摘要：字符串模式匹配算法是入侵检测系统中的一种重要算法。通过对两种著名的匹配算法KMP和BM算法以及现有的各种改进算法的分析,提出一种简单实用、易于理解的字符串匹配改进算法。该算法通过每次匹配失败时特殊位置上字符的启发来获得字符串向后移动的可能距离,这个距离由定义的一个统一函数求出,取其中的最大值作为字符串向后移动的实际距离。实验结果表明,该算法能减少模式匹配中字符的比较次数和尝试次数,提高模式匹配的效率。

摘要：针对智能客户端系统离线/在线的工作模式,以及智能客户端系统终端多样化、智能部署等特点,提出了一种离线与在线切换过程中,基于XML与Web服务的数据同步策略。该策略弥补了已有数据同步方法存在的不足,具有便于部署与更新,为多种平台提供统一编程模型,以及轻松穿越防火墙等优点。对于智能客户端系统的开发,具有实际的应用价值。

摘要：在分析了当前广泛采用的身份认证机制的基础上,结合网格发展的需要,研究了不同网格环境下GSI方案和KX.509方案。借鉴KX.509的代理思想,在Globus环境下提出了一种采用Web登陆模块构建的网格身份认证模型,为校园网格用户提供透明的证书生成、使用和管理。用户在注册和认证过程中,Web登陆模块自动为用户产生数字代理证书,使用户无须拥有自己的数字证书。

摘要：在对动态网格资源发现模型研究的基础上,改进了移动Agent在网格环境中的动态巡游策略。分析和比较了路径优化算法,在遗传算法和蚁群算法融合的基础上,提出了基于Agent的网格资源发现机制中进行路径优化的新方法,解决移动Agent为完成用户指定的资源发现任务在网格动态环境中移动时的迁移路径问题。实验结果表明了该算法的可行性,适应网格的动态性,以及提高网格资源发现的效率。

摘要：对数据库进行调整与优化时,负载的类型是要考虑的一个关键因素。不同的负载类型(联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP),意味着不同的资源分配策略。另外在系统运行中,负载的类型是经常变化的。把基于C4.5决策树算法和Bo- osting集成学习算法的分类模型用于数据库负载类型的自动识别中,实验结果表明,该分类模型是可行的,达到了令人满意的准确度以及关于负载识别的4个特殊要求。

摘要：服务发现是Web服务应用中极其重要的环节。随着Web服务数目的增长,提供相同功能的服务越来越多,现有的基于服务功能描述的服务发现机制越来越难以满足实际需求,于是向Web服务描述内部加入非功能性描述的成为Web服务应用的一个新研究方向。提出了一种基于反馈信息的QoS量化的Web服务发现和选择模型,采用了反馈机制对注册服务QoS进行量化,通过引入概念相近权重,实现了服务质量动态排序,满足了用户的个性化需求,提高服务的查准率。

摘要：在核模糊聚类算法(KFCM)的基础上,提出了一种新的PSO_KFCM聚类算法。新算法利用高斯核函数,把输入空间的样本映射到高维特征空间,利用微粒群算法的全局搜索、快速收敛的特点,代替KFCM算法逐次迭代的过程,在特征空间中进行聚类,克服了KFCM对初始值和噪声数据敏感、易陷入局部最优的缺点。通过对医学图像进行分割,仿真实验结果表明,新算法在性能上比KFCM聚类算法有较大改进,具有更好的聚类效果,且算法能够很快地收敛。

摘要：在分析了当前广泛采用的身份认证机制的基础上,结合网格发展的需要,研究了不同网格环境下GSI方案和KX.509方案。借鉴KX.509的代理思想,在Globus环境下提出了一种采用Web登陆模块构建的网格身份认证模型,并加以实现,为校园网格用户提供透明的证书生成、使用和管理。用户在注册和认证过程中,Web登陆模块自动为用户产生数字代理证书,使用户不需拥有自己的数字证书。

摘要：传统的Adaboost算法在处理软件缺陷数据时,面临两个问题:Adaboost未能考虑软件缺陷数据为不平衡数据,即无缺陷的样本数远远超过有缺陷的样本数;通过Adaboost选择出来的软件特征之间存在较大的相关性,这些特征会影响分类效果,影响预测结果。为此提出一种基于互信息及改进的Adaboost的集成算法MAboost。在NASA数据集上的实验结果表明,该算法对于软件缺陷数据具有较好的特征选择能力。

摘要：在分析选播通信服务模型的基础上,提出了一种能够满足时延、带宽约束的基于改进遗传算法的选播QoS路由算法。该算法中,采用加权深度优先搜索和轮盘赌相结合的方法保证初始种群的多样性,同时对基本变异过程进行了改进,提出了指导变异的方法。仿真实验结果表明,该算法是可行且有效的,它不仅能够提高搜索速度,以较短的时间达到局部最优,同时也能够较好的平衡网络负载。