本文将近年来关于网络化分布式预测控制(distributed model predictive contro,DMPC)设计的结果进行了总结概述.DMPC不仅仅继承了预测控制的优点而且还有分布式控制框架的特点.首先,介绍了分布式控制的系统结构设计;然后,依据预测控制...本文将近年来关于网络化分布式预测控制(distributed model predictive contro,DMPC)设计的结果进行了总结概述.DMPC不仅仅继承了预测控制的优点而且还有分布式控制框架的特点.首先,介绍了分布式控制的系统结构设计;然后,依据预测控制中的性能指标,从3个方面对DMPC进行了介绍:基于局部性能指标的DMPC,基于邻域指标的DMPC和基于全局指标的DMPC.最后,选取3个典型例子来说明一些DMPC的有效性.展开更多
计算机网络的高速发展,使处理器的速度明显低于骨干网的传输速度,这使得传统的入侵检测方法无法应用于大规模网络的检测.目前,解决这一问题的有效办法是将海量数据分割成小块数据,由分布的处理节点并行处理.这种分布式并行处理的难点是...计算机网络的高速发展,使处理器的速度明显低于骨干网的传输速度,这使得传统的入侵检测方法无法应用于大规模网络的检测.目前,解决这一问题的有效办法是将海量数据分割成小块数据,由分布的处理节点并行处理.这种分布式并行处理的难点是分割机制,为了不破坏数据的完整性,只有采用复杂的分割算法,这同时也使分割模块成为检测系统新的瓶颈.为了克服这个问题,提出了分布式神经网络学习算法,并将其用于大规模网络入侵检测.该算法的优点是,大数据集可被随机分割后分发给独立的神经网络进行并行学习,在降低分割算法复杂度的同时,保证学习结果的完整性.对该算法的测试实验首先采用基准测试数据circle-in-the-square测试了其学习能力,并与ARTMAP(adaptive resonance theory supervised predictive mapping)和BP(back propagation)神经网络进行了比较;然后采用标准的入侵检测测试数据集KDD'99 Data Set测试了其对大规模入侵的检测性能.通过与其他方法在相同数据集上的测试结果的比较表明,分布式学习算法同样具有较高的检测效率和较低的误报率.展开更多
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文摘本文将近年来关于网络化分布式预测控制(distributed model predictive contro,DMPC)设计的结果进行了总结概述.DMPC不仅仅继承了预测控制的优点而且还有分布式控制框架的特点.首先,介绍了分布式控制的系统结构设计;然后,依据预测控制中的性能指标,从3个方面对DMPC进行了介绍:基于局部性能指标的DMPC,基于邻域指标的DMPC和基于全局指标的DMPC.最后,选取3个典型例子来说明一些DMPC的有效性.
文摘计算机网络的高速发展,使处理器的速度明显低于骨干网的传输速度,这使得传统的入侵检测方法无法应用于大规模网络的检测.目前,解决这一问题的有效办法是将海量数据分割成小块数据,由分布的处理节点并行处理.这种分布式并行处理的难点是分割机制,为了不破坏数据的完整性,只有采用复杂的分割算法,这同时也使分割模块成为检测系统新的瓶颈.为了克服这个问题,提出了分布式神经网络学习算法,并将其用于大规模网络入侵检测.该算法的优点是,大数据集可被随机分割后分发给独立的神经网络进行并行学习,在降低分割算法复杂度的同时,保证学习结果的完整性.对该算法的测试实验首先采用基准测试数据circle-in-the-square测试了其学习能力,并与ARTMAP(adaptive resonance theory supervised predictive mapping)和BP(back propagation)神经网络进行了比较;然后采用标准的入侵检测测试数据集KDD'99 Data Set测试了其对大规模入侵的检测性能.通过与其他方法在相同数据集上的测试结果的比较表明,分布式学习算法同样具有较高的检测效率和较低的误报率.
