基于贝叶斯网络的交通事件持续时间预测

随着数据采集手段的不断提高和相关研究技术的发展,基于数据挖掘的模型逐渐成为交通事件持续时间研究的主要方向。根据荷兰交通部门提供的交通事件采集数据,进行分类和预处理,观察事件持续时间的频数图,并根据相关的研究按照事件典型的类别把采集的数据进行分类。使用主成分分析和逐步回归提取出显著性的影响因子,利用数据挖掘软件WEKA建立贝叶斯网络模型,用数据集中80%的数据进行学习建模,20%的数据作为测试集来检测模型的预测效果,并做出性能评价。实验结果表明,与同类数据集的其他预测方法相比,贝叶斯网络模型对于变数众多,随机性特别大的交通事件,预测精度较高,证明贝叶斯网络模型的算法是具有一定优越性和实用价值。     

人工免疫原理在Linux网络安全中的应用

介绍基于主机的人工免疫入侵检测模型和基于网络的入侵检测模型,构建基于主机和网络的入侵检测系统模型,并通过否定选择、静态克隆和动态克隆等算法,利用测试数据进行实验验证,得到与预期一致的结果.     

交通事件持续时间预测贝叶斯网方法研究

交通事件持续时间的预测是事件管理系统的重要组成部分,根据I-880实测数据集,利用逐步回归分析的方法确定事件持续时间的主要影响因素,分别建立了应用于事件持续时间预测的朴素贝叶斯(NB)模型、加树朴素贝叶斯(TAN)模型以及一般贝叶斯网(BN)模型,在分析数据特点的基础上确定了贝叶斯网的推理算法、参数学习以及结构学习方法.在不同数据缺失的程度和不同训练样本规模下,分别对三种模型的预测准确率进行了评价,结果表明贝叶斯网预测模型在数据缺失30%的情况下30min准确率高于80%.     

基于超级节点模式的多Agent入侵检测模型

分析了入侵检测方面的新问题,简述了超级节点和多Agent数据融合,进而提出了基于超级节点多Agent入侵检测模型,讨论了其实现方法.仿真实验表明,此模型在入侵检测方面具有很好的性能.     

网络入侵检测系统的设计与实现

针对异常发现技术和模式匹配技术各有利弊的特点，设计了将这两种技术综合运用的网络入侵检测系统．通过将模式匹配技术与基于统计各类状态的异常发现技术相结合，达到增强系统准确性、完整性的目的．实验表明，在一定的网络流量下，本系统具有良好的检测及发现入侵数据的功能，并对通过异常手段入侵的数据也有着较完善的发现与防范机制．     

专家系统自适应性应用研究

基于规则的专家系统只能对事先预想到并提供了规则的事件进行推理．不能灵活适应外部情况的变化．针对这种不足，提出了一个自适应专家系统模型．通过该模型的认知——学习周期和感知——行为周期．可以实现专家系统的自适应性．最后简要描述了自适应专家系统模型在建立入侵检测系统中的应用实例．     

基于移动代理的分布式入侵检测系统的分析与实现

本文详细介绍了基于移动代理的分布式入侵检测系统的实现。此模型包括代理服务器、数据收集代理、入侵检测代理、监测代理和代理数据库五个部分，它的特点是具有广泛性、灵活性、和交互性。     

信息系统内部安全审计机制

针对目前大量存在的信息系统内部安全问题,提出了基于安全审计和入侵检测技术的信息系统安全审计平台,并具体给出了其内部工作流程和实现机制.鉴于信息系统内部安全的特点,作者提出了建立系统内部人员的个人诚信信息,并将其作为入侵检测的匹配条件之一.针对入侵检测系统,采用了误用检测技术和异常检测技术相结合的方式,将事后审计数据作为训练数据建立入侵检测模型,最终实现对信息系统内部审计信息的实时处理.     

基于多入侵线的视频车速检测方法

为提高视频中车速检测的精度，提出一种基于多入侵线的视频车速检测方法。首先在视频中布设已知相对距离的多条入侵线，其次检测车辆经过每条入侵线时的帧数，最后结合帧数、 摄像机的采样时间、入侵线间的距离生成关于车速的概率密度函数模型以计算车速。通过构建仿真环境验证模型性能，仿真结果表明：减小摄像机的采样时间、增加入侵线数量、增大入侵线之间的距离可以提高模型性能，并且在不同检测条件下使用多入侵法进行车速检测的误差率都更低。采用Deepsort+YOLOv5目标跟踪算法实现视频中车速的检测，同时，在视频车速检测综合数据集BrnoCompSpeed上与主流车速检测方法进行实验对比，实验结果表明，该方法测量结果的平均误差率为1.40%，与主流视频车速检测方法相比精度更高。     

基于移动Agent的入侵检测系统

针对现有入侵检测系统存在的问题，提出了一种基于移动Agent的入侵检测系统，该系统由监视器、代理工作环境和移动代理组成．监视器提供人机接口负责管理整个系统；代理工作环境为移动代理提供必要的支持并负责代理移动过程的安全检测；移动代理采用各种入侵检测技术实现具体检测功能．文中给出了完整的系统结构和工作流程．     

基于企业网的分布式入侵检测系统的设计与实现

结合独立分析、独立存储和建立安全区的方法，提出一种新型高效、自身安全性好并且满足现代企业网络要求的分布式入侵检测系统的设计方法，该设计方法能够直接融入现有的分布式入侵检测系统或产品中，并且具有动态可扩展性。     

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实时精确的车流速度对于交通管理系统来说是至关重要的. 然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数. 本文提出了一种新的单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络方法. 在分析流量及时间占有率与速度之间的因果关系基础上,通过单线圈检测输出采样间隔内的流量和时间占用率数据,建立了速度估计的贝叶斯网络模型,采用高斯混合分布函数和EM算法进行模型表达及参数训练. 通过北京快速路实地数据对算法进行了验证,结果表明算法不同采样间隔、不同车道及不同交通状态下均具有较强的鲁棒性,与传统算法相比平均绝对误差减少2 km／h左右. 这一方法可以应用于交通管理系统速度的估计.     

单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络模型

实时精确的车流速度对于交通管理系统来说是至关重要的. 然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数. 本文提出了一种新的单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络方法. 在分析流量及时间占有率与速度之间的因果关系基础上,通过单线圈检测输出采样间隔内的流量和时间占用率数据,建立了速度估计的贝叶斯网络模型,采用高斯混合分布函数和EM算法进行模型表达及参数训练. 通过北京快速路实地数据对算法进行了验证,结果表明算法不同采样间隔、不同车道及不同交通状态下均具有较强的鲁棒性,与传统算法相比平均绝对误差减少2 km／h左右. 这一方法可以应用于交通管理系统速度的估计.     

基于特征选择和SVM参数同步优化的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和支持向量机（SVM）参数间的相互联系,提出一种特征选择和SVM参数联同步优化的网络入侵检测算法.该算法首先将网络入侵检测正确率作为问题优化的目标函数,网络特征和SVM参数作为约束条件建立数学模型,然后通过遗传算法对数学模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试.结果表明,相对于其他入侵检测算法,同步优化算法能够较快选择最优特征与SVM参数,有效提高了网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测速度.     

基于贝叶斯正则化 BP 神经网络的 GPS 高程转换

为了改善BP神经网络在GPS高程转换过程中过拟合的现象,提出了用贝叶斯正则化算法的BP神经网络转换GPS高程的新方法,并利用区域GPS/水准数据,将新方法和未采用正则化算法的BP神经网络进行GPS高程转换的比较.结果表明:在较大区域和高程异常呈不规则的情况下,新方法不仅可以有效提高GPS高程转换的精度,而且通过贝叶斯正则化算法可以改善网络结构,抑制过拟合现象.在约10 km的GPS基线尺度上,新方法可以得到精度达0.050 m的正常高.     

基于贝叶斯网络推理的道路网络级联失效仿真

针对道路网络级联失效与其它复杂网络相比具有的特殊性,基于贝叶斯网络推理,融合驾驶者出行先验及出行信息,研究了道路网络级联失效的演变机理及演变过程.编制MATLAB程序生成基于道路网络的贝叶斯网络结构,根据贝叶斯网络参数学习 MATLAB程序,学习了驾驶者感知路段属性变化;给出了仿真算法,仿真了贝叶斯网络推理中不同出行先验权重,以及出行信息量对道路网络属性及级联失效的影响.结果表明,贝叶斯网络推理可以较好地反映驾驶者出行路段选择对道路网络级联失效的定量影响,为研究道路网络级联失效提供了新的研究思路和方法.     

基于贝叶斯网络多方法组合的短时交通流量预测

贝叶斯网络是处理不确定信息和进行概率推理的有力工具,针对短时交通流量预测的难题,提出一种基于贝叶斯网络的多方法组合预测模型. 首先建立几种基本预测模型并对交通流量进行预测,然后将预测的结果和实际结果按一定步长进行离散处理,把离散后的结果用贝叶斯网络进行学习,更新贝叶斯网络参数,通过联合推理求得各个基本预测模型预测结果组合下可能组合预测值的后验概率,把后验概率最大所对应的值作为预测值. 通过对实际道路交通流量的预测表明,本文提出的贝叶斯网络多方法组合预测模型的预测结果精度优于单一的预测模型,从而论证了本文提出的贝叶斯网络多方法组合预测模型具有一定的实用性.     

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以道路子网为研究对象,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流短时预测. 首先通过提取交通流空间特性对道路网进行划分,降低道路网整体分析复杂度及解空间维数,提高交通流预测的计算精度和效率;其次以实时采集的交通流数据为基础,并以重构的交通流时间序列作为输入,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流同时预测;最后,基于城市快速路多断面交通流量数据对短时交通流预测方法进行验证,并与BP神经网络预测结果进行对比分析. 验证结果表明,本文提出的道路网划分方法能够划分出满足预测需求的子路网,在划分的子路网上,应用Elman神经网络能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于BP神经网络.     

既有桥梁的贝叶斯网络评估方法

结合贝叶斯网络的因果关系推理能力，将其用于对结构技术状态的推断，采用高斯贝叶斯网络对既有桥梁的评价方面作了初步的尝试．根据先验的各变量的统计特征，在找出各变量的因果关系、构建相应的贝叶斯网络后，即可以从观测到的信息中推断结构的技术状况，这对现有桥梁的评估具有实际意义．文中提出了既有桥梁的贝叶斯网络的构建和推理运算方法．并利用桥梁中受弯构件的安全度作为实例给出了说明．     

基于蜜网技术的主动防御系统在校园网中的应用

文章以主动防御技术中的蜜网技术为研究基础,结合防火墙、入侵检测和数据库等网络技术,设计了一个校园网主动防御系统,并通过现有的开源软件加以实现。实际应用情况表明,该系统能很好的对网络攻击做出检测,准确地搜集到攻击者详细的活动信息,从而发现未知的攻击方法、攻击手段,并能帮助校园网网络安全管理部门对未知的攻击方法、攻击手段做出有针对性的防御策略。