检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机产品与流通 2025年第2期 115-117页

作者：麦合木提·巴拉提新疆喀什地区叶城县中等职业技术学校

本文设计了一种基于多层次数据分类方法的网络入侵检测方法,旨在提高对各种网络攻击的识别准确性和性能。该方法对原始网络流量数据进行预处理和特征提取,将其转换为数值型和分类型特征,然后构建并训练集成分类器,包括GBDT、KNN和堆叠... 详细信息

本文设计了一种基于多层次数据分类方法的网络入侵检测方法,旨在提高对各种网络攻击的识别准确性和性能。该方法对原始网络流量数据进行预处理和特征提取,将其转换为数值型和分类型特征,然后构建并训练集成分类器,包括GBDT、KNN和堆叠分类器等多个模型,并通过投票机制对它们的输出进行聚合。此方法能够有效地识别不同类型的网络攻击,具备较高的准确性。基于多层次数据分类方法的网络入侵检测系统在提高网络安全性方面具有重要的应用前景和研究意义。

关键词： KNN GBDT 多层次数据分类方法堆叠分类器

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基于轮胎噪声的沥青路面裂缝损伤预测研究

基于轮胎噪声的沥青路面裂缝损伤预测研究

引用

作者： NYIRANDAYISABYE RITHA（夏娃）福建工程学院

学位级别：硕士

本研究旨在提出并评估一种基于轮胎噪声传播机制的机器学习算法,用于预测沥青路面裂缝损坏。我们采用了包括支持向量分类器(SVC)、随机森林分类器(RFC)、Adaboost、多线性感知器(MLP)分类器和堆叠分类器在内的五种机器学习算法,以准确... 详细信息

本研究旨在提出并评估一种基于轮胎噪声传播机制的机器学习算法,用于预测沥青路面裂缝损坏。我们采用了包括支持向量分类器(SVC)、随机森林分类器(RFC)、Adaboost、多线性感知器(MLP)分类器和堆叠分类器在内的五种机器学习算法,以准确性、精度、召回率和F1-score做为评价指标评估提高道路损伤预测的精度。为了验证模型的性能,我们利用麦克风、摄像头和GPS收集了2022年9月中国福建福州市元江路的道路损坏数据,并在此基础上构建了数据集。在本研究中,我们录制了三段不同长度但相同速度的音频,分别为6.10分钟、7.13分钟和18.01分钟。数据集的主要关注点是道路损坏的起始和结束时间,同时也包括摄像头拍摄的路面图像。我们使用Audacity对录制的音频进行标记,并对道路损坏情况进行分类以便预处理。在Python编程环境中,我们对这五种机器学习算法进行了训练和测试。实验结果表明,我们提出的RFC方法在预测道路路面损坏方面表现优于其他模型。在三个测试数据集(道路损坏音频1、道路损坏音频2和道路损坏音频3)的所有指标上,RFC方法都取得了最佳性能,其中准确度、精确度、召回率和F1-分数分别达到99%、98%、99%和96%,相较其他模型有明显的优势。本研究所提出的这种基于轮胎噪声的预测方法,不仅具有可靠性和经济性,而且在实际应用中也证明了其有效性。此项研究通过使用不同的分类算法,包括传统和集成模型,对预测模型的性能进行了全面的评估,并成功提高了预测的准确性。研究结果表明,通过监测和分析轮胎噪声,我们能够更准确地预测和检测路面损坏,从而减少交通事故的发生,提高道路交通的安全性。在未来,我们希望这项研究能够为世界各地的交通管理部门提供有用的参考,帮助他们更好地维护道路设施,提高公路的使用寿命,同时也为我们的生活带来更大的便利和安全。

关键词：道路路面损坏机器学习 Ada Boost分类器轮胎噪声降噪堆叠分类器

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