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1. 基于人工蜂群的业务流异常状态检测方法

段谟意

计算机应用 2013, 33 (03): 727-729. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00727

摘要（872）

PDF （589KB）（462）

针对日益严重的网络安全问题,基于人工蜂群与聚类方法提出一种新的状态检测算法——DASA。该算法首先根据SKETCH方法和Hash函数建立业务流异常状态模型,并且利用人工蜂群技术实现对异常状态的检测。最后,以实际数据进行仿真实验,对比分析了样本数据与DASA算法检测的结果,发现DASA具有较好的适应性,而且聚类个数、丢弃阈值和邻域半径等因素对状态检测产生较大影响。

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2. 基于卡尔曼滤波和数据关联的无线网络状态融合方法

段谟意

计算机应用 2012, 32 (11): 3112-3124. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03112

摘要（1147）

PDF （570KB）（484）

为了解决无线网络传输过程中受到干扰信号影响所产生的性能问题，提出一种新的信号状态融合方法(SFWD）。该方法首先基于小波变换降低信号的长相关特性，并且利用卡尔曼滤波和数据关联建立融合算法。通过仿真实验对比研究了信号状态与干扰因素之间的关系，结果表明该方法具有一定的适应性，其融合结果与原始信号之间的标准差为7.13。

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3. 新的网络节点有效性的评价指标

段谟意

计算机应用 2012, 32 (07): 1796-1798. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01796

摘要（1342）

PDF （579KB）（708）

针对因节点失效而产生的网络拥塞现象，结合小波变换提出了一种度量节点有效性的方法。首先刻画实际流量的长相关特性，并且利用自回归滑动平均(ARMA)模型建立到达流量的预测算法，其预测数据与实际信息的标准差为6.89。同时通过仿真实验深入研究了有效性与各影响因素之间的关系，结果表明与平均速率成正相关，而与缓冲区成负相关。

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