摘要：互联网发展为人们生活提供便利的同时也带来了一系列网络安全问题,网络安全管理平台能够高效统一的管理安全产品,并建立安全管理系统。安全管理平台在工作过程中会涉及海量数据,高效的数据融合方法能够节省工作时间,提高工作效率。针对目前网络安全管理平台中的数据融合技术不足之处构建了新的融合模型,分别设计了功能模型、结构模型和神经元模型,并对每个模型的设计思路进行分析,介绍了设计结构。通过研究证明设计的数据融合模型能够减少冗余数据,减少错误率,提高管理效率,具有极强的发展潜力。

摘要：分析监测地点和监测参数时常变化的短距离监测系统的设计,解决了传统环境监测系统的一些不足。

摘要：本文分析基于人工神经网络的入侵检测模型搭建方案,方案被设计为嗅探器、数据审计和数据检测三个模块,深度学习与网络安全管理的结合有利于二者的同步发展。借助深度学习,不断提高网络安全管理水平,同时给人工神经网络带来更大的发展空间。为应对不断复杂的网络入侵手段,入侵检测需动态化发展,围绕人工神经网络,研究更多高效防御方法。

摘要：目前各国在工程建设领域特别是在基础设施领域的金钱投入越来越大,工程项目多目标优化的问题成为人们探究的重点。免疫算法就是一种在自然界生物体免疫系统基础上的优化算法,是目前多目标优化研究的一个新的也是重要的研究方向。本文在多方了解与研究下对遗传算法进行了深入的研究分析,总结当前已有的基因免疫遗传算法在处理多目标优化问题中的优点与缺点,对这些问题提出一些解决的策略。

摘要：作为社会基础设施的数据中心,存储着大量的数据,具有无法被替代的作用。文章以数据中心机房为研究对象,从数据处理、模型设计、结果分析三方面,围绕故障预测方法展开研究,使神经网络的积极作用,在故障预测过程中得到充分发挥。