摘要：设计了一种基于遗传神经网络的入侵检测系统。本系统特色在于:一是适应入侵检测研究的发展趋势,从高速网络的发展需求以及智能算法方面进行系统设计;二是系统的误用检测模块可以很容易的用商用的IDS代替,且异常检测模块可随着误用检测模块病毒库的更新而不断的提高检测的准确性。

摘要：茶叶的品种不同,其有机化学成分含量往往不同,其功效也是不尽相同的,因此,研究出一种简单、高效、识别率高的茶叶品种鉴别技术方法是十分有必要的。中红外光谱技术是一种快速检测技术,在用中红外光谱仪采集得到的茶叶中红外光谱中含有噪声信号。为了对含噪声茶叶中红外光谱的准确分类以实现茶叶品种分类,将可能模糊C-均值聚类(PFCM)思想应用到K调和均值(KHM)聚类,设计出一种可能模糊K调和均值(PFKHM)聚类算法,计算出PFKHM的模糊隶属度、典型值和聚类中心。可能模糊K调和均值聚类能有效解决K调和均值聚类的噪声敏感性问题。用傅里叶红外光谱分析仪(FTIR-7600型)分别对三种茶叶(优质乐山竹叶青、劣质乐山竹叶青和峨眉山毛峰)进行扫描以获取它们的傅里叶中红外光谱。光谱波数区间是4 001.569~401.121 1cm^(-1)。先采用主成分分析法(PCA)将光谱数据压缩到20维,再采用线性判别分析(LDA)将光谱数据压缩到两维并提取鉴别特征信息。最后分别用K调和均值聚类和可能模糊K调和均值聚类实现茶叶品种分类。实验结果:当权重指数m=2,q=2和p=2时,KHM具有91.67%的聚类准确率,PFKHM聚类准确率达到94.44%;KHM迭代12次达到收敛,而PFKHM迭代11次就可以达到收敛。采用傅里叶红外光谱技术检测茶叶,用主成分分析和线性判别分析压缩光谱数据,再用可能模糊K调和均值聚类进行品种分类可快速、准确地实现茶叶品种的鉴别。

摘要：食品的品种不同则其含有营养成分和功效存在差异,得到的傅里叶变换红外光谱也存在差异。为了准确的实现品种分类,设计了一种将傅里叶变换红外光谱与模糊聚类分析方法相结合的品种鉴别方法。在模糊Kohonen聚类网络(FKCN)基础上将模糊K调和聚类(FKHM)引入到Kohonen聚类网络的学习速率和更新策略中,提出了模糊K-Harmonic-Kohonen网络(FKHKCN)算法。FKHKCN利用模糊C均值(FCM)聚类的模糊隶属度计算其学习速率,以FKHM的聚类中心为基础通过推导计算得到FKHKCN的聚类中心,可以解决模糊Kohonen聚类网络方法对于初始类中心敏感而导致聚类结果不稳定的问题。FKHKCN作为一种模糊聚类算法,可实现傅里叶变换红外光谱数据的聚类分析。采用三种数据集:(1)采集产自四川的三种茶叶(优质和劣质的乐山竹叶青以及峨眉山毛峰)作为实验样本,样本总数为96。(2)两个品种(robusta和arabica)的咖啡样本。(3)三个品种(鸡肉、猪肉和火鸡)的肉类样本。首先对三个光谱数据集进行预处理,利用多元散射校正降低茶叶样本原始光谱数据集的散射影响,使用Savitzky-Golay减少噪声对肉类和咖啡这两个光谱数据集的影响。再利用主成分分析将高维的三种光谱数据集压缩至低维。然后采用线性判别分析进行特征提取,将光谱数据投影到求得的鉴别向量上。最后分别采用FCM,FKCN和FKHKCN对茶叶、肉类和咖啡进行判别。最终结果如下:FCM,FKCN和FKHKCN对茶叶品种的聚类准确率分别为90.91%,90.91%和93.94%;对肉类品种的聚类准确率分别为90.83%,0.00%和92.50%;对咖啡品种的聚类准确率分别为89.17%,89.17%和90.83%。以上实验结果表明:采用傅里叶红外光谱技术结合主成分分析、线性判别分析和FKHKCN的方法能够较有效地对食品的品种进行鉴别,且鉴别准确率比FCM和FKCN更高,聚类结果更稳定。

摘要：考虑到当前云计算智能数据筛选算法具有资源处理效率不高、用户满足度低、数据收敛效果不理想等问题,设计了一种基于聚合度热点收敛映射机制的云计算人工智能数据筛选算法。首先,基于供给侧—需求侧匹配模型,提出了一种基于资源匹配最大化的数据处理方案,显著提高云处理中心在并行计算上存在的效率。随后,通过设计聚焦成本、时间片及用户可靠度等三个调度参数,并结合拉格朗日优化方法,实现对聚焦成本、时间片、用户可靠度等最优调度,改善数据筛选性能。仿真实验表明,与当前常用的超欧里几何数据筛选算法(Ultra-Eulerian Geometric Data Screening Algorithms,UEG算法)、时间片累积调度筛选算法(Time Slice Cumulative Scheduling Filtering Algorithm,TSC-SF算法)相比,本文算法具有并发调度业务数多、数据筛选带宽高等特点,具有很强的实际部署价值。

摘要：在线开放课程已经成为提高教育教学质量、改革人才培养模式的重要途径之一。文章以“界面设计”课程为例,首先讨论了在线开放课程开发现状、课程优势及存在的问题,然后重点从教学内容选择、教学活动设计、考核评价体系和课程在线支持四个方面讨论了“界面设计”在线开放课程建设方案,提出了在线开放课程建设的思路与设想。

摘要：随着我国高校招生制度多元化改革的进一步发展,高校自主招生的规模越来越大,传统的自主招生工作模式和方法已不能满足要求,招生工作的信息化、标准化、高效化已经成为了新的发展方向。开发自主招生报名录取系统,不仅可以简化原有的繁杂的招生管理部门工作,又实现了招生数据的规范化、自动化管理。文章以自主招生的实际工作流程为出发点,从功能模块设计、流程图设计、数据库设计及关键技术等几个方面,探讨了高校自主招生报名录取系统的设计与实现方法。

摘要：为解决当前人工智能网络安防算法中存在的恶意节点识别困难、捕捉效率低下等不足,提出了一种基于随机博弈机制的人工智能网络安防算法。首先,采取MD5加密与四轮32位秘钥加密方式,设计了随机博弈加密机制的用户ID秘钥生成与解密方案,以实现对网络恶意节点的精确识别,消除因节点相似度较高而出现的漏查现象;随后,通过用户ID鉴别与坐标一次定位捕获的方式,构建了一种基于博弈定位机制的恶意节点捕捉方法,可实现恶意节点在隐藏状态下的高效识别,提高网络的抗攻击能力。通过仿真实验可以得到,与常见的几种网络安防技术相比,该算法具有更低的捕捉误差和更强的抗攻击能力。

摘要：随着科技的发展,利用互联网技术改变传统教育教学模式已经是大势所趋。文章以"Web标准网页设计"课程为例,首先对MOOC教学模式与混合式教学模式进行了比较,总结了混合式教学模式的优势,然后讨论了"Web标准网页设计"课程混合式教学模式实施方案,提出了线上、线下相结合的教学模式的实施途径。

摘要：为解决当前物联网部署过程中存在的流量过滤效率低、传输受限等难题,提出了一种基于超极特征匹配机制的人工网络安全流量过滤算法。首先,基于能量最优原则,并针对sink节点与准分区节点之间的应答响应关系,构建一种网络初始化方案,使用分组问答-响应方式建立节点拓扑初始化关系并进行能量排序,实现网络快速建立及拓扑收敛。随后,综合考虑能量冗余、距离等超级特征并进行区域匹配,通过设计更新周期方法实现对区域节点稳态化控制,稳定区域传输质量,提高算法在超宽带传输条件下的适应能力。最后,采取扫描方式进行分区节点二次筛选,选取转发代价最小的分区节点进行组网,降低分区节点因能量受限而出现瘫痪的概率,进一步稳定算法对流量的过滤及传输质量。仿真实验表明:与当前常用的超宽带一体化传输过滤稳定算法(Ultra Wideband Integrated Transmission Filter Stabilization Algorithms,UWITFS算法)及分区流量综合过滤算法(Partition Flow Comprehensive Filtering Algorithms,PFCF算法)相比,所提算法具有流量过滤强度高、超宽带传输能力强的特性,实际部署价值较高。

摘要：鉴于手机、平板电脑等移动通信设备已在大学生群体中普及和广泛应用,为促进实训教学环节的师生互动,加强过程管理,设计了基于移动设备的实训互动管理平台。介绍了实训互动管理平台的功能模块、系统架构和前端设计关键技术。