基于动态行为监测的木马检测系统设计

首先介绍了特洛伊木马的基本概念及常用的木马检测方法,然后在分析传统的基于静态特征的木马检测技术缺点的基础上,结合基于动态行为监测的木马检测思想,研究以木马植入、隐蔽和恶意操作所需资源的控制和动态可疑行为监测相结合的隐藏木马检测技术,并提出了基于动态行为监测的木马检测系统的基本框架,给出了动态行为监测的相关策略和可疑行为的分析与判定的方法。     

基于云-神经网络的液体火箭发动机故障检测方法

根据故障检测原理,研究和实现了基于云-神经网络的液体火箭发动机故障检测方法。根据训练结果、测试结果和故障检测结果可以看出,云-神经网络用于液体火箭发动机的故障检测是可行的,经过历次试车数据验证,该方法没有误报警和漏报警。     

一种基于最大选择的Switching-CFAR检测器

针对传统CFAR(Constant False Alarm Rate)检测器不能同时适应于均匀和非均匀杂波背景的问题,提出了一种改进的CFAR检测器,即IEGOS(Iterative Excision Greatest of Switching)-CFAR检测器。在迭代删除的基础上,采用Switching方法,利用检测单元幅度自适应选择参考单元,得到前后滑窗的局部杂波功率估计,然后取二者中的最大值作为总的杂波功率估计,实现恒虚警检测。在SwerlingⅡ型目标和瑞利包络杂波分布的假设下,推导证明了IEGOS的恒虚警性,与CA、GO、SO、OS和EXS算法的对比分析表明IEGOS在均匀杂波、多目标干扰和杂波边缘中均拥有较好的性能,且该算法无需排序,便于工程实现。     

毫米波主被动阵列探测技术

针对单通道探测的不足,提出了毫米波主被动阵列探测技术,为导引头提供更加真实详细的目标信息。主被动复合探测体制可以结合雷达和辐射计的优点,远程时使用主动探测,可以增加探测距离,近程时使用被动探测,可以避免角闪烁。当弹丸以一定转速垂直下落时,毫米波波束和弹轴成特定角度对地面作螺旋圆锥扫描,当波束扫描过目标时,探测器阵列输出与目标相对应的信号,通过对各个通道信号作相关处理判断即可确定目标的精确方位,此时输出修正或起爆信号。试验表明该技术能够精确探测目标中心。     

干涉仪测向中相位差精确测量技术研究

相位差的精确测量在以相位为参考信息的测向体制中十分重要,直接影响了测向的精度。重点研究了相位差精确测量技术。在详细分析3种有效的测量方法基本原理基础上,比较精确地获取了信号的相位差,并通过大量的仿真实验比较3种方法在不同情况下的性能,为实际应用中选择合适的方法提供了依据。     

一种综合颜色、纹理信息的皮肤检测方法

针对目前许多皮肤检测方法只考虑了像素级别上的颜色信息,未较好地利用图像空间上的其他信息,如纹理信息以及光照条件对成像颜色所造成的影响,在SPM方法的基础上提出了改进。首先引入“灰色世界”算法对因非标准光照所产生的颜色改变进行校正,有效提高了正检率。对SPM方法的输出部分通过灰度共生矩阵提取图像的纹理信息,过滤颜色信息为皮肤而纹理信息为非皮肤的像素区域,有效降低了误检率。实验结果表明,该方法取得了较好的效果。     

一种模糊学习Petri网模型及其收敛性分析

Petri网是对具有产生式规则的故障诊断系统建模的有力工具,但其学习能力不强。以Petri网的基本定义为基础,结合模糊逻辑和Petri网模型,并在此基础上引入人工神经网络技术,定义了模糊学习Petri网模型。模型中的隐含库所和变迁将人工神经网络中隐含神经元内部信息处理过程明确化,然后对该模型提出一种逐层调整变迁阈值的训练算法,该算法通过逐层调整的方式来获取变迁的阈值,改善了网络的学习效率,并对算法的收敛性进行了证明。最后,以故障推理实例验证了算法的有效性与实用性。     

根据屏幕信息和报警声诊断排除开机故障

根据计算机启动的两个阶段产生故障时的症状 ,以及屏幕的提示信息和主板的不同报警声 ,诊断排除故障     

使用关联规则技术构建入侵检测系统行为模式规则库

入侵检测是用来发现网络外部攻击与合法用户滥用特权的一种方法。数据挖掘技术是一种决策支持过程。它能高度自动化地分析原有的数据 ,做出归纳性的推理 ,从中挖掘出潜在的模式 ,预测出客户的行为。根据数据挖掘技术在入侵检测中的应用情况 ,可采用关联规则技术实地建立了一个网络行为模式规则库     

水中目标信号的实时检测方法研究

在对目标信号及噪声背景信号的特性进行分析的基础上,依据目标信号功率主要集中在低频部分的特点,用功率谱估计方法提取低频信号的能量作为特征,对信号滑动地进行目标检测.通过不同浪级情况下海洋水压力场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压力信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号正确的检测.