层次式网络管理系统故障管理子系统研究与实现

计算机网络日益复杂和异构化,迫切需要提高可靠、跨平台的网络管理系统保证网络稳定、高效运行。分析了传统网络管理系统的不足,提出了一层次分布式网络管理系统故障管理算法,并讨论了算法的性能。最后采用ＣＯＲＢＡ,Ｗｅｂ和Ｊａｖａ技术实现了该算法。     

大规模代谢网络分解的生物信息学研究

随着大规模分子相互作用数据的不断涌现,生物学网络方面的研究正日益得到重视.代谢网络处于生物体的功能执行阶段,其结构组成方式不仅反映了生物体的功能构成,也直接影响代谢工程中的途径分析和研究.作为代谢网络研究的重要环节,实现网络的合理分解不仅对于基因组范围内分子网络的结构和功能研究具有重要意义,也是代谢工程的途径分析和优化得以顺利进行的前提之一.在回顾代谢网络宏观结构和拓扑特征研究成果的基础上,通过对现有分解方法的深入分析,指出缺乏合理且有针对性的模型评估准则是目前网络分解研究中亟待解决的问题之一.今后的研究趋势在于如何整合更多的信息和发展更先进的分析方法,建立更合理的模型,并进一步拓展网络分解的应用范围.     

超低照度下微光图像增强神经网络损失函数设计分析

超低照度下(环境照度小于2×10~(-3)lux)微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果。为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质量评价指标,研究了包括感知损失在内的几种损失函数,并提出了一种新的可微分损失函数。实验结果表明,在网络结构不发生改变的情况下,所提损失函数具有更好的性能,在提高微光图像信噪比和对比度的同时,能够有效地增强图像内部细节信息。     

携带诱骗信息的多层网络隐写方法

为了提升网络隐写方法中秘密信息隐蔽传输的安全性,研究了携带诱骗信息的多层网络隐写方法。方法分为两层,高层方法用于携带诱骗信息欺骗检测者,低层方法利用网络协议栈纵向多协议之间的关系编码秘密信息,实现隐蔽通信。实验结果表明,该方法能够在保证隐写带宽的同时,确保了秘密信息传输的安全性。     

网络谣言的心理分析与管控

近年来,随着智能移动终端和互联网技术的结合,上网变得十分便利。网民数量激增的同时,网络谣言层出不穷,给社会安全与稳定造成不良影响。文章从心理学角度深入分析助推网络谣言的原因,并基于心理规律提出网络谣言的管控措施。     

基于优先权的分布式网络设备智能轮询策略研究

针对大型网络其地域分布广,监测对象较多,监测周期过长,实时性较差且管理流量负载较大等问题,提出一种分布式网络设备智能轮询策略。在域内,针对轮询周期调整问题,通过构造体现管理者意志的评判矩阵和求解反映数据特征的DFT(离散傅立叶变换)确定轮询优先级和轮询周期取值范围,提出了基于变化率的轮询周期调整算法;在域间,通过触发和查询实现对特殊事件的采集。最后进行了仿真,表明该策略能够在减轻网络负载的同时,准确刻画网络的状态。     

弹道导弹威胁估计模型构建

简要分析了弹道导弹飞行3个阶段的不同特点及各阶段导弹预警探测手段的侧重点,结合威胁估计的特征构建了弹道导弹威胁估计模型结构框架,运用多阶段贝叶斯网络理论,构造了主动段、自由段和再入段威胁估计模型,并明确了三阶段间的转换时机。采用动态贝叶斯方法对弹道导弹作战全过程进行威胁估计仿真推理,仿真结果能够反映导弹在飞行过程中威胁程度的变化特点,为反导指挥员作出辅助决策提供智力支持。     

武器装备体系能力矩阵评估方法

针对武器装备体系能力难以客观、定量评估的问题,引入复杂网络理论,提出了基于矩阵运算的武器装备体系能力评估方法。分析了武器装备体系能力的概念,建立了武器装备体系的复杂层次网络模型,描述了装备网络的组成、运行过程,定义了装备网络的矩阵描述方法和矩阵运算规则,提出了装备网络作战能力描述参数,给出了装备网络能力的矩阵计算方法,进行了影响因素分析,最后通过实例验证了方法可行性、有效性和灵活性。     

基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法

针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。     

目标网络分层描述与自修复机制研究?

针对目标网络分层建模与自修复机制问题展开研究。首先建立了分层次的作战目标网络模型,在此基础上提出六种维度的指标以评价作战目标网络在攻击前后能力的变化情况;其次,从预警网络层、火力网络层、指控网络层分析探索作战目标体系在遭受攻击后的最优自修复策略;最后,通过模拟攻击实验仿真分析上述自修复机制的可行性。实验结果表明该目标网络的自修复机制相比传统方法,能够更好地发挥剩余节点的作战效能。