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提出了一种受免疫原理启发的网络入侵行为监测方法.受免疫机制的启发,抽取网络数据包的特征信息模拟抗原,采用检测器模拟免疫细胞,通过检测器的进化,识别网络入侵行为数据包,检测到网络入侵时,对未实施完成的网络入侵进行预警,并实时提取网络入侵行为信息作为证据进行安全保存,通过数学语言推导了网络入侵行为监测的全过程,为网络入侵行为监测提供了一种新途径. 相似文献
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基于强化学习的目标检测算法在检测过程中通常采用预定义搜索行为,其产生的候选区域形状和尺寸变化单一,导致目标检测精确度较低。为此,在基于深度强化学习的视觉目标检测算法基础上,提出联合回归与深度强化学习的目标检测算法。首先,深度强化学习agent根据初始候选区域所提取的信息决定相应搜索行动,根据行动选择下一个逼近真实目标的候选区域;然后,重复上述过程,直至agent能确定当前区域为目标区域时终止搜索过程;最后,由回归网络对当前区域坐标进行回归,达到精确定位目的。实验结果显示,在单类别目标检测中,与原算法相比其精度提高了5.4%,表明通过引入回归有效提高了目标检测精确度。 相似文献
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本文提出了一种基于相似度聚类与免疫危险理论的入侵检测方法．该方法将相似度聚类分析方法应用在入侵检测的分类器产生阶段,既生成了用于免疫算法的检测器,又过滤了正常数据,减少了需检测的数据量,改进了检测方法,提高了系统的检测效率和检测能力． 相似文献
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本文对示差折光检测器（HP-RID）的工作原理、检测特点进行分析，确定了高效液相色谱仪（HPLC）在对油类烃族组成分析时可采用平均校正因子进行定量分析。 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(5)
提出一种改进的事件检测算法,通过交叉特征学习实现相关样本的自适应利用。首先将相关性水平看成是有序标签,利用标签候选集中相邻两个相关性标签的最大容限准则进行模型学习。然后采用多核学习理论来定义标签加权问题,通过交叉特征预测来更新标签候选集合。重复上述步骤直到算法收敛为止,将最终获得的统一检测器用于事件检测。利用大规模TRECVID 2011数据集来测试本文算法,实验结果表明,就平均精度和Pmiss值而言,本文算法的检测性能优于当前其他算法。 相似文献
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根据传统的矩阵光学原理建立理论模型,研究了高双折射光纤环镜的滤波特性,分析了高双折射光纤环镜滤波器的解调原理。经传感检测验证,该解调系统对温度的分辨率为0.05℃,线性度达到0.9986,实验结果与理论分析相吻合,显示了该系统具有良好的稳定性,且结构简单、精确度高、价格低廉、使用方便。 相似文献
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TSP（旅行商问题）作为一种解决组合优化问题的有效方法,在近几十年来受到了广泛的研究。理论证明它是一个典型的NP难问题,为了更快捷地求解,候选集方法在多种求解算法比如LKH算法中都有用到,一般是用于产生一个接近局部最优的初始解,较少用于寻路过程中。本文提出了一种新的简单的候选集方法,它采用一种新的距离度量,更好地符合了对称TSP的寻路规则。将其应用于最大最小蚁群算法（MMAS）的寻路过程中,实验结果表明针对对称TSP问题,该方法能比基本的MMAS取得更好的性能。这种候选集方法也可以用于其他求解对称TSP问题的进化计算。 相似文献
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针对机会路由的候选转发集中存在恶意节点导致网络性能下降问题,提出一种计算节点信任度的评估模型。使用贝叶斯公式计算节点的直接信任度,根据节点的代数连通度得到间接信任度,利用信息熵的概念得到综合信任度。为高效辨别出候选转发集中的恶意节点,预先设定信任度阈值[β]。提出一种基于节点信任度的机会路由算法TBOR。TBOR利用信任模型初始化候选集中每个节点的综合信任度,再利用信任度阈值判断潜在的恶意节点,并将信任度大于信任度阈值的节点添加到候选转发集。实验结果表明,TBOR能高效识别并剔除候选转发集中的恶意节点,具有较高的检测率,保证了数据可靠传输。 相似文献
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Edge detection is a crucial step to computer vision. Currently, there is not a single edge detector that has both efficiency
and reliability. Traditional differential filter-based algorithms have the advantage of theoretical strictness, but require
excessive post-processing. This paper introduces a neural network edge detector that takes advantage of moments features.
It functions as a neural pattern classifier that directly estimates the posterior probability from the training data set.
Two subsystems can be distinguished and different kinds of learning rules are used. For the end-user, it works as a black
box that directly transforms raw images into the edge maps so no complicated postprocessing is required. Tests on both simulated
and real images showed the proposed neural network edge detector is superior to traditional operators. 相似文献
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目前,僵尸网络（Botnet）已成为影响网络安全的重大威胁.为了提高僵尸网络的存活率,网络攻击者利用速变网络服务（Fast-Flux Service Network,FFSN）技术来隐藏其真实攻击主机的网络位置.本研究开发一套智能化恶意网络检测技术,可针对速变网络服务技术找出新的检测特征值进行检测与追踪,并利用智能化算法在可接受的时间复杂度下找出恶意网络检测技术的最优检测策略.实验数据显示,本检测技术可有效减少检测时长,对于各类型网络检测都有较高的正确率. 相似文献
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在日常出行中,乘客经常会将一些重要物品遗落在出租车后座上,而司机往往因为忽视使乘客出现损失。为对车内遗失物体进行检测,提出一种改进的SSD目标检测模型。在主干网络部分引入路径增强的特征金字塔网络（FPN）,称为PA-SSD。将PA-SSD应用于常见遗失物品检测实验,结果表明,该算法检测速度为12fps,在验证集上的mAP为98.6%。基于PA-SSD的检测模型能高效且准确地识别乘客遗失物体,方便通知领取,减少乘客不必要的损失。 相似文献
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为了提高人体运动位姿误差检测能力,提出基于双目视觉的运动位姿误差检测方法。采用双目视觉跟踪融合识别方法对运动位姿的样本动态特征点进行采样,以全局人体姿态信息为候选样本,进行运动位姿双目视觉特征高分辨提取,采用模板匹配方法,构建人体部位姿态候选样本轮廓分布集,获取模板大小,根据模板大小计算运动位姿的误差概率分布,利用相邻图像帧之间的运动特征分布集,构建运动位姿图像的位置信息检测模型,在此基础上,采用自适应颜色覆盖方法对运动位姿的误差概率分布做极小化处理,完成对人体运动位姿误差检测。仿真结果表明,采用该方法进行运动位姿误差检测的特征分辨能力很好,降低了检测误差,提高了运动位姿双目视觉跟踪识别能力。 相似文献
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Attribute reduction is necessary in decision making system. Selecting right attribute reduction method is more important. This paper studies the reduction effects of principal components analysis （PCA） and system reconstruction analysis , SRA） on coronary heart disease data. The data set contains 1723 records, and 71 attributes in each record. PCA and SRA are used to reduce attributes number （less than 71 ） in the data set. And then decision tree algorithms. C4.5, classification and regression tree （ CART）, and chi-square automatic interaction detector （ CHAID ）, are adopted to analyze the raw data and attribute reduced data. The parameters of decision tree algorithms, including internal node number, maximum tree depth, leaves number, and correction rate are analyzed. The result indicates that. PCA and SRA data can complete attribute reduction work. and the decision-making rate on the reduced data is quicker than that on the raw data： the reduction effect of PCA is better than that of SRA. while the attribute assertion of SRA is better than that of PCA. PCA and SRA methods exhibit good performance in selecting and reducing attributes. 相似文献
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基于某资格类考试考后数据,对包含单选题和多选题的复合选择题的雷同答卷进行分析,提出单选甄别、多选甄别和合并甄别3种甄别方案,设计不同测验长度、难度、被抄袭考生水平、题目抄袭比率、作弊考生比率及显著性水平的实验样本。研究结果显示:合并甄别和单选甄别都表现出较好的甄别性能,多选甄别由于多选题数量方面的劣势,甄别率低且Ⅰ型错误率高。据此,提出甄别雷同答卷的建议:如果对甄别出的雷同答卷考生进行违纪违规处理,可将单选甄别和合并甄别分别甄别出的结果取交集作为最后处理依据;如果不对甄别结果进行处理,可将2种方案分别甄别出的结果取并集,以此来对考区或考点的考风考纪进行监管。 相似文献
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分析了一种用于电子设备中对高低频信号的峰值检波电路,它的特点是充分利用嵌入式系统的高速处理能力,能够准确的实现峰值的定位检波,不仅能够保证检波的效率,还能保证A/D变换的可靠性.该电路使用于低频和中高频的信号,在实际的应用中效果很好. 相似文献
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传统的异常检测方法要求训练数据集完全由已标记为正常的实例所构成，但在实际应用中，很难得到这样的训练数据集。本文提出了一种基于聚类分析的非监督式异常检测方法，该方法的优点在于不需要任何标记数据，并且能够实现网络连接数据的实时检测。实验采用KDD99数据集进行测试，结果表明，该方法具有比较高的检测性能。 相似文献