网络入侵检测系统中的数据缩减技术

在进行事件分析之前,网络入侵检测系统首先要面对数据缩减的问题。以ANIDS为背景,分析了两种重要的数据缩减技术:相关特征子集选择和特征再构造。提出了一种基于Wrapper方法的最优特征子集选取算法SRRW。在考虑学习算法偏置的情况下,通过识别强相关特征并引入约束,能够更快地搜索并获得最优的相关特征子集。从特征再构造角度出发实现数据缩减,并通过因子负荷量矩阵分析了原始特征之间的相关性。     

电子战／末端对策仿真的近场雷达信号特征建模

雷达制导武器的效能受一些因素影响,象目标闪烁、引擎调制、杂波和电子干扰(ECM)。事实上,许多导弹拦截失败经常归因于这些因素。因此,有效的武器系统设计必须细心考虑这些影响,以便避免武器性能的严重降低。通过使用建模和仿真,能够相对容易和大幅节省费用地实现有效的设计。对于导弹引信/电子干扰(ECM)应用来说,导弹上发送和接收天线一般位于遭遇目标的散射场的近场区域。结果是,由于部分目标照射,不均匀的天线方向图、目标材料涂层和引擎进气道回波,使雷达回波计算变得复杂。现有近场雷达截面(RCS)计算算法是典型地基于一阶高频方法,不考虑多次反射和复杂阴影的影响。特别地,那些算法不能用于象引擎进气道或传感器盒之类的腔体散射计算。然而,腔体散射、材料涂层和引擎调制对于引信点火和电子干扰末端对策导弹/目标遭遇仿真是关键因素。一个成功的导弹/目标交战分析必须使用包括多次反射、材料涂层,天线方向图等影响的精确近场目标信号特征信息。本文讨论在导弹/目标末端对策情景中为解决近场建模和仿真问题所用的技术和方法。     

集成广义模糊函数在雷达多目标分辨中的应用

多目标分辨是常规雷达功能的扩充。由于集成广义模糊函数是单、多分量多项式相位信号检测与参数估计的有效工具，将其应用于雷达多目标分辨中是完全可行的，这已被文中对雷达实测数据的分析所证实。为适应雷达实际工作需求，文中探讨了尚待进一步解决的关键问题。     

调制方式的自动识别方法

本文介绍调制信号的神经网络识别方法,以及多进制数字调相信号的次优识别方法,实验结果表明两种方法具有正确识别率高,信噪比要求低,性能优于目前使用的识别方法。     

脑功能光学成像研究进展

首先对脑功能成像技术的研究背景和发展历程进行了简单的回顾 ,然后对脑功能光学成像方法进行了分类综述 ,主要介绍了电压敏感性染色成像、内源光学成像、光学相干层析成像、神经元活动相关光信号成像等成像方法的原理和最新进展 ,并总结了选择光学成像系统所应考虑的因素 ,最后 ,通过对各种成像方法的分析和比较 ,提出了改进和完善脑功能光学成像技术的建议 ,并对脑功能光学成像技术的发展前景指出了一些可能的方向     

行波场效应管放大器的电场理论分析和物理特征

鸡胚成纤维细胞培养ＨＶＴ，蔗糖梯度垫层纯化病毒颗粒，抽提病毒ＤＮＡ后，经ＢａｍｈＩ降解，光敏生物素标记制备成ＨＶＴ ＤＮＡ生物素探针，经斑点印迹杂交试验，生物素ＨＶＴ ＤＮＡ探针具有较高的灵敏性，可检测出３１ｐｇ水平的同源ＤＮＡ序列；探针与具有同源序列的ＨＶＴ ＤＮＡ、ＭＤＶ－京株－１和贵毕－１的ＤＮＡ发生杂交反应，与非同源序列的细胞ＤＮＡ、鲑鱼精子ＤＮＡ、轮状病毒ＲＮＡ、大肠杆菌ＤＮＡ及ＰＢＳ等