摘要：结合多态蠕虫的特点,着重考虑负载字节之间的关系,将蠕虫负载内部的近邻关系特征(NRS,neighbor-hood-relation signature)提取出来用于蠕虫检测。NRS建立在蠕虫负载内部相邻字节之间关系的基础上,体现了某些多态蠕虫各形态之间的共性特征,能够更灵活地对多态蠕虫进行检测。设计了NRSGA(NRS generating algorithm)算法来提取1-NRS、2-NRS和(1,2)-NRS,并分别进行了实验,以测试特征提取过程的正确性和NRS检测蠕虫的有效性。实验结果表明,与其他方法相比,NRS在检测多态蠕虫时具有更低的漏报率,能够更好地防御多态蠕虫的传播。

摘要：针对目前大多数二维流形建模系统不能保证二维流形结构的问题,通过对基于网格结构的二维流形建模系统进行深入研究,提出一种新的基于顶点的表示方法,并证明其能够精确表示二维流形结构.在此基础上,确定了一组简单的有效性测试规则,并证明了这组规则能在大部分现有的网格建模数据结构中测试二维流形结构的有效性.

摘要：为提高无人驾驶汽车横向运动效果,发明了一种能够自主调节加权矩阵的预瞄策略与线性最优控制(LQR)优化调节器,加入前馈控制方法来调节智能汽车横向运动参数。通过非预瞄方式构建得到路径跟踪误差的力学仿真模型,构建了横向前馈以及LQR反馈控制器,并采用仿真方法比较带前馈控制状态下LQR优化控制器。双移线工况测试结果表明:包含前馈控制的LQR优化控制器可以对0.3 m以内的路径进行跟踪距离偏差,并使航向偏差不超过0.1 rad,且仅需要调节较少次数。连续换道工况测试结果表明:设置前馈控制调节的LQR控制器可以获得较小的距离偏差与航向偏差,并更加精确跟踪目标路径,达到了理想控制状态。该研究显著提高了控制精度,且增强控制器自适应能力,为提高汽车运行稳定性提供了良好理论支撑。

摘要：设计了一种基于第二代Bandelet变换和自适应统计模型的图像认证水印算法。提出了用Bandelet变换生成图像矢量方向流的算法,应用图像的矢量方向流来刻画图像特征,并构造了基于高斯分布统计模型的水印修改自适应噪声可见强度算法。通过噪声可见强度筛选出含纹理信息较多的图像分块隐藏图像矢量方向流。利用提取出的隐藏方向流信息和用Bandelet变换生成的方向流作相关性检测,实现对图像的认证。实验结果表明,该算法有很强的抗JPEG和噪声攻击能力,保证了水印图像的视觉质量和顽健性,实现了盲检测,隐蔽性和安全性较好。

摘要：设计了一种基于统计模型和方向小波的图像认证水印算法.提出了用方向小波变换生成图像方向流的算法,应用图像的方向流来刻画图像特征.并应用高斯分布统计模型构造出了水印修改的噪声可见强度.通过噪声可见强度筛选出含纹理信息较多的图像分块隐藏图像方向流.用户利用提取出的隐藏方向流信息和用方向小波生成的方向流作相关性检测,实现对图像的认证.该算法有较强的抗JPEG和噪声攻击能力,保证了水印图像的视觉质量和鲁棒性,并实现了盲检测,隐蔽性和安全性好.

摘要：从集合和几何的基本原理出发,提出了复合多边形求差的一种矢量算法。算法首先区分多边形的拓扑相离、包含或相交关系。对于拓扑相离或包含的两个多边形,其差容易计算;对于相交的两个多边形,应用平行线扫描算法来求解,得到两个复合多边形的差。该算法的特点是可以解决嵌套了任意层次孔洞的两个多边形之间的求差运算,这在计算机辅助设计、地理信息系统、地图数据处理等领域具有较广泛的应用前景。

摘要：大多数网页除了正文信息外,还包括导航、广告和免责声明等噪声信息。为了提高网页正文抽取的准确性,提出了一种基于文本块密度和标签路径覆盖率的抽取方法(CETD-TPC)。结合网页文本块密度特征和标签路径特征的优点,设计了融合两种特征的新特征,利用新特征抽取网页中的最佳文本块,最后,抽取该文本块中的正文内容。该方法有效地解决了网页正文中噪声块信息过滤和短文本难以抽取的问题,且无须训练和人工处理。在Clean Eval数据集和从知名网站上随机选取的新闻网页数据集上的实验结果表明,CETD-TPC方法在不同数据源上均具有很好的适用性,抽取性能优于CETR、CETD和CEPR算法。

摘要：本文从社会对"计算机网络"技术人才的需求出发,依据"计算机网络"课程的特点,深入讨论了"计算机网络"阶梯化教学的六层阶梯:理论教学、实验教学、课程设计教学、实用技术教学、专项指导和毕业设计。六层阶梯由易至难、层层递进、步步深入,从不同的角度全面提高学生的理论基础和实践水平。

摘要：加权分治技术是算法分析中的一种新技术,该技术基于选择不同的量来描述分支子问题的大小,以求得到在最糟糕情况下最好的时间复杂度.setpacking问题是一典型的NP-hard问题,广泛应用于调度、代码优化和生物信息学等领域.本文对有n个子集的setpacking问题,引入符号全集变量N设计基于分支搜索策略的递归算法,并应用加权分治技术对算法加以分析,得到时间复杂度为O*(1.1686n+N)的精确算法,当N≤n/4时,比现有最佳的算法O*(1.2209n)更加有效.

摘要：为解决预测潜在换机用户的低效率与实际应用问题,设计并搭建基于大数据平台的换机预测系统。该系统首先采集通信网络各接口的数据并收集外部数据,通过解析处理平台对网络接口数据进行分发、解码、合成、关联等处理,对外部数据进行ETL处理;然后将处理后的数据存入HDFS中,在大数据平台上应用Spark组件建立基于逻辑回归的换机预测模型,输出潜在换机用户;最后选取了某西部城市部分用户数据进行系统测试。所得结果表明,该换机预测系统的预测准确率为71%,可以较好地识别出潜在换机用户,为运营商及手机制造商的精准营销提供可靠支撑。