国家自然科学基金(60573128)

作品数：38被引量：104H指数：6
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相关主题：计算机系统结构计算机应用入侵检测服务质量资源分配更多>>
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基于分类概念格的动态策略存取模型
《通信学报》2011年第2期27-33,共7页焦素云 刘衍珩 魏达 
国家自然科学基金资助项目(60573128)~~
分析了策略系统存储模型在判断策略间条件变量值的相交性方面存在的不足,研究了概念格结构在该方面的优势,提出了基于分类概念格的动态策略存取模型,利用策略属性值之间的偏序关系,将动态策略仓库组织为概念格。设计了基于概念格的策略...
关键词：基于策略网络管理 概念格 策略 存取模型 冲突检测 
用于虹膜分类和旋转校正的角点特征预处理方法被引量：1
《吉林大学学报（工学版）》2010年第6期1678-1682,共5页刘静 白涛 康辉 
国家自然科学基金项目(60573128);长春市科技计划项目(2006307);吉林省科技厅科技基础平台建设项目(20082209)
提出了基于角点特征的虹膜预处理方法。该方法利用虹膜区域中角点及邻域灰度信息,通过仿射对应并进行相似度计算判别模板和待识图像间的类属关系。解决了样本集划分和精细识别中旋转角度去除(保持旋转不变性)的问题。实验结果表明:本文...
关键词：计算机应用 角点 分类 粗匹配 去旋转 
无线抄表PDA射频模块驱动程序的设计与实现
《企业技术开发（下半月）》2010年第6期9-10,共2页马志龙 周红光 
国家自然科学基金资助项目（60573128）
文章基于arm9TDMI 微处理器,Linux 2.4 内核无线抄表PDA,根据嵌入式系统驱动程序的开发步骤并结合Linux下中断驱动程序的开发模型,实现了无线抄表PDA（personal digital assistant）上射频芯片CC2420驱动程序的设计,成功得完成了无线抄...
关键词：LINUX内核 个人数字助理(PDA) CC2420 无线传感器网络(WSN) 
多重组合的网络流量分析方法研究被引量：1
《小型微型计算机系统》2010年第4期631-634,共4页吕荣 魏达 曹国昕 
国家自然科学基金项目(60573128)资助;教育部高校博士点基金项目(20060183043)资助;科技部国际科技合作与交流专项(2008DFA12140)资助;吉林大学研究生"九八五工程"创新计划项目(20080235)资助
传统的平稳流量模型不能描述流量的非平稳特性,在进行预测中,随着预测步长的增加,预测准确性随之降低.而神经网络作为一种非平稳模型,虽然可以弥补平稳模型不能刻画流量非平稳性的缺陷,但是其网络中各参数选取还没有一个确切的理论依据...
关键词：多重组合 ARIMA模型 Elman模型 网络流量 BP网络 
基于可信证书的可信网络接入模型及实现被引量：3
《吉林大学学报（工学版）》2010年第2期496-500,共5页魏达 贾翔鹏 王健 刘衍珩 
国家自然科学基金项目(60573128);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20060183043);国际科技合作与交流专项(2008DFA12140);吉林大学研究生'985工程'创新计划项目(20080235)
通过在可信网络连接TNC场景中设立第三方可信证书中心的方式,对不满足TNC体系结构的终端提出了一种新的访问模型,详细地说明了该模型的工作流程和通讯机制,并用仿真实验证明了该模型在解决该类终端接入可信网络连接的可行性。
关键词：计算机系统结构 可信网络 可信接入 可信证书 
基于FCM的分布式学习方法被引量：3
《吉林大学学报（工学版）》2010年第1期171-175,共5页吴静 刘衍珩 吕荣 
高等学校博士学科点专项科研基金项目(20060183043);国家自然科学基金项目(60573128)
在大规模网络入侵检测应用中,针对模块化神经网络算法学习精度高但效率相对较低的特点,采用SOM算法作为基本学习方法并利用其神经元竞争特性,引入模糊聚类FCM对SOM输出权值进行融合学习分类,在保持SOM高精度的基础上,大幅减少了学习时...
关键词：计算机应用 入侵检测 分布式学习 神经网络 模糊C均值(FCM) 
移动环境下扩展的基于策略的网管(PBNM)模型的动态资源分配
《吉林大学学报（工学版）》2010年第1期176-182,共7页刘雪洁 刘衍珩 李木山 李岩 官健 
国家自然科学基金项目(60573128)
针对传统静态策略中条件和动作都是确定的,不能很好地适应网络状态变化的问题,提出了一种基于扩展PBNM模型的移动环境下动态资源分配方案,增加了在运行期根据网络状态对策略进行更新的组件,并给出了动态资源分配的方法。通过实验,采用扩...
关键词：计算机应用 基于策略的网络管理(PBNM) 资源分配 服务质量 
入侵检测中的多分类SVM增量学习算法被引量：3
《北京工业大学学报》2009年第12期1697-1702,共6页吴静 刘衍珩 孟凡雪 
教育部高校博士点基金资助项目(20060183043);国家自然科学基金资助项目(60573128)
通过分析入侵检测样本的分布特点,提出了一种多分类SVM增量学习算法.该算法通过衡量同类样本点和样本中心之间的距离来确定用于训练的支持向量,以选择对分类贡献较大的边缘向量进行训练,通过求解多个超平面的方法划分出不同类别样本的区...
关键词：支持向量机 入侵检测 增量学习 多分类 
基于卡尔曼滤波的神经网络修剪算法研究
《计算机仿真》2009年第10期175-178,369,共5页吴静 刘衍珩 吕荣 
教育部高校博士点基金(20060183043);国家自然科学基金(60573128)
传统的BP神经网络在应用的过程中,常常面临无法确定合适的网络节点问题。网络规模小,则运算时间长;而网络规模过大,容易产生过学习现象,影响泛化能力。在传统的BP神经网络学习的基础上,采用卡尔曼滤波算法对神经网络中的权值向量进行修...
关键词：神经网络 修剪 泛化能力 卡尔曼滤波 
基于融合主成分匹配的异常检测方法被引量：2
《吉林大学学报（工学版）》2009年第5期1314-1320,共7页刘衍珩 孙蕾 田大新 吴静 张凤华 
国家自然科学基金项目(60573128);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20060183043)
针对数据存储规模的扩大,提出了一种基于融合主成分匹配FPCM(fusion principal components match)的异常检测方法。首先将各子节点数据通过聚类去除孤立点以提高主成分分析的稳定性,将各子节点的聚类中心传送到中心节点,减少节点间传送...
关键词：计算机系统结构 入侵检测 主成分分析 聚类 决策树 
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