隶属度函数,自适应确定聚类数目。将改进的RBF神经网络应用于超声检测脱粘缺陷识别,实验结果表明：与传统RBF神经网络相比,本方法减弱了孤立样本对网络结构的影响,增强了网络结构的鲁棒性,提高了脱粘缺陷识别的准确率,是一种较好的超声检测脱粘缺陷识别分类方法．     

日照条件下伪装网热红外迷彩研究

采用热像仪记录伪装网样品不同时段的热图,分析了日照对伪装网热迷彩的影响.伪装网的热迷彩效果受装饰布太阳能吸收率影响非常大,甚至可以抵消或超过发射率差值因素.实验采用的伪装网深绿装饰布太阳能吸收率较高,热红外发射率比土黄装饰布低0.11以内时,在日照下深绿斑块辐射温度与土黄斑块接近或超过土黄斑块;深绿装饰布热红外发射率比土黄低0.27时,可保证在夏季的强日照下深绿斑块辐射温度低于土黄斑块,且有较大差值.     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右