基于IP地址聚类的网络异常流量分析

异常流量在目的地址与出现时间上的分布均与正常流量有很大区别。文中对校园网的出口流量进行分析实验,将其NetFlow记录按校外IP地址的前16位聚类,得到的部分网段在出入流量中的出现频度有明显特点。分析2种典型网段,研究由此发现校园网内的异常流量源的方法,并对2种异常流量源的区别进行了分析。此方法与常用的异常检测方法相比,所需处理的数据量大为减少,大大提高了检测效率。     

对模式匹配算法的存储优化研究

基于确定性有限自动机(DFA)的多模式匹配算法被广泛用于数据包深度检测系统中。它功能虽然强大,但是对内存的需求也比较大,因此很多算法提出了对它的优化方法,以减少对内存的需求量。本文通过用动态默认转移来替代DFA的failto转移,将DFA中大部分的failto转移删掉,从而达到优化DFA的目的。而且本算法易于用硬件实现,因此在对速度有要求的场合,可以通过专门的硬件来计算默认转移,这样默认转移的计算并不会对检测产生延迟,从而加快匹配速度。     

基于模糊控制的快速循迹智能车的设计与实现

提出基于模糊控制的快速循迹智能车的实现方法.利用转速传感器、线阵CCD、舵机等构成一个闭环控制系统,并采用PI算法控制智能车后轮速度.采用模糊控制算法将线阵CCD返回的误差模糊化,然后按照MAX-MIN规则进行逻辑推理,最后将推理结果反模糊化后以控制舵机转向.实验结果证明了该方法的有效性.     

基于NDVI城镇土地利用变化检测探讨

通过归一化植被指数（NDVI）结合影像差值,对经过辐射校正后的1993年和2005年武汉地区TM影像进行了土地利用变化检测,与监督法分类进行比较,得出NDVI更宜于实现变化信息探测和提取。     

Hierarchical community detection and functional area identification with OSM roads and complex graph theory

An in-depth analysis of the urban road network structure plays an essential role in understanding the distribution of urban functional area. To concentrate topologically densely connected road segments, communities of urban roads provide a new perspective to study the structure of the network. In this study, based on OpenStreetMap (OSM) roads and points-of-interest (POI) data, we employ the Infomap community detection algorithm to identify the hierarchical community in city roads and explore the shaping role roads play in urban space and their relation with the distribution of urban functional areas. The results demonstrate that the distribution of communities at different levels in Guangzhou, China reflects the urban spatial relation between the suburbs and urban centers and within urban centers. Moreover, the study explored the functional area characteristics at the community scale and identified the distribution of various functional areas. Owing to the structure information contained in the identification process, the detected community can be used as a basic unit in other urban studies. In general, with the community-based network, this study proposes a novel method of combining city roads with urban space and functional zones, providing necessary data support and academic guidance for government and urban planners.     

中国近海藻毒素及有毒微藻产毒原因种调查研究进展

麻痹性贝类毒素在我国近海污染问题已十分突出,基本呈现逐年加剧的趋势。20世纪90年代,南海麻痹性贝类毒素污染较重; 21世纪初,北黄海麻痹性贝类毒素污染较重;近几年,渤海和福建近海麻痹性贝类毒素污染较重;可产生麻痹性贝类毒素的微藻有亚历山大藻和裸甲藻等。采用小鼠生物法检测我国近海腹泻性贝类毒素超标率32%左右,采用液相色谱/质谱法检测,仅有3起超标的研究报道;现行小鼠生物法检测腹泻性贝类毒素假阳性问题十分突出,应尽快废除;腹泻性贝类毒素均是脂溶性的,脂溶性海洋生物毒素在我国近海常年可检出,偶有虾夷扇贝毒素和鳍藻毒素超标现象。可产生脂溶性毒素微藻有鳍藻和原甲藻及网状原角藻等。失忆性贝类毒素在我国近海常有检出,但无超标现象;产毒微藻有拟菱形藻等。西加鱼毒素在我国南海污染较重,但毒素标准物质的匮乏,限制了西加鱼毒素的调查研究;至今尚未确定产生西加鱼毒素的微藻。酶联免疫吸附法和液相色谱串联质谱法相结合已成为藻毒素快速准确检测成熟的技术,逐渐代替小鼠生物法和液相色谱法。     

海面溢油无人机高光谱遥感检测与厚度估算方法

海上溢油是海洋国家所面临的共同问题,但至今仍没有一种可靠实用的海上溢油准确识别和油量遥感监测方法。为此,本文以无人机高光谱遥感为手段,开展了海面溢油检测与厚度估算方法研究。实验中,通过搭建室外大型水槽溢油实验装置,获取了模拟真实海洋环境条件下不同溢油量的遥感和现场光谱数据,在此基础上,分析并提取了海上溢油特征光谱波段,给出了海上溢油高光谱检测模型;针对现场实验条件下水面油膜厚度难以测定的问题,设计了3种利用总体溢油量的油膜厚度估算模型。得到如下主要结论:（1）675 nm和699 nm是海上溢油检测的有效特征波段,但对极薄的油膜没有检测能力;（2）提出了归一化溢油指数模型、反比例模型和吸收基线模型等3种海上溢油油膜厚度估算模型,其中对于薄油膜（厚度≤ 5 μm）和厚油膜（厚度>50 μm）,反比例模型是溢油厚度反演的首选也是唯一选择。对于中厚度油膜,晴朗天气条件下,归一化溢油指数模型是油膜厚度反演的首选,同时反比例模型和溢油吸收基线模型也都有较好的反演能力,而在多云天气条件下,反比例模型效果最佳。     

基于多源信息融合的浅海超低频声源目标探测关键技术及实现

以多传感器信息融合理论为指导,结合现代信息处理技术与数据驱动建模及科学计算技术,研究浅海超低频声源目标激发共存地震波的复合声场中超低频声波传播特性和数据驱动建模的水下目标深度识别等关键技术,并论证了技术实现方案及路径。结果表明:以复合矢量水听器、地震波监测仪等多传感器信息融合理论为指导研究前海超低频声源目标可以克服传统声场建模存在的问题,有助于浅海超低频声源目标探测及改善海洋水下声学监测手段。在提高声呐探测设备的测量准确度、精度方面具有重要的理论意义,对周边海域为浅海的我国海防具有实战价值。     

经济海藻病害及防控技术的研究进展

经济海藻的病害一直是海藻人工栽培的一大障碍,往往造成严重的经济损失。目前对藻类病害的研究大多集中于病原鉴定,而病原的多样性和复杂的海区微环境增加了病原分离和鉴定的难度。本文综述了经济海藻病害发生的原因、病原的多样性和致病机制、病原的鉴定、检测和防治方法,并对未来我国海藻病害研究方向进行了展望,以期对藻类病害的防控提供参考。     

基于分光光度法的多量程海水营养盐原位传感器检测系统设计

针对传统海水营养盐检测方法不能满足海水营养盐长期原位监测需求的问题,研制了一种基于分光光度法的多量程海水营养盐原位传感器检测系统,通过对系统的高度集成及对多量程检测、低功耗技术、漏液保护技术的应用,实现了对海水5项营养盐参数快速、宽范围、高精度的原位测量。经过实验室和青岛中苑码头现场测试,表明本营养盐传感器检测系统具有低功耗、高可靠性能,可满足对5项营养盐参数的快速精确测量要求,实现了对海水营养盐参数的原位监测,为相关部门及时了解海洋生态环境和水体富营养化程度提供了数据支持,具有重大现实意义。