基于混合比例方法抽样用于入侵检测

支持向量机对于样本量不足的情况下会使得入侵检测分类精度普遍下降.为了提高入侵检测的检测精度,提出了一种利用混合比例抽取样本研究不平衡数据集的方法.该方法首先将数据集按各种类别分开,然后不按比例抽取,使得每层样本中的数据量相对平衡.再用此样本集构造分类器,采用构造的分类器去构建入侵检测系统进行检测.实验结果表明,使用这种混合比例的不平衡数据集分类方法可以有效地提高检测精度,而且降低误报率.     

一种面向数据流离线分析的多策略并行查询中间件

数据流成为日益重要的数据密集型应用.离线分析处理是对数据流产生的海量日志数据进行随意的统计查询,单个查询处理的数据量在上百GB,及时的响应时间和扩展性对传统数据库提出巨大挑战.本文以网络监控为背景,分析了离线分析处理的应用特征,提出了一种无共享的并行查询中间件,利用多策略及DBMS实现局部结果的汇总,通过具体的执行过程,分析了不同类型查询的扩展性.     

考虑灾民心理的应急物资分配演化博弈研究

为保证应急物资分配的高效性与合理性,使分配方案更符合实际,综合考虑动态物资需求、运输时间以及物资短缺情况下灾民的心理,引入前景理论刻画送达时间满意度、引入不公平厌恶理论刻画分配公平满意度,构造基于满意度的应急物资分配方案博弈收益函数,建立考虑灾民心理的应急物资分配演化博弈模型;通过模型得出演化均衡方案,并分析风险态度系...     

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高速公路基本段服务水平是分析高速公路通行能力的重要内容。本文首次将灰色聚类理论引入分析高速公路基本段服务水平，建立了基于灰色聚类的高速公路基本段服务水平的多目标决策分析模型.在构造白化矩阵和白化函数的基础上，计算出聚类权系数和聚类系数，并利用聚类系数确定出高速公路基本段服务水平的综合分析情况。最后通过算例进行了计算分析，验证了该模型的有效性、客观性和适用性，并归纳了模型的特点及适用范围，对分析高速公路基本段服务水平具有一定的借鉴意义。     

基于GIS的物流配送车辆优化调度系统

介绍物流配送车辆优化调度中如何应用地理信息系统,利用图形、图象及数据处理技术的可视化,为用户提供各种方便的方案与查询、统计功能.     

基于遗传算法的定制公交路线多目标优化

常规公交乘客乘坐舒适度低,消耗时间长,推行定制公交在一定程度上能够缓解此问题.首先,以最小化乘客的出行时间、最小化车辆的油耗为目标函数,考虑车辆容量限制、出行时间约束、出行费用约束等,建立定制公交路线多目标优化模型.其次,采用改进的NSGA?Ⅱ算法(Nondominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ)求解,采用基于未到达交通节点顺序的自然数编码方法进行编码,采取锦标赛选择策略进行选择操作,采用均匀变异方式进行变异操作.最后以兰州市局部路网进行模拟研究.研究结果表明:运用建立的定制公交路线多目标优化模型及算法,能够快速得到优化路径,并且该路径能同时满足乘客出行时间短及车辆油耗低的要求.     

易腐货物贮运包装技术的研究

1问题的提出 　　自80年代以来,我国的果蔬运输和贮藏业十分活跃,促进了市场的繁荣.一部分果蔬经精选出口日本、西欧等地.由于贮运设施不足或是经营人员对贮运技术的科学原理和要求认识不够,果蔬积压、变质、腐烂等现象时有发生.……     

解决不足额投保的策略

1问题的提出 目前,铁路运输业正面临与公路、水运、航空业竞争的挑战,要在激烈的竞争中立足市场、稳步发展,就必须依靠自己运输空间大、相对安全等方面的优势,给社会树立"服务优质,信誉良好"的现代企业形象.1991年5月1日我国铁路正式开办货物、行包保价运输业务,标志着我国铁路运输业、在"安全"方面迈了一大步.但随着保价运输的不断发展,不足额投保始终困扰保价运输工作,因此,解决不足额投保问题,是顺利健康地开展保价运输的一项重要工作.     

基于改进K均值聚类POS算法的应急物资分类研究

为了提高突发事件应急救援的效率,应急物资分类的科学性是应急物资调拨与配送的关键环节之一.通过分析既有应急物资分类以及聚类算法存在的问题,提出了基于改进K均值聚类的应急物资分类方法,构建了基于K均值的粒子群优化算法设计.最后,选取了206种最为常用的应急物资为例,采用Matlab软件平台分析计算.结果表明:基于改进K均值聚类POS算法全局寻优能力明显要强于其他聚类算法.为应急决策者提供一定的理论依据.     

铁路货场装卸作业量的灰色预测模型

介绍了灰色预测模型的原理及用GM^＊（1,1）模型进行预测的方法,以兰州北站为例,对其货场装卸作业量的历史数据进行处理,建立了装卸作业量的灰色预测模型,并对预测结果进行了精度检验,证明了预测模型的实用性.