检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2004年第11期21卷 105-107页

作者：孙玉星文巨峰赵燕飞姜玉泉南京审计学院计算机科学系南京210029 东南大学计算机科学系南京210096

本文提出了一种基于移动Agent自适应入侵检测系统 ,分析了各组成模块结构、功能特点以及模块之间的协作关系 ,并阐述了该系统设计中的信息表示及所采用的通信协议。该系统具有良好的扩展能力、自学习功能 ,并能及时处理微观的入侵行为 ... 详细信息

本文提出了一种基于移动Agent自适应入侵检测系统 ,分析了各组成模块结构、功能特点以及模块之间的协作关系 ,并阐述了该系统设计中的信息表示及所采用的通信协议。该系统具有良好的扩展能力、自学习功能 ,并能及时处理微观的入侵行为 ,能够实现分布式的入侵检测。同时 ,该系统利用移动Agent特性 ,采用CIDF通信机制 ,以实现移动Agent之间的通信。

关键词：移动Agent 自适应入侵检测系统 CIDF 入侵行为信息表示通信机制分布式通信协议扩展能力模块

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混合教学模式下的网络空间安全课程教学改革

混合教学模式下的网络空间安全课程教学改革

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第六届中国计算机实践教育学术会议暨第十五届全国高等学校计算机实践教学论坛

作者：李鹏伟黄佳佳吕从东南京审计大学计算机学院

新冠疫情期间,线上线下混合教学模式得到大范围推广。针对网络空间安全课程在混合教学模式下所面临的教学目标不明确、缺少实验环境、难以考核评价等问题,提出了目标导向的教学设计、基于公开软件的实验设计以及基于任务的考核机制,以... 详细信息

新冠疫情期间,线上线下混合教学模式得到大范围推广。针对网络空间安全课程在混合教学模式下所面临的教学目标不明确、缺少实验环境、难以考核评价等问题,提出了目标导向的教学设计、基于公开软件的实验设计以及基于任务的考核机制,以期提高学生的学习积极性和实践能力,为培养网络空间安全人才以及提高大学生网络空间安全能力提供支持。

关键词：网络空间安全线上线下混合教学教学改革目标导向教学教学实验

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基于截断核范数的低秩多视图子空间聚类

基于截断核范数的低秩多视图子空间聚类

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第39届中国自动化学会青年学术年会

作者：张凡龙翟伟孙岩杨章静南京审计大学计算机学院

多视图聚类面临的问题之一是数据的低质性。数据的低质性是指数据质量通常较差,数据中可能包含了孤立点、缺失或错误的数据。研究如何利用这些低质量多视图数据进行正确地聚类是多视图聚类中最具挑战性的问题之一。本文尝试通过引入截... 详细信息

多视图聚类面临的问题之一是数据的低质性。数据的低质性是指数据质量通常较差,数据中可能包含了孤立点、缺失或错误的数据。研究如何利用这些低质量多视图数据进行正确地聚类是多视图聚类中最具挑战性的问题之一。本文尝试通过引入截断核范数解决此问题。截断核范数可以有效地识别和处理异常值,提高聚类的稳健性。提出了一种新的多视图聚类算法-基于截断核范数的低秩多视图子空间聚类(LMVSC-TNN)。LMVSC-TNN特别关注于数据的低质性问题,如孤立点、缺失或错误数据等,这些问题常常降低传统聚类算法的性能。利用交替方向乘子法(ADMM)框架求解截断核范数问题。通过截断核范数有效地处理异常值,提高了聚类结果的稳健性。与其他几种主流多视图聚类算法的实验比较表明,LMVSC-TNN在处理带有噪声的多视图数据时,能够提供更加稳健的性能,尤其是在噪声水平较高的情况下。

关键词：多视图聚类子空间学习截断核范数交替方向乘子法

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基于概率语言术语集的TODIM方法及其应用

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统计与决策 2019年第18期35卷 80-83页

作者：沈玲玲庞晓冬张倩钱钢南京师范大学计算机科学与技术学院南京210023 南京师范大学商学院南京210023 南京审计大学政府审计学院南京211815

文章针对概率语言多属性决策问题,利用得分函数提出了TODIM方法。首先根据概率语言的均值和方差定义了概率语言的得分函数,可以对概率语言术语集进行比较;提出了Power语言集结算子,通过该集结算子可以把一组语言术语集结为概率语言术语... 详细信息

文章针对概率语言多属性决策问题,利用得分函数提出了TODIM方法。首先根据概率语言的均值和方差定义了概率语言的得分函数,可以对概率语言术语集进行比较;提出了Power语言集结算子,通过该集结算子可以把一组语言术语集结为概率语言术语集,解决了语言决策信息的群集结问题;在其基础上结合TODIM方法,给出了语言多属性群决策方法;最后结合算例,较好地解决了网络社团扩张的最优节点选择问题。

关键词：多属性决策语言术语集得分函数 TODIM

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面向网络流量矩阵的线性分解预测方法

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小型微型计算机系统 2024年

作者：朱海婷蒋亿鑫何高峰张璐霍正群南京邮电大学物联网学院东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京审计大学计算机学院

网络流量预测技术作为网络管理的重要手段，对于优化网络资源分配、保障网络稳定性等具有重要意义。基于统计学的流量预测方法难以捕捉网络流量的非线性特征。深度学习方法虽有较好的时序预测能力，但仍需在预测精度与训练时间之间权衡... 详细信息

网络流量预测技术作为网络管理的重要手段，对于优化网络资源分配、保障网络稳定性等具有重要意义。基于统计学的流量预测方法难以捕捉网络流量的非线性特征。深度学习方法虽有较好的时序预测能力，但仍需在预测精度与训练时间之间权衡。本文提出了一种基于线性分解模型（DLinear）的流量预测方法（DLCNet）对网络流量矩阵进行预测。DLCNet在序列分解的基础上，利用多层感知器（MLP）处理季节分量，卷积神经网络（CNN）处理趋势分量，并采用可逆实例归一化（RevIN），消除非平稳性并保持数据一致性，提升了模型的准确性。在Abilene等数据集上的实验结果表明，DLCNet在预测准确度上显著优于其他先进方法，综合性能表现突出，同时训练时间也大幅缩短。

关键词：流量预测深度学习流量矩阵线性分解

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面向细粒度流处理的比例积分队列管理算法

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小型微型计算机系统 2024年

作者：朱海婷孙虎何高峰张璐李男南京邮电大学物联网学院东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京审计大学计算机学院

针对当前主动队列管理算法缺乏对数据流的细粒度处理及无差别的丢包策略，导致难以快速缓解网络拥塞等问题，本文在PIE算法的基础上，提出了面向细粒度流处理的比例积分队列管理算法C-PIE，改善PIE对数据流的细粒度处理，加强拥塞控制... 详细信息

针对当前主动队列管理算法缺乏对数据流的细粒度处理及无差别的丢包策略，导致难以快速缓解网络拥塞等问题，本文在PIE算法的基础上，提出了面向细粒度流处理的比例积分队列管理算法C-PIE，改善PIE对数据流的细粒度处理，加强拥塞控制效果。C-PIE利用布谷鸟哈希表的快速查询和高负载率特性，并根据应用需求将其改进为布谷鸟计数器，作为流量测量模块引入到PIE中。这一变化使得数据流的关键信息能够被有效存储并实现高效频次查询，从而实现了对数据流的细粒度识别，并在网络拥塞时执行差异化丢包策略。NS3仿真平台上的实验结果表明，C-PIE算法在保持近似吞吐量性能的同时，相较于RED、CoDel和PIE算法，表现出更低的平均队列长度和数据包往返时延，并维护了更高的公平性和更好的稳定性。

关键词：主动队列管理拥塞控制比例积分控制器布谷鸟哈希差异化丢包

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带两步保费率的复合Poisson风险模型的占位时

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应用概率统计 2020年第3期36卷 261-276页

作者：张爱丽刘章南京审计大学统计与数学学院南京211815 江西农业大学计算机与信息工程学院南昌330045

本文考虑了带两步保费率的经典复合Poisson风险模型.使用一种替代方法,找到了两个不相交时间间隔的联合占位时对应Laplace变换的显式表达式.其中,Laplace变换用Levy过程的尺度函数来表示.

关键词：复合Poisson风险模型联合占位时两步保费率尺度函数

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基于投影数据库的序列模式挖掘增量式更新算法

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东南大学学报（自然科学版） 2006年第3期36卷 457-462页

作者：陆介平刘月波倪巍伟陈耿孙志挥东南大学计算机科学与工程学院南京210096 上海工程技术大学科研处上海200366 南京审计学院审计信息工程重点实验室南京210029

针对序列模式挖掘中的增量挖掘问题,提出一种序列模式更新算法ISPBP.算法引入序列数据库结构来存储从原始数据库中挖掘出的所有项、最大频繁模式以及它们的支持数,采用间接拼接方法,只需处理增量数据库,避免了对更新后数据库的重新计算... 详细信息

针对序列模式挖掘中的增量挖掘问题,提出一种序列模式更新算法ISPBP.算法引入序列数据库结构来存储从原始数据库中挖掘出的所有项、最大频繁模式以及它们的支持数,采用间接拼接方法,只需处理增量数据库,避免了对更新后数据库的重新计算.对于因增量数据库新产生的频繁模式,利用了在增量数据库中出现的频繁项集来减小投影数据库,进一步提高了算法的效率.理论分析和实验表明,算法是有效可行的,并且增量数据库越大,算法在效率上的优越性越明显,算法ISPBP优于传统增量式更新算法.

关键词：序列模式数据挖掘投影数据库增量式更新

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基于分箱统计的FCM算法及其在网络入侵检测中的应用

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计算机科学 2008年第4期35卷 36-39页

作者：傅涛孙文静孙亚民南京理工大学计算机学院南京210094 南京审计学院南京210029

使用KDDCup99网络入侵检测数据,对传统的FCM(Fuzzy C-Means)算法进行实验,发现该聚类算法在进行聚类划分和孤立点判断时,存在划分粗略性现象。针对该问题,本文提出使用分箱统计的FCM方法来划分和描述数据集的分布。与原有算法相比,不需... 详细信息

使用KDDCup99网络入侵检测数据,对传统的FCM(Fuzzy C-Means)算法进行实验,发现该聚类算法在进行聚类划分和孤立点判断时,存在划分粗略性现象。针对该问题,本文提出使用分箱统计的FCM方法来划分和描述数据集的分布。与原有算法相比,不需要频繁更新聚类中心,同时耗时问题也得到较好的改善。文章最后将特征匹配与基于分箱的FCM算法相结合,协同分析网络连接数据记录。实验结果证明,这种协同检测方法的检测率有明显提高,实时性好,能较好地发现新的攻击类型,便于检测知识库的更新。

关键词： FCM算法分箱统计特征匹配协同检测

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农村信用社计算机网络的设计与实现

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计算机工程 2004年第7期30卷 167-169页

作者：卢加元吴国兵常本康南京理工大学电子工程与光电技术学院南京210094 南京审计学院计算机科学与技术系南京210029

给出了一个计算机网络解决方案，具有“经济、安全”等特点，符合当前农村基层信用社的实际应用需求，对经济欠发达地区农村信用社构建计算机网络系统具有较大的指导意义。

关键词：农村基层信用社计算机网络设计与实现

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