陕西省教育厅科研计划项目(07JK076)
- 作品数：6 被引量：27H指数：3
- 相关作者：黄光球赵煜陆秋琴姚玉霞王金成更多>>
- 相关机构：西安建筑科技大学更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程理学更多>>
- 基于生物记忆原理的入侵检测模型被引量：7
- 2009年
- 利用生物记忆原理中的记忆存储、更新与遗忘原理,建立一种基于生物记忆原理的入侵检测模型。在本模型中,利用瞬时记忆衰减更新速度快且对外界信息反应敏感的特点,对异常数据进行及时检测,尽可能较早地阻止入侵的发生;短时记忆和长时记忆可以随着异常访问频度调整记忆强度并进行相互转化,以达到最佳的记忆效果。短时记忆容量限制和记忆库自动更新清理机制能有效地节省入侵检测系统资源消耗,将更多空间用于存储重要信息。实践检验发现,该模型能实时追踪最新动态,借助记忆库对旧信息进行选择性更新和遗忘,并对未知入侵行为做出及时、高效、准确的判断。
- 黄光球赵煜
- 关键词：记忆原理入侵检测遗忘网络安全
- 变迁特性服从不同分布的SPN最优路径序列寻找
- 2009年
- 现实中的很多问题可以建模为随机Petri网(SPN)的主干路径寻找问题。假设SPN中变迁所代表的单元是可修复的,变迁的可靠度服从威布尔分布,维修度服从对数正态分布,在此基础上提出广义维修时间的概念,并得到了单元稳态可用度、系统稳态可用度计算方法。为了获取该类SPN的主干路径,根据蚁群算法和SPN的特点提出了一种网络元素可以记录少量信息的带变迁可用度的SPNMA网。在SPNMA运行时,大量的托肯在SPNMA中行走并且在行走过程中留下信息素,以变迁的综合成本,稳态可用度和信息素作为调整托肯路径选择的主要依据;引入基于均匀分布信息量均衡算子、基于正态分布的信息素权重因子和随机托肯等新方法对蚁群算法进行改进,蚂蚁优先选择综合成本低的路径,最终在最优主干路径上形成清晰的蚁路。仿真结果表明托肯可以有效地在最优路径上形成清晰的蚁路。
- 黄光球王金城张斌
- 关键词：随机PETRI网蚁群算法可靠性维修性
- 存在风阻未知分支的大规模复杂通风网络解算方法被引量：11
- 2008年
- 在一个复杂的地下矿通风网络中,通常存在风阻或风量无法直接通过工程的方法事先测量出来的分支,为复杂通风网络中分支风流特征突然改变的原因推断带来了相当大的困难.为了解决此问题,利用通风系统节点风量平衡定律、回路风压平衡定律和通风系统中其风阻值或风量值可事先测量出来的部分分支的信息,重新构建了通风系统风网解算模型.通过对该模型的严密理论推导,获得了一种新的风网解算方法.该算法还可进行通风系统漏风点辨识.图1,参9.
- 陆秋琴黄光球姚玉霞
- 关键词：矿井通风通风系统风网解算
- 多重粗糙集模型被引量：3
- 2010年
- 基于多重集合,对Z.Pawlak粗糙集的论域进行了扩展,提出了基于多重粗糙集理论,并给出了该理论相关内容的完整定义、定理和性质,其中包括多重论域定义、论域对象及其状态与重要度的定义与标识、多重粗糙集对象与Z.Pawlak粗糙集对象的相互转换方法、多重近似集的定义及其性质的证明、多重等价类及其成员关系的定义与性质的证明、多重粗糙集的属性约简与决策分析等内容。这些定义、定理和性质与Z.Pawlak粗糙集既有区别又有联系。多重粗糙集可充分反映知识颗粒间的重叠性,对象的重要度差别及其多态性,可以很方便地实现对象状态间的各种运算,这些特性可为挖掘潜藏在关系数据结构中的知识提供方便。
- 黄光球赵煜
- 关键词：知识发现粗糙集
- 基于双枝模糊集的一致性模糊变权Petri网攻击模型被引量：4
- 2009年
- 以Petri网为基础,结合双枝模糊集理论,定义了一种新型的一致性网络攻击模型CBBVFPN,并根据CBBVFPN模型的特点构造出了相应的形式化推理算法。该模型弥补了以往基于Petri网的攻击模型共同具有的一些缺陷,同时对"AND"和"OR"两种基本Petri结构进行了扩展。在推理过程中,为了防止以一个真实度很低的命题为前提继续推理,得出真实度更低的命题而背离事实,提出规则演化和变权的方法来处理真实度低的命题。推理算法使用统一的方式表示肯定命题和否定命题,并且在算法中加入控制条件,以保证推理过程和推理结果的一致性。最后以Botnet攻击为实例验证了本算法。
- 黄光球王金成
- 关键词：模糊PETRI网双枝模糊集
- 基于HMM模型的协同过滤推荐方法被引量：3
- 2008年
- 考虑到用户浏览路径、时间、浏览次数都是影响推荐准确度的重要因素,提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的动态协同过滤推荐方法。该方法首先用HMM模型模拟用户浏览网页时的行为,根据用户浏览网页时的行为建立最近邻集合。由于数据不是简单的用户评分,而是用户浏览网页的路径,这样就解决了数据稀疏问题和最初评价问题。并且使用HMM代替简单的相似模型来度量用户相似性,提高了最近邻推荐的准确性,解决了实时性推荐和数据空间的可扩展的问题。然后,提出了喜好度的概念并给出了计算方法,喜好度概念的加入能为目标用户推荐更适合的商品。最后,结合喜好度给出了基于HMM的协同过滤预测模型。通过对一个实例的研究验证了所提出的算法以及推荐模型的可行性。
- 黄光球赵永梅
- 关键词：隐马尔可夫模型协同过滤推荐浏览路径
