【摘 要】
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为了提高随机指数标记算法(REM)的响应能力和适应性,提出了一种基于自适应神经元的REM算法(ANREM)。采用具有比例积分微分(PID)控制属性的加强型价格来检测和控制网络拥塞。利用神经元构造PID价格,并设计控制参数的自适应调整机制,以增强算法在动态环境中的适应性。在NS2仿真平台中,将AN-REM与REM及其改进方法进行对比实验。结果表明,ANREM提高了队列长度的响应能力,增强了主动队列管
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为了提高随机指数标记算法(REM)的响应能力和适应性,提出了一种基于自适应神经元的REM算法(ANREM)。采用具有比例积分微分(PID)控制属性的加强型价格来检测和控制网络拥塞。利用神经元构造PID价格,并设计控制参数的自适应调整机制,以增强算法在动态环境中的适应性。在NS2仿真平台中,将AN-REM与REM及其改进方法进行对比实验。结果表明,ANREM提高了队列长度的响应能力,增强了主动队列管理算法的适应性和鲁棒性。
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为了实现区域医疗信息的数据交换与共享,采用基于HL7标准的电子病历系统进行设计,同时借助消息的中间件技术建立公共接口。根据现状分析医院内部与跨院数据处理需求,利用不同HL7标准接口引擎方式实现数据标准化传输,结合中间件技术设计区域医疗信息一体化模型的结构功能,实现了不同平台下区域医疗信息一体化数据的查询和共享,理论与实践证明模型的设计是可行的。
针对传统方法在检测DDoS攻击时的检测率和误检率的缺陷,提出了一种基于小波求解的DDoS检测模型。首先通过实时监控网络的数据流量,形成实时流量序列;然后根据得到的单位时间内的流量序列长度,动态更新分解尺度,对网络流量序列的长相关性的特征值hurst指数进行实时监控,以此来检测DDoS攻击。仿真实验证明,提出的检测模型能实时有效地检测到DDoS攻击的发生,检测率和误检率都较好,耗时较短。
为提高城市复杂路网最短路径提取的效率,针对路网数据量大、结构密集等特点,研究了路网节点之间最短路径的分布特征,通过引入收敛点方式,设计并实现了一种面向复杂路网最短路径快速提取的定向收敛算法。为检验该算法的有效性,利用某城市道路交通网络进行了实验和分析,并与D ijsktra算法、A*算法等比较,证实了该算法能够提高路径搜索效率,且随着城市路网规模的扩大定向收敛算法的高效性将愈加明显。
提出了一个监狱模型下的隐蔽通信协议。协议利用量子稠密编码原理来实现,达到同时对所传输信息内容的保密以及通信过程隐蔽的目的,且具有无条件安全性和对攻击者的可检测性。本协议在军事以及高机密民用隐蔽通信领域将发挥重要作用。
为了寻找地震相关地区,将关联规则技术应用到地震目录数据中,并对关联规则算法的兴趣度度量进行了研究,提出了Inter-Apriori方法,该方法能够更高效地挖掘出更准确的信息。通过实验结果证明,它可以更迅速地获得更有价值的地震相关地区,提出的将基于兴趣的关联规则应用于地震目录数据的方案可以为我国地震研究工作带来新视野,加强了对地震目录数据进行分析的重要性,有力推动了地震预报工作的全面展开。
为了对电子资源过量下载实施有效管理,上海交通大学图书馆在网络中心的支持下,开发了电子资源访问管理控制系统。系统通过对校内用户访问图书馆购买的电子资源情况进行实时网络抓包分析,监测学校用户下载电子全文时的各类违规现象,并通过TCP会话劫持技术实时限制违规用户访问图书馆电子资源,有效保护了图书馆的知识产权。阐述了系统的功能需求、整体设计和实现技术原理,介绍了系统应用效果及还需进一步完善的工作。
为了较好地保持图像的边缘信息,提出一种基于Canny边缘检测的Catmull-Rom图像插值放大算法。首先用Canny算子检测出原图像的边缘;然后,根据插值目标图像未知像素点时,目标图像与原图像的相似性,如果未知像素点为边缘点,则调整Catmull-Rom的切向和切向长度。实验结果表明,该算法比传统算法的边缘更加清晰,保持了边缘的尖锐特征,减少了锯齿,提高了图像的质量。
提出了一种基于MUSIC算法的子空间扩频码估计算法。该方法通过对接收信号进行特征值分解,并将特征序列映射为子空间的形式,然后采用MUSIC算法寻找一切可能的扩频码序列,最后运用线性解相关检测器对得到的所有扩频码序列进行排错。这样就可以找到所有活动用户,并检测出活动用户的扩频码和信息码,及其用户功率,完成多用户检测。仿真表明,该算法能精确地估计出活动用户的扩频码和用户功率,有优异的误码率性能,在实际
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