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《东南大学学报》2015,(3)
研究了入侵检测系统中海量数据分类的问题.讨论了深度信念网络(DBN)的原理,提出了基于DBN的入侵检测模型.DBN由多层无监督的限制玻尔兹曼机(RBM)网络和一层有监督的反向传播(BP)网络构成.该入侵检测模型采用一种快速、贪婪的方法对DBN网络进行预训练,利用对比分歧算法逐层训练每一个RBM网络;然后,利用有监督的BP算法对整个DBN网络进行微调,并同时对RBM网络输出的低维特征进行入侵数据分类.基于KDD CUP 1999数据集的实验结果表明,使用3层以上的DBN模型分类效果优于自组织映射和神经网络方法.因此,DBN是一种有效且适用于高维特征空间的入侵检测方法. 相似文献
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《赣南师范学院学报》2019,(3):28-31
目前恐怖袭击事件主要依据人员伤亡与经济损失进行分级,没有准确的量化分析和统一标准.本文以全球恐怖主义数据库(GTD)中1998-2017年的恐怖袭击事件为例,依据危害程度对恐怖袭击事件进行分级.首先挑选恐怖袭击事件的8个主要属性指标,并利用成对比较矩阵给出8个指标在评价事件危害程度的权重,再建立多属性综合评价模型,计算得到该恐怖袭击事件危害程度,并以此制定恐怖袭击事件的分级标准.该模型充分考虑恐怖袭击事件的各种复杂因素,可满足恐怖袭击事件分级要求与级别标准化要求. 相似文献
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通过对全球恐怖主义数据库（GTD）进行分析,为未来反恐防恐行动提供有价值的信息支持,提出利用大数据挖掘方法对未来反恐态势进行分析。首先采用N-gram模型对原始数据中的motive属性进行挖掘,分析恐怖袭击事件发生的主要动机。其次通过AR自回归模型,对恐袭造成的死亡人数进行预测。最后通过构建TreeMap图,展示未来全球某些重点地区的反恐态势,从恐怖事件发起动机、死亡人数、重点地区3个方面对未来恐怖袭击进行预测。实验结果显示,采用大数据分析预测精度较高。 相似文献
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城市用水量的准确预测可以为供水管网智能调度、异常报警提供支持,便于及时发现漏损、排查及检修,具有极大的现实意义与经济利益。针对现有用水量预测方法忽视用水量数据自身特征及不能模拟更复杂的数学运算的问题,提出一种改进深度置信网络（DBN）的用水量预测方法。对有高斯分布的连续受限玻尔兹曼机（CRBM）引入稀疏正则项,解决特征同质化现象的同时也适用于用水量数据输入。实验结果表明,在实际用水量预测中,改进DBN模型相比传统神经网络和传统DBN预测模型,预测准确率得到了较大的提高。 相似文献
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2005年7月7日和21日英国首都伦敦连续发生7起和4起恐怖袭击事件．共造成56人死亡．百余人受伤，如图1所示。7月23日，埃及红海旅游胜地——沙姆沙伊赫也遭到7起连环恐怖袭击事件，共造成90多人死亡．200多人受伤，如图2所示。恐怖袭击给英国和埃及都造成了巨大的经济损失和国民恐慌。 相似文献
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本文利用深度学习算法DBN (Deep Belief Network)实现农村电商跨平台、多模态数据的有效融合;建立多源电商平台的异构数据的采集、整合、识别、清洗、特征提取、分类和分析等信息处理过程;构建农村电商产品类型、品牌、产地、溯源等特征库,实现农村电商多平台异构数据的特征提取、实时处理和监测分析;形成较高精度无损异构数据融合、信息分析与可视化、管理与决策一体化系统。研究改善了大数据背景下跨平台农村电商数据收集和信息处理的能力,提升了政府对农村电商发展现状和趋势的实时感知能力,为政府对农村电商的管理和政策决策提供可靠的信息保障。 相似文献
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为准确快速地对恐怖袭击事件进行分级,帮助建立恐怖袭击事件应急预案,提出一种基于模糊聚类算法和模拟退火遗传算法优化BP神经网络的恐怖袭击事件分级模型。通过模糊聚类算法划分样本训练集,利用BP神经网络的自学习能力获取输入与输出之间的模糊规则,采用模拟退火遗传算法提高神经网络精度。以GTD数据库样本为例,经实验得到普通BP神经网络的分级正确率为94.32%,模拟退火遗传算法优化的BP神经网络分级正确率可提升到99.88%,验证了基于模糊聚类算法和模拟退火遗传算法优化BP神经网络分级模型的有效性。 相似文献
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裴光兰 《康定民族师范高等专科学校学报》2014,(3):18-26
文章以CNKI中的“中国期刊全文数据库”为数据源,以2006～2011年为统计时间区间,以刊发“边疆民族研究”为主题的期刊及载文数量为统计对象,并以2006～2011年六年间全国中文核心期载文为例,对刊发以“边疆民族研究”为主题的论文期刊载文信息进行计量学分析,从期刊刊发与“边疆民族研究”相关文章的情况、期刊载文的总体统计和核心期刊载文情况统计等三个方面进行统计对比分析。以期获得相关统计数据,为从事边疆民族研究的专家、学者,尤其是为青年学者提供一个具有参考价值的信息,为他们今后的研究、撰写论文及投稿提供参考信息。 相似文献
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於晓兰 《武汉职业技术学院学报》2008,7(3):83-86
DDoS攻击（包括DRDoS攻击）给网络安全带来了巨大的危害。为了阻止这类攻击,本文从分析当前DoS/DDoS攻击的原理入手,对DDoS/DRDoS攻击进行合理分类,即分为协议漏洞攻击、软件漏洞攻击和蛮力攻击三种。具体介绍了DRDoS攻击的程序实现,同时设计了可以进行这类攻击的攻击平台。 相似文献
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由于眼球追踪可以用来记录人们观看自然场景图片和理解信息时的实时眼球运动,因此,采用眼动技术考察＂句子图片＂范式中,呈现顺序和信息特征对语义失配效应的影响.实验采用3（句法）×2（语义关系）因子设计,句法和语义关系是被试内变量.实验发现,语义失配会增加人们的认知负荷,即第1遍通过时间、回视路径时间和总注视时间显著增加;双重否定没有显著增加图片和信息的加工难度.实验结果表明,人们能够从长时记忆中提取特定的句法策略来处理不同语义关系的图片和句子.这种句法加工策略使得读者能够将双重否定转换成肯定.研究结果证明成分比较模型可能无法适用于其他类型的语言. 相似文献
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针对唇语识别过程中唇部特征提取和时序关系存在的问题,提出一种卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）相结合的深度学习模型。利用CNN学习唇部特征,并将学习到的唇部特征送入Bi-LSTM进行时序编码,通过Softmax进行分类。建立NUMBER DATASET和PHRACE DATASET两个大型汉语数据集以解决汉语唇语数据缺失问题。将该模型与传统的唇语识别方法在两个数据集上进行实验对比,发现在NUMBER DATASET上识别准确率为81.3%,比传统方法提高了8.1%,在PHRACE DATASET上识别准确率为83.5%,比传统方法提高了9%。实验结果表明该模型能有效提高唇语识别的准确率。 相似文献
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为解决海量数据导致用户信息过载问题,通过分析人民网、新浪网等网站的新闻网页数据,将传统方法与深度学习方法相结合,提出基于特征融合、CNN和GRU的多文档摘要方法（M-C-G）。首先对30种不同主题的新闻网页进行数据清洗,使用word2vec工具训练词向量模型,根据多种特征计算得到初步摘要结果;然后把8.3万条搜狐新闻语料文本数据输入带有CNN和GRU的Seq2Seq模型上训练;最后把初步摘要结果输入模型进行测试,得到最终摘要结果。实验结果表明,在ROUGE评测体系中采用该方法比现有方法准确率至少提高约2%,可有效帮助用户寻找有价值的文本信息。 相似文献
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基于CS理论和BP神经网络理论的工程造价估算研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在借鉴国内外相关理论和方法的基础上,利用显著性成本理论和神经网络理论相结合对工程项目的投资进行估算.运用显著性成本理论,通过寻找显著性项目,简化工程造价估算的操作难度,从而解决操作烦琐的问题;并依据BP神经网络在大量已完工程资料中提取类似CSIs和显著性因子csf,从非线性角度实现了对项目投资的准确预测,并进行算例分析,从算例可以看到,预测值与实际值的相对误差很小,满足投资预测要求. 相似文献