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基于Quorum的低占空比WSNs最优延迟可靠路由算法被引量：2: 2016年; 在无线传感器网络中,异步低占空比技术可以极大地降低能耗,但是由于节点的低占空比唤醒会造成极大的端到端数据时延。针对这个问题提出一种基于Quorum的异步自适应低占空比路由算法ORDA(Optimal-Reliable delay routing algorithm for low duty cycle WSNs based on Quorum),将异步占空比网络和实际链路模型相结合,在异步占空比网络中节点在不同时刻的邻居发现延迟也在不断变化。首先为每个节点根据网络负载选择自身的Quorum类型,并利用Quorum特性来计算邻居节点的重叠时隙个数;然后根据链路质量进一步计算出这一跳范围内邻居节点间的成功转发预期值,并在即将唤醒的节点中选择更可靠的节点转发数据。仿真实验证明,该算法不仅能够降低端到端延迟,而且能获得很好的转发成功率。; 张长森胡宇鹏陈鹏鹏; 关键词：无线传感器网络 QUORUM 链路质量

新型加权粗糙朴素贝叶斯算法及其应用研究被引量：7: 2015年; 待分类数据集中通常存在大量的冗余属性,会严重影响分类效率。为了达到在降低计算复杂度的同时提高分类准确率的目的。首先在朴素贝叶斯模型中引入粗糙集技术对数据集进行属性约简,获取最优属性子集;然后在此基础上以最大化数据集的对数条件似然估计为标准对条件属性设定(近似)最优权值,进而提出一种新型加权粗糙朴素贝叶斯模型。通过在垃圾邮件过滤领域对该模型进行实际验证表明,贝叶斯模型的分类效率有明显提高,而且分类性能更加稳定,证明该方法不仅可以有效去除冗余属性,而且为条件属性赋予的权值较之传统加权方法更加合理。; 王辉黄自威刘淑芬; 关键词：加权朴素贝叶斯决策表属性约简垃圾邮件过滤

基于MOOC平台的教学模式改革与设计被引量：1: 2017年; MOOC中微课程不仅满足了学习者的个性化需求,也很好地满足了他们的多样性要求,每个人都可以根据自身的需要来定制自己的学习计划、学习时间和学习方案,不再局限在某一个教师、某一个班级、某一个学校。从MOOC课程案例分析中可以看出,它没有统一的模式和规范,所以研究大规模开放在线课程设计的人员也越来越多,这也是教育发展的必然趋势。文章分别对课程的组织形式、课程的平台环境和课程内容进行了详细的分析,在此基础上构建基于MOOC平台的在线课程设计和开发模板。; 李东亮王海花; 关键词：在线课程设计教学模式设计

基于特征项区分度的加权朴素贝叶斯邮件过滤方法被引量：1: 2015年; 如何高效地特征提取和分类算法设计是衡量基于内容邮件过滤技术优缺点的关键。针对互信息MI(Mutual Information)特征提取算法和朴素贝叶斯分类算法,通过引入特征项区分度的概念,分析特征项在分类中区分能力之间的差异,进而提出一种兼顾特征项区分度和互信息的特征提取算法。通过进一步将区分度添加到分类算法设计中,最终提出一种加权朴素贝叶斯算法,高效地解决基于内容邮件过滤问题。实验结果证明,改进后的算法在召回率、精确率和正确率上均有明显提高,且分类性能更加稳定。; 王辉王辉刘淑芬; 关键词：垃圾邮件特征提取加权朴素贝叶斯

一种基于动态约束发送门限退避算法: 2016年; 为了改进IEEE 802.11 DCF协议的二进制退避算法,提出一种基于动态约束发送门限退避算法。算法根据网络中站点对信道资源的争用程度设置动态门限,适当地约束部分站点数据的发送。一方面,算法没有对二进制退避算法的竞争窗口调整机制进行修改,保留了其简单、容易实现的优点;另一方面,有效地解决了传统二进制退避算法在完成退避过程后,没有考察网络状况而直接进行数据传输,容易产生冲突的缺点。仿真结果表明,该算法能够提高饱和吞吐量和降低分组平均接入时延。; 张长森陈鹏鹏; 关键词：退避算法分布式协调功能动态门限

基于竞争窗口递减因子自适应调整退避算法: 2016年; 包括IEEE802.11、802.15.4标准在内的许多无线网络协议都采用二进制指数退避机制管理数据的重发。在动态分布式的网络环境中,二进制指数退避算法固定的竞争窗口递减方式难以适应动态变化的网络规模。针对这一问题,提出了一种改进的回退机制,该机制通过引入竞争窗口递减因子,自适应地调整无线节点的等待时间,以实现网络吞吐量的最大化。同时,在算法实现上提出一种启发式算法以跟踪网络中竞争节点数量的改变。在IEEE 802.11DCF协议中以相同的物理层参数进行仿真,结果表明改进算法提高了网络吞吐量,降低了分组平均接入时延。; 张长森陈鹏鹏; 关键词：退避算法 IEEE DCF

基于贝叶斯网络d-分隔定理的节点置信度计算方法: 2016年; 现有的贝叶斯网络节点置信度计算方法,存在着因条件概率的错误计算和节点的相关性导致的节点置信度错误计算问题。这些问题降低了节点置信度的准确性,影响了网络威胁传播路径预测的有效性。为此,提出基于贝叶斯网络d-分隔定理的节点置信度计算方法。首先,通过分析攻击成本和攻击行为发生的可能性之间的关系,提出攻击行为发生的条件概率计算方法,以解决条件概率的错误计算问题;其次,通过引入贝叶斯网络分隔定理,使存在关联性的节点在它们共有的d-分隔集合条件下相互独立,并提出节点置信度的计算方法,以有效地避免相关性导致的节点置信度错误计算;最后,实验结果表明,该方法有效地解决了节点置信度的错误计算问题,提高了节点置信度的准确性,实现了对网络威胁传播路径的有效预测。; 王辉亢凯航王云峰

基于树加权朴素贝叶斯算法的入侵检测技术研究被引量：6: 2016年; 针对朴素贝叶斯(NB)算法在现实情况中所存在的缺陷,提出一种改进后的朴素贝叶斯算法——树加权朴素贝叶斯(TW-NB)算法。该算法通过引入决策树归纳法(DTI)在属性之间条件独立的集合中选择出相对更为重要的子属性集,并利用权重参数弱化了NB算法的条件独立假设性,从而降低了分类数据的维度,提高了算法的分类准确率。结合实验结果证明,在使用有限的计算资源下,基于TW-NB算法的入侵检测技术对于不同的网络入侵类型皆能表现出较高的检测率(DR)和较低的误检率(FR)。; 王辉陈泓予杨姗姗; 关键词：朴素贝叶斯入侵检测准确率

基于贝叶斯攻击图的层次化威胁度HTV分析方法被引量：2: 2016年; 现有脆弱性分析方法难以兼顾评估目标系统整体安全性和脆弱点的严重程度,同时评估过程需要处理大量的不确定信息。为此,提出一种层次化威胁度的HTV分析方法。首先,通过分析原子攻击和攻击证据的关联性,提出一种因果关系检测算法CRDA,以确定二者因果关系;其次,依据攻击模型的系统架构,给出贝叶斯攻击图BAG定义,并给出对应的生成算法BAGA,以及时有效地识别脆弱点;最后,给出脆弱点威胁度定义和计算模型,并以攻击者所获脆弱点权限为基准,将威胁度划分不同层次,以有效评估脆弱点的严重程度和目标系统整体安全性。实验结果表明,所提方法评估系统整体安全性以及脆弱点的严重程度是完全可行且有效的。; 王辉王云峰闫玺玺; 关键词：因果关系

基于机器学习的物联网攻击检测关键技术研究: 物联网在可穿戴设备、智能传感器和家用电器等领域的快速发展，将影响我们生活的方方面面。物联网设备的数量正在迅速增加，预计到2020年底，将有500亿台设备连接到互联网。物联网设备尤其是感知层节点本身的漏洞很容易受到攻击者的...; 申自浩; 关键词：物联网攻击检测特征提取粒子群优化; 文献传递

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国家教育部博士点基金(20124116120004)

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机构

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