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1.
针对网络入侵检测过程中无法有效处理入侵数据中分类变量的表示，导致网络入侵检测准确率低、漏报率高等问题，提出一种基于实体嵌入和长短时记忆网络（long short-term memory network，LSTM）相结合的网络入侵检测方法。首先，在数据预处理时，将表示网络特征数据中的数值型变量和分类型变量数据分开，通过实体嵌入方法将分类型变量数据映射在一个欧几里得空间，得到一个向量表示，再将这个向量嵌入到数值型数据后面得到输入数据。然后，通过把数据输入到长短时记忆网络中去训练，通过时间反向传播更新参数，得到最优嵌入向量作为输入特征的同时，也得到一个相对最优的LSTM网络的检测模型。在数据集NSL-KDD上进行实验验证，结果表明实体嵌入是一种有效处理网络入侵数据中分类变量的方法，它和LSTM网络相结合组成的模型能够有效提高入侵检测率。在数据预处理时对分类变量的处理中，实体嵌入方法与传统的One-Hot编码方法相比，检测的准确率提高1.44个百分点，漏报率降低2.99个百分点。 相似文献
2.
针对光电图像中舰船分类检测困难的问题,提出一种基于改进循环注意卷积神经网络(recurrent attention convolutional neural network,RA-CNN)的舰船目标识别方法。该方法中的VGG19采用多个卷积层提取图像特征,注意建议网络(attention proposal network,APN)通过全连接层的输出定位特征区域,然后采用尺度依赖池化(scale-dependent pooling,SDP)算法选择VGG19中合适的卷积层输出进行类别判定,最后引入多特征描述特征区域,交叉训练VGG19和APN来加速收敛和提高模型精度。利用自建舰船数据集对方法进行测试,识别准确率较VGG19和RA-CNN有较大提升,识别准确率最高可达86.7%。 相似文献
3.
状态空间模型不仅能反映系统内部状态,可以将几个变量时间序列处理为向量时间序列,还能够较好地解决多输入多输出变量少情况下,应用于双变量时间序列建模具有良好的统计性质;将状态空间模型在双变量时间序列模型中进行推广,研究其统计性质及检验方法,通过实证分析验证该方法的优越性. 相似文献
4.
为了研究核转录因子kappa B（NF-κB）信号转导网络的内部结构和相互关联的参数对系统输出信号的影响,进行参数敏感性分析和系统模型简化是十分必要的。通过对基于TNF-α诱导的NF-κB信号转导网络数学模型进行分析,选择IKK作为系统的阶跃输入信号和NF-κBn作为系统的可测输出,利用直接微分法分析振荡输出信号NF-κBn关于64个模型参数的敏感性,并选择适当的允许误差目标函数ε,将原系统模型中的9个不敏感参数删除进行模型化简。仿真结果表明,原模型与简化模型的系统输出NF-κBn完全吻合,同时,简化模型的其余25个状态输出也与原模型的输出基本一致。因此,参数敏感性分析和模型简化结果为生物数据分析,模型建立和实验设计提供了有益的参考价值。 相似文献
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为提高快递配送效率,基于城市快递双层配送网络的构成和优势,建立该网络二级节点选址模型,包括末端配送站点和便民寄存点选址,其中便民寄存点选址需考虑服务半径约束和容量限制。提出分解算法进行模型求解,其中针对便民寄存点选址采用改进的最少点覆盖启发式算法,针对末端配送站点选址采用k-均值聚类算法。利用算例进行模型和算法验证,结果表明,该模型和算法能有效解决城市快递双层配送网络的节点选址优化问题。 相似文献
6.
为解决集装箱码头岸边集装箱起重机(简称岸桥)的选型问题,以系统仿真为技术手段,建立集装箱码头岸桥仿真系统.仿真模型由系统输入、系统控制、系统评价、统计输出等4部分组成.系统输入部分用以确定岸桥选型方案和仿真涉及的其他相关因素;系统控制部分决定系统中岸桥小车和吊具的作业位置、速度、加速度、作业状态等参数;系统评价部分主要... 相似文献
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丁远 《包头职业技术学院学报》2016,(2):37-40
信息时代,大学生的言行深受网络的影响,甚至其影响力有超过传统的家庭教育与学校教育的趋势.台湾省对大学生网络心理教育重视所产生的良好效果对我们大陆有启示意义.系统分析作为一种方法,是将大学生网络心理教育看作一个与外界环境交互的系统模型,在开放的网络平台里,输入端存在着大学生自身成长、网络信息本身及网络教育重视不够等问题,导致输出端的大学生三观认知混乱、个人感情与情绪冷漠、抗挫折能力下降等心理问题.通过系统分析,可以提出可靠的对策与建议. 相似文献
8.
遥感影像匹配是众多遥感应用中数据处理的关键前置步骤,但高程差导致的影像局部畸变和影像匹配的复杂性严重限制了高分辨率影像的匹配精度。提出一种适用于局部畸变和高外点比例的鲁棒匹配算法,首先利用Delaunay剖分算法在假定匹配点集上施加几何约束,得到特征点局部邻接关系;然后基于邻接信息进行预过滤;采用多尺度的策略建立局部邻接关系一致约束模型;最后定义三角形相似度函数实现匹配恢复。利用3组高分辨率影像开展对比实验,实验结果表明该算法的平均精度比RANSAC提高7.69%,在外点率高于90%时仍旧稳健。 相似文献
9.
多输入多输出（multiple input multiple output，MIMO）多向中继信道（multiway relay channel，mRC）的自由度（degree of freedom，DoF）分析是近几年的研究热点。研究半双工通信下两个用户集群，每个用户集群中K个用户的MIMO mRC可达到的DoF。其中，考虑完整数据交换模型，即用户集群中每个用户希望与此集群中其他所有用户交换信息。结合物理层网络编码，并利用信号对齐技术设计用户端和中继端的处理矩阵，优化系统可达到的DoF。通过对上行和下行链路分别设计信号对齐，并优化时隙分配，得到半双工通信下系统可达到的DoF。另外，当上行和下行时隙相等时，将结果推广到全双工通信，并验证了该信号对齐方案可以达到全双工通信目前最优的结果。 相似文献
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为提高单目视觉里程计算法的性能，从视觉特征选取和特征误匹配剔除两个方面进行研究.采用SURF描述子提取单目图像的特征点，并匹配相邻图像序列的特征，使用归一化线性八点法依次得到基础矩阵和本质矩阵.利用三角测量求解匹配点的三维坐标，进而根据2D 2D模型解算出两帧图像间相机运动的旋转和平移，从而构建单目视觉里程计系统.为提高算法性能，使用RANSAC算法清除初次计算的特征误匹配，并利用地面数据获取相机运动的平移尺度.实验结果验证了RANSAC算法能够有效剔除特征误匹配,降低单目视觉里程计的累积误差. 相似文献
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深度神经网络是近年来非常流行的一种语音识别声学建模技术，其性能比之前主流的高斯混合模型有显著提高，但是深度神经网络的说话人自适应技术一直没有很好地解决。利用身份认证向量对深度神经网络进行自适应，并研究身份认证向量归一化对系统的影响，提出一种新的max-min线性归一化技术。实验表明在TIMIT数据集上该技术可使字错误率比传统方法相对下降5.10%。 相似文献
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针对日长变化难以用精确模型进行预报的问题,将一种新型人工神经网络--极限学习机(extreme learning machine, ELM)用于日长变化预报中.首先针对时间序列预测问题中存在的嵌入维数选取和网络结构设计问题,提出一种基于灰色关联分析(grey relational analysis, GRA)的ELM算法(GRA-ELM),该算法将灰色关联分析输入节点选取嵌入到ELM网络的训练过程中,同时完成嵌入维数和隐层节点规模的确定.然后根据日长变化数据的特点对其进行预处理,建立一种能够高精度、近实时预报日长变化的GRA-ELM预报模型.最后将GRA-ELM模型的预报结果同标准ELM、反向传播神经网络、广义回归神经网络和地球定向参数预报比较竞赛的结果进行比较.结果表明,通过本方法得到的日长变化较其他方法在精度上有较大改善. 相似文献
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为实现水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)在未知环境下的自主避障航行,提出一种基于深度Q网络的USV避障路径规划算法。该算法将深度学习应用到Q学习算法中,利用深度神经网络估计Q函数,有效解决传统Q学习算法在复杂水域环境的路径规划中容易产生维数灾难的问题。通过训练模型可有效地建立感知(输入)与决策(输出)之间的映射关系。依据此映射关系,USV在每个决策周期选择Q值最大的动作执行,从而能够成功避开障碍物并规划出最优路线。仿真结果表明,在迭代训练8 000次时,平均损失函数能够较好地收敛,这证明USV有效学习到了如何避开障碍物并规划出最优路线。该方法是一种不依赖模型的端到端路径规划算法。 相似文献
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针对锂离子电池荷电状态(state of charge, SOC)预测问题，利用长短期记忆（long short term memory, LSTM）循环神经网络建立电池SOC预测模型。在恒阻放电情况下，将电池输出电流、输出电压和电池表面温度作为模型的主要输入，使用训练样本对神经网络进行训练，使用验证样本进行验证。结果表明，用该方法进行电池SOC预测时可使最大绝对误差仅为1.96%，均方根误差为0.986%，可行性被验证。分析神经网络隐含层中不同的神经元个数对预测结果的影响，对比不同批大小情况下训练出的神经网络的预测误差。将隐含层分别设置为1至3个LSTM细胞核，得到不同条件下神经网络的预测误差。结果为电池SOC预测的神经网络模型的隐含层神经元个数、批大小和LSTM细胞核个数的设定提供参考。 相似文献
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针对传统的货运生成模型处理非线性影响因素能力差的问题，运用BP神经网络建立城市货运生成多变量非线性预测模型。在对城市货运生成量影响因素进行分析的基础上，选取就业人数、地区GDP和消费品零售总额3个指标作为输入变量，以城市公路货运量和城市货运总量为输出变量，构建BP神经网络预测模型。该模型能揭示货运量与相关变量之间的非线性映射关系，在实证研究中取得了较理想的结果。通过实际货运量与BP神经网络预测结果的对比，验证了该模型在货运量预测方面的可行性。 相似文献
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随着互联网技术的快速发展和移动设备的普及,我们每时每刻都被各种各样的信息包围着。如何从海量的数据中挖掘出具有价值的信息一直是国内外研究的热点。其中,关系抽取是信息抽取的一个重要子任务,目的是从文本中识别出实体之间的关系,从而挖掘出文本中的结构化信息,即事实三元组。在文本中,实体重叠和关系重叠是非常普遍的现象,但是现有的联合抽取模型不能够有效地解决这类问题,因此提出一种新的联合抽取模型,将关系抽取任务看作由2个子任务实体识别和关系识别组成,并分别使用序列标注的方法和多分类方法进行识别。在联合抽取过程中,为充分挖掘文本语义信息,在模型的输入层添加词性（POS）和句法依存关系（Deprel）特征,同时为消除随着句子长度增加带来的长距离依赖问题,在模型中引入注意力机制。最后,论文在NYT数据集和WebNLG数据集上进行关系抽取实验,结果表明论文提出的模型能够有效地解决关系重叠的问题,并取得最佳抽取效果。 相似文献
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为研究自贸区内政策的变化与跨国再制造企业的战略决策之间的关系，在考虑自贸区第三方检验政策、第三方检验机构的国际认可度、待再制造产品质量等级以及通关效率等对再制造物流网络布局影响的基础上，以网络设施的建设运营成本最小、物流绩效指数和环境负效应指数最高为目标建立数学模型，并通过模糊隶属度函数进行求解.通过对求解结果分析发现：无论是否考虑检验可信度或环境负效应指数，企业都会将再制造中心选在自贸区内，且为主要业务运作点；无论在何种情况下，企业都以第2等级待再制造产品作为进入再制造环节的主要产品，第1等级产品几乎不进入再制造环节，而第3等级产品只有在企业自身放松第一次检测的情况下才会有较大进口运输量，但仍不会被大量放行进入自贸区内；增加第三方检验机构的国际认可度，限制简政放权制度，第二次检验未通过率明显增加，验证了自贸区简政放权制度对第三方检验可信度的影响. 相似文献
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图像中的强光在一定程度上会降低图像的质量,本文致力于从受到强光影响的图像中去除强光并生成清晰图像。为解决这个问题,提出一种带有注意力辅助模块的生成对抗网络。它主要由加入压缩-激励模块的卷积长短期记忆网络和注意力矩阵辅助模块组成,注意力辅助模块可以指导自动编码器生成清晰的图像。该方法可以轻松地移植处理其他类似的图像恢复问题。实验证明,改进后的网络体系结构是有效的并且有一定的意义。 相似文献
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基于认知科学的研究提出一个新颖的计算模型用于物体识别.特征整合理论为计算模型提供了总体路线.基于最大熵原理构建学习过程,获得必要的先验知识构成认知网络.利用认知网络,将底层的图像特征和高层知识捆绑起来.利用条件随机场的基本概念和原理建模捆绑过程.将计算模型应用于现实世界的物体识别,在标准图像库上进行评估,取得了很好的效果. 相似文献