樊爱京

作品数：20被引量：56H指数：4
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发文领域：自动化与计算机技术电子电信政治法律理学更多>>
发文期刊：《计算机仿真》《计算机工程与设计》《计算机工程与应用》《微电子学与计算机》更多>>
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地方性应用型高校计算机基础分层教学模式研究被引量：3
《福建电脑》2013年第2期176-178,共3页孙亚南 樊爱京 
针对地方性应用型高校的特点,对计算机基础实施分层教学的必要性、科学性进行探讨,着重阐述了分层分类教学的实施办法以及达到的教学效果和可能存在的问题等。
关键词：地方性应用型高校 分层教学 分类教学 立体化 
一种无证书签密方案的安全性分析及改进
《信阳师范学院学报（自然科学版）》2012年第4期551-554,共4页樊爱京 
河南省科技计划重点项目(102102210416)
利用无证书密码体制的安全模型,分析了一种无证书数字签密方案,发现其存在安全性缺陷.针对这些安全性缺陷,对原方案进行了改进.分析结果表明,该方案具有安全保密性、不可伪造性、不可否认性,改进的方案是有效安全的.
关键词：无证书签密 双线性对 机密性 不可伪造性 
WSN定位算法中信标节点的摆放与选择
《河南大学学报（自然科学版）》2012年第4期416-419,共4页樊爱京 朱小艳 郭拯危 李辉 
河南省科技攻关重点资助项目(122102210053)
目前已有的无线传感器网络节点自定位算法研究中,针对信标节点的研究较少,而如何选择信标节点,以及信标节点如何摆放,都对定位精度有比较大的影响.为了定量地研究这个问题,首先证明了信标节点摆放方法与节点是否能被定位之间的关系的一...
关键词：WSN 定位 三维 信标节点摆放 信标节点选择 
基于多记忆抗体克隆选择的人工免疫网络算法被引量：1
《计算机仿真》2012年第2期102-104,138,共4页樊爱京 潘中强 
在优化克隆算法的研究中,针对传统的克隆选择算法存在收敛性差和局部最优问题,提出一种多记忆抗体克隆选择原理的人工免疫网络算法。在克隆选择算法的基础上通过引入替代阀值因子,利用随机生成的新抗体组成种群替代原种群中对抗原亲和...
关键词：人工免疫系统 克隆选择算法 免疫网络算法 
用于网络入侵检测的模式匹配新方法被引量：4
《计算机应用》2011年第11期2961-2964,2985,共5页樊爱京 杨照峰 
针对新一代网络入侵检测系统(NIDS)的创建需要先进的模式匹配引擎,提出一种模式匹配的新方案,利用基于硬件的可编程状态机技术(B-FSM)来实现确定性处理过程。该技术可以在一个输入流中同时获取大量模式,并高效地映射成转换规则。通过对...
关键词：网络入侵检测系统 可编程状态机 模式匹配 转换规则 
基于本体的电子政务公共数据平台的研究及应用被引量：1
《平顶山学院学报》2011年第5期87-91,共5页樊爱京 孙泽军 
首先介绍了目前电子政务的发展现状,针对当前电子政务信息系统中存在的信息孤岛问题,提出了基于本体的电子政务公共数据平台的设计思想.它是在政府部门原有的各业务系统层面上搭建的一个高层应用平台,将各业务系统的异构数据集成应用,...
关键词：电子政务 本体 公共数据 身份认证 
大学计算机基础课程改革与实践被引量：7
《福建电脑》2011年第6期177-178,共2页樊爱京 孙亚南 
随着信息技术的快速发展,大学计算机基础课程教学存在的问题日趋明显,本文从课程设置、教学内容、教学方法与手段等方面的问题进行分析和探讨,以平顶山学院对大学计算机基础课程进行教学改革的研究与实践为例,阐述了网络教学平台的功能...
关键词：大学计算机基础 教学模式 网络学习平台 
基于自适应蚁群聚类的入侵检测被引量：9
《计算机工程与应用》2011年第12期90-92,96,共4页杨照峰 樊爱京 樊爱宛 
平顶山学院青年科研基金项目(No.2008041)
针对蚁群聚类算法在聚类结果中出现部分数据划分不够准确的问题,提出一种基于信息熵调整的自适应混沌蚁群聚类改进算法。该算法通过优化过程中种群的信息熵来衡量演化的程度,自适应地调整信息素更新策略。每一次迭代结束时,使用混沌搜...
关键词：蚁群聚类 聚类分析 入侵检测:网络安全 
UCRP—一种能量有效的WSN非均匀分簇路由协议
《微电子学与计算机》2011年第2期65-68,73,共5页樊爱京 
提出了一种新的能量有效的非均匀分簇路由协议—UCRP.根据距离基站的远近将网络分为大小不同的簇;簇内数据传输根据簇范围的大小采用单跳或多跳;簇间数据传输构建多跳路由,簇首选择下一跳节点时将能量与最小跳数路由算法相结合;最后在...
关键词：无线传感器网络 能量有效 非均匀分簇 多跳路由 
改进的SOM和K-Means结合的入侵检测方法被引量：1
《制造业自动化》2010年第12期4-5,18,共3页杨照峰 樊爱宛 樊爱京 
检测算法是入侵检测的一个重要组成部分。传统的K-Means算法的聚类结果对随机初始值的依赖很强。而传统的SOM神经网络不能提供分类后精确的聚类信息。为克服两种算法的缺陷,本文将两种算法结合并进行改进,SOM先进行一次初聚类,将其作为K...
关键词：入侵检测 数据挖掘 聚类 K-MEANS算法 SOM神经网络 
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