摘要：随着人们对入侵检测技术研究的不断深入和网络传输带宽的不断增加 ,传统的入侵检测的基本管理和通信模式受到了越来越大的挑战 .为了达到大规模网络所具有的高速的、超大规模的、能对不同网络自治域进行监测和管理的、实时网络自动违规识别和响应的要求 ,就必须设计一种新的针对大规模网络的管理和通信模式 .文中介绍了大规模网络和入侵检测的一般概念 。

摘要：由于目前可视化的数据更具数量大、分布性、自治性、异构性和动态性,因此,对Web服务技术应用于网格环境下的分布式可视化进行研究,分析了其可能性与必要性;阐述了基于Web服务的分布式可视化系统应完成的功能,并据此设计了可视化系统的结构,它由可视化应用层、可视化支撑层以及服务注册中心、各种可视化服务资源4部分组成;说明了系统的工作流程,最后以一个实例验证了系统的有效性。

摘要：Agent谈判增加了电子商务系统的主动性,一个有效的谈判模型是系统实现的关键。分析了已有Agent谈判模型的特点,设计的基于Agent的多问题并行谈判模型解决了已有谈判模型中存在的谈判问题单一、非并行、不考虑对手收益和固定权重等问题。模型中产生谈判方案的算法的自适应性体现在问题权重、遗传参数和收益偏差的动态调整上,给出了问题实数编码和权重调整公式。最后,设计了一个面向三个问题的电子谈判实例,验证了谈判模型的可行性和有效性。

摘要：针对全球气候模拟中多学科交叉合作的特点,采用基于移动Agent的分布式计算技术,构造了一个层次结构的协同气候模拟计算环境。在系统原型中,应用层各通信实体通过软件总线和代理间的通信原语互联,形成一个自治的求解网络,并将用户请求以作业的形式向中间层提交。中间层利用自适应资源调度和负载平衡策略,对任务进行合理的调度,使资源和任务的有机结合,实现问题的分布式求解。同时,该计算环境下的计算代码移动策略,为解决互联网环境下实现大规模的协同科学计算提供了一种有效的途径。

摘要：针对Apriori算法的不足之处,提出了基于矩阵的算法,该算法首先将事务数据库用矩阵表示出来,并对矩阵进行处理,找出包含最多项的频繁K-项集,最后再利用矩阵找出从频繁2-项集到频繁K-1项集的所有频繁项集。通过一个实例表明了该算法的具体实现过程,并与其它算法进行比较,阐述了该算法的优缺点。该算法不但充分利用了矩阵这一工具,用"与运算"的方法代替了到数据库中去查找的算法,而且大大减少了候选频繁项集的产生,从而节省了计算频繁项集的时间,提高了计算的效率。

摘要：无监督图像翻译使用非配对训练数据能够完成图像中对象变换、季节转移、卫星与路网图相互转换等多种图像翻译任务.针对基于生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)的无监督图像翻译中训练过程不稳定、无关域改变较大而导致翻译图像细节模糊、真实性低的问题,本文基于对偶学习提出一种融合自注意力机制和相对鉴别的无监督图像翻译方法.首先,生成器引入自注意力机制加强图像生成过程中像素间远近距离的关联关系,在低、高卷积层间增加跳跃连接,降低无关图像域特征信息损失.其次,判别器使用谱规范化防止因鉴别能力突变造成的梯度消失,增强训练过程中整体模型的稳定性.最后,在损失函数中基于循环重构增加自我重构一致性约束条件,专注目标域的转变,设计相对鉴别对抗损失指导生成器和判别器之间的零和博弈,完成无监督的图像翻译.在Horse&Zebra、Summer&Winter以及AerialPhoto&Map数据集上的实验结果表明:相较于现有GAN的图像翻译方法,本文能够建立更真实的图像域映射关系,提高了生成图像的翻译质量.

摘要：在无线通信网络环境中,分布式客户端节点在用户隐私保护、数据传输效率、能量利用效率之间较难实现平衡。针对该问题,提出一种结合联邦学习与传统集中式学习的能量与信息管理优化策略。以覆盖性强、适用性广的移动信息采集设备作为学习服务器,将分布分散、资源受限的客户端节点作为学习参与者,通过构建马尔科夫决策模型分析客户端节点在移动信息采集过程中的状态变化和行为模式,同时采用值迭代算法和深度强化学习算法对该模型进行近似求解,获得客户端节点最优的信息传输与能量管理组合策略。仿真结果表明,相比MDP、GRE、RAN策略,该策略的长期效用较高且数据延迟较小,可实现客户端节点在信息传输过程中的数据隐私性、数据可用性与能量消耗之间的最优平衡。

摘要：【目的】设计一套植物叶片颜色及生态环境参数无线数据采集系统,为研究生态环境参数变化对植物生长的影响提供技术支持。【方法】采用C8051F330单片机配合TCS230颜色传感器、温湿度传感器、光照传感器及nRF24L01+无线收发模块,组成无线数据采集节点,与带有无线接收节点的PC计算机结合,构建植物叶片颜色及其生态环境参数的无线数据采集系统。【结果】利用所建立的无线数据采集系统,可将从数据采集节点所采集的数据通过无线通信方式实时传送到PC计算机,在开阔地无干扰条件下通信距离可达100m,可设置多个数据采集节点,数据也能以脱机的方式保存于节点的存储器中,按每个记录4个参数,一次可保存6 400个数据记录,再集中传送到PC计算机中。【结论】设计的无线数据采集系统能可靠地获得长期的植物叶片颜色数据以及对应时间的温湿度和光照等环境参数,且无线通信方式具有线路铺设简单、灵活、经济及数据通信可靠等优点,同时可进行多点数据采集,能显著提高研究工作效率。

摘要：提出了一种基于分簇结构的无线传感器密钥安全分发协议——SEKD协议,与现有典型分簇结构的安全协议相比,能够提供确定的安全性并显著地降低了网络能耗、存储开销。SEKD协议可以高效动态地为每个簇建立簇密钥,并基于因式分解的困难性,通过簇首一次广播即可实现簇密钥的安全分发,最大程度地节约了通信量和加密解密开销。由于多跳路由数据包,SEKD协议采用多重加密保证了数据的安全性。性能分析和仿真实验显示,SEKD协议在满足安全需求的前提下,能为无线传感器网络高效建立簇密钥与簇间密钥,并显著降低网络能耗,进一步延长网络的生存时间。

摘要：计算网格是一种新兴的高性能计算技术 .计算网格系统包含各种计算资源 .这些资源具有动态变化、广域分布和异构系统等特征 .这些特征给网格资源定位提出了新的挑战 .文中运用层次结构的思想提出了一种分层式网格资源模型 ;以该模型为基础设计了一种基于离散动态规划原理的分层式网格资源定位路由 ( H GRL R)协议 .在该协议中 ,计算网格的资源可按节点所分布的地理区域、连通性以及节点之间的相关性等因素进行分簇 ( cluster) ,各节点只需维护局部路由信息及网格资源簇结构的主要信息 ,它能实现网格资源请求的路由和转发 ,并将资源请求转发给满足此请求的计算资源 ,能适应计算网格资源结构的动态变化 ,可有效地解决计算网格资源发现及定位问题 .文中描述了 HGRLR协议的主要模块 。