面向大规模网络的入侵检测与预警系统研究

开展面向大规模网络的入侵检测与预警系统的研究,对于提高我国网络系统的应急响应能力、缓解网络攻击所造成的危害、提高系统的反击能力等具有十分重要的意义。首先对国内外的研究现状进行综述;然后,提出了面向大规模网络的入侵检测与预警系统的体系结构与组成;最后,着重对与本系统研制相关的关键技术与难点进行论述。     

数据融合中的几个参考术语

本文讨论了数据融合中常用的几个参考术语及概念,并对目前存在的一些定义加以分析.建议采用由一个欧洲工作组新近提出的数据融合定义.同时,还描叙了其他一些参考术语,即在多数数据融合系统中经常会遇到的一些概念.     

基于小波变换和数据融合的多导联ECG信号QRS波群精确检测算法

本文首先对单导联心电图（ Ｅ Ｃ Ｇ）信号的小波变换进行假设检验，得到 Ｑ Ｒ Ｓ波群的位置和检验的虚警漏报概率，然后对 １２ 导联检测结果作峰点比对融合和决策加权融合处理，最终得到精确的 Ｑ Ｒ Ｓ位置。实验表明这种方法对各种主要病症的 Ｑ Ｒ Ｓ波群均能准确检出，正确率在 ９９９５％ 以上。     

并行面向对象数据库中的数据放置

针对并行面向对象数据库的特点,结合异步并行查询执行策略,提出了一种基于对象类的混合式数据放置策略,它包括两个部分:混合式数据划分策略和基于对象类的数据分配策略     

密集回波环境下的一种交互式多模型算法

利用神经网络算法对基于机动目标“当前”统计模型的均值和方差自适应滤波算法进行修改 ,提高该算法的性能 ;然后与匀速模型交互作用 ,利用概率数据关联处理密集回波环境下机动目标的跟踪问题 ,这样既保持了对强机动目标的跟踪性能 ,同时又提高了对弱机动目标的跟踪精度。仿真结果证明该算法确为一种非常有效的方法     

利用2006-2012年北半球冬季无线电探空站及MACC再分析数据对COSMIC GPS RO 反演的水汽廓线进行质量分析

为了验证COSMIC (Constellation Observing System for Meteorology, Ionosphere, and Climate, COSMIC) GPS (Global Positioning System, GPS) 掩星（Radio Occultation, RO）反演的水汽廓线的质量,同时也为了验证水汽对COSMIC GPS RO反演结果的影响,利用2006-2012年北半球冬季（12月、1月及2月）低纬度地区（30°S-30°N）无线电探空站数据及全球MACC再分析数据对1000 hpa-200 hpa 高度层的COSMIC GPS RO 反演的比湿廓线进行了精度和可靠性验证。这里分析了无线电探空比湿数据及MACC-Reanalysis数据相对于COSMIC GPS RO反演的比湿数据的相对误差在不同高度,不同比湿值的分布情况,发现在对流层中上层出现比湿相对误差极端值概率较大,在500 hpa -600 hpa高度层出现比湿相对误差极端值最大。在低纬度地区,无线电探空站比湿数据与COSMIC GPS RO反演的比湿数据之间的相对误差要小于20%,标准偏差也小于20%。通过统计比较低纬度地区及全球范围MACC再分析数据相对与COSMIC GPS RO数据的相对误差与标准偏差,发现低纬度地区COSMIC GPS RO 反演的比湿廓线精度要比全球范围要差,同时分析了两者之间的相对误差Re(q)在不同区间（-100%相似文献   

基于反射内存网的复合导引头联合仿真试验设计

联合仿真试验同时具备实装试验、数学仿真试验和半实物仿真试验的优点,可构建全面逼真的试验环境,其中实时算法和通信技术是关键技术。基于反射内存网技术,进行了复合导引头联合仿真试验总体方案设计,对试验中的时间同步、数据同步等关键问题进行了研究,解决了联合仿真试验中各仿真系统协同及实时通信问题,对联合仿真试验的开展有一定的应用价值。     

大数据时代下教育短板地区教学网络扶贫问题研究

大数据为教学带来新的变革,也为网络欠发达的教育短板地区带来巨大机遇与挑战.以大数据所依赖的网络建设为轴线,为教师获取教学信息资源,促进自身发展提供基本媒介、技术、条件、途径、方法和策略,避免因网络贫困而导致的系列问题的产生,对于实现教育短板地区教育扶贫从"输血式"到"造血式"的根本转变具有重要的价值与意义.本研究以新疆地区为个案,通过调研发现,教学实践中存在数据支撑条件缺乏,教师需求强烈;数据意识缺失,网络利用率低下;网络能力贫困,信息行为单一;数据资源库支持乏力,教学资源获得障碍重重等问题,通过原因分析,从转变扶贫模式,凸显"以人为本"的精准扶贫理念;转变传统网络观念,深化网络数据意识;学校与培养培训部门合力,强化教师网络数据能力培养;强化资源库建设,提供免费资源信息等方面提出相应对策.     

军事领域“大数据”研究

学术界对于大数据相关问题的研究,从2009年大数据之初就已经开始。目前军事领域对大数据的研究逐步深入,主要围绕大数据对军事领域的影响及挑战、大数据技术在军事领域中的应用等展开,呈现出重点突出、角度多样、不断细化等特征,但在研究的系统性和全面性上还存在一些不足,这些不足将成为进一步拓展和深化研究的重点。     

防空C3I雷达情报网数据融合算法的研究

传统 C3I系统的数据融合算法运算量大 ,融合精度不高。根据我国防空 C3I系统的现状 ,提出了一种新的基于神经网络的防空 C3I系统数据融合算法。由于神经网络是全并行工作 ,所以此算法具有处理速度快、精度高等优点。仿真结果表明 ,航迹交接算法和航迹融合算法的性能都比较好 ,对真实雷达网数据融合有很好的参考价值