检索结果-内蒙古大学图书馆

核动力工程 2018年第3期39卷 156-161页

作者：刘华韩文兴阳小华陈智刘朝晖南华大学电气工程学院湖南衡阳421001 中国核动力研究设计院成都610041 南华大学计算机学院湖南衡阳421001

针对反应堆紧急停堆子系统,将故障模式影响分析(FMEA)、故障树分析(FTA)、系统理论的过程分析(STPA)3种独立的基本分析方法进行组合,形成仪表控制系统设计阶段的失效和故障基本项覆盖统计表格。STPA方法能够很好地弥补了FMEA和FTA方法... 详细信息

针对反应堆紧急停堆子系统,将故障模式影响分析(FMEA)、故障树分析(FTA)、系统理论的过程分析(STPA)3种独立的基本分析方法进行组合,形成仪表控制系统设计阶段的失效和故障基本项覆盖统计表格。STPA方法能够很好地弥补了FMEA和FTA方法的不足。同时,在仪控系统的设计阶段,STPA方法非常适合发现反应堆紧急停堆子系统涉及的软件类、系统交互以及通信类的故障和安全问题。

关键词：多方法融合反应堆紧急停堆安全性分析

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基于CNN CBAM-BiGRU Attention的加密恶意流量识别

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计算机工程 2023年第11期49卷 178-186页

作者：邓昕刘朝晖欧阳燕陈建华南华大学计算机学院湖南衡阳421001 南华大学创新创业学院湖南衡阳421001

对网络流量进行加密有助于保护数据安全和用户隐私,但是加密也隐藏了数据的特征,提高了恶意流量识别的难度。针对传统机器学习方法依赖专家经验、现有深度学习方法对加密流量特征表征能力不足等问题,提出一种在不解密的前提下自动提取... 详细信息

对网络流量进行加密有助于保护数据安全和用户隐私,但是加密也隐藏了数据的特征,提高了恶意流量识别的难度。针对传统机器学习方法依赖专家经验、现有深度学习方法对加密流量特征表征能力不足等问题,提出一种在不解密的前提下自动提取空间特征和时序特征以进行加密恶意流量识别的CNN CBAM-BiGRU Attention模型。该模型分为空间特征提取与时序特征提取两部分:空间特征提取选用不同大小的一维卷积核,为了防止空间特征丢失,修改卷积层参数代替池化层进行特征压缩和去除冗余,再利用CBAM块对提取到的不同尺寸的空间特征进行加权,使得模型能够关注到区分度高的空间特征;时序特征提取部分利用双向门控循环单元来表征数据包之间的时序依赖关系,然后利用Attention来突出会话中重要的数据包。在此基础上,将两部分特征向量进行融合,利用Softmax分类器进行二分类和多分类。在公开数据集上进行实验,结果表明,该模型在二分类任务中的加密恶意流量识别准确率达到99.95%,在多分类任务中整体准确率达到99.39%,在Dridex与Zbot类别的加密恶意流量识别中F1值相比1D_CNN、BiGRU等模型有显著提高。

关键词：网络安全加密恶意流量识别卷积神经网络 CBAM机制门控循环单元

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基于网络新闻评论的四度用户影响力分析模型

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计算机工程与设计 2021年第9期42卷 2671-2678页

作者：欧阳纯萍陈湘龙刘永彬南华大学计算机学院湖南衡阳421001

由于网络新闻评论的开放性和传播性,经常引发舆论事件,为能正确引导社会舆论,需要重点关注某些具有较高影响力的用户。针对已有方法未能全面考虑表征网络新闻评论用户影响力的因素,提出四度用户影响力分析模型——FDRank(four-degree in... 详细信息

由于网络新闻评论的开放性和传播性,经常引发舆论事件,为能正确引导社会舆论,需要重点关注某些具有较高影响力的用户。针对已有方法未能全面考虑表征网络新闻评论用户影响力的因素,提出四度用户影响力分析模型——FDRank(four-degree influence rank),通过综合考虑用户的评论内容、评论情感值、自身质量以及网络结构4个方面,使用线性融合的方式对用户的影响力进行分析。实验结果表明,把用户评论情感值作为评价用户影响力分析的因素之一,能使模型获得更好的结果,与多种传统算法进行对比,FDRank算法均取得最优的准确率和召回率。

关键词：网络新闻用户影响力评论情感值四度深度学习

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结合随机森林的PSO-CNN入侵检测研究

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计算机应用与软件 2021年第12期38卷 326-331页

作者：谭敏生杨帅创丁琳彭敏南华大学计算机学院湖南衡阳421001

为了提高网络入侵检测的准确率、精确率,降低误报率,提出一种结合随机森林(Random-Forest,RF)的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)结构及初始参数算法。该方法结合随机... 详细信息

为了提高网络入侵检测的准确率、精确率,降低误报率,提出一种结合随机森林(Random-Forest,RF)的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)结构及初始参数算法。该方法结合随机森林理论、PSO的全局寻优特点和CNN提取特征的局部相关性能力。在数据预处理阶段,通过随机森林进行数据特征提取,并作为模型的输入数据。采用粒子群算法优化CNN网络结构,使CNN在非经验指导下自主选择最佳网络结构和初始参数。实验结果表明,该方法在准确率、精确率、误报率方面均优于经典卷积神经网络、粒子群优化反向传播(BP)算法、粒子群优化支持向量机(SVM)算法及目前流行的集成学习方法。

关键词：随机森林粒子群算法卷积神经网络入侵检测结构优化

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基于Web技术的传染病数据可视化平台的设计与实现

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计算机应用与软件 2023年第10期40卷 101-106,173页

作者：李金玲袁鑫杨彪南华大学计算机学院湖南衡阳421001

以国家法定甲、乙、丙三类传染病为例,前端基于Vue、ECharts、Three等框架技术,后端基于Spark、Springboot等技术,采用B/S架构设计并实现传染病数据可视化分析平台。该平台利用ECharts框架的地图、旭日图、树图、饼图、雷达图、柱状图... 详细信息

以国家法定甲、乙、丙三类传染病为例,前端基于Vue、ECharts、Three等框架技术,后端基于Spark、Springboot等技术,采用B/S架构设计并实现传染病数据可视化分析平台。该平台利用ECharts框架的地图、旭日图、树图、饼图、雷达图、柱状图等多元数据图表实现传染病的数字数据以及非数字数据的可视化,同时使用Three框架实现病原体3D模型的交互展示。利用该平台用户可以快速地获取到传染病的相关信息,通过数据可视化分析对传染病的暴发和趋势做出一定的预测,从而更好地辅助预防和把控传染病。

关键词：传染病数据可视化数据分析

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基于LoRa设备的人体活动识别研究

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计算机工程与科学 2024年第1期46卷 111-121页

作者：崔浩万亚平钟华聂明星肖杨南华大学计算机学院湖南衡阳421001

近年基于LoRa设备建立的诸多传感模型验证了LoRa设备的长距离传感潜力,但使用特征模糊的LoRa无线信号识别人体活动仍然需要进一步研究。分析了LoRa信号受人体活动影响的传播规律,提出了一种LoRa信号处理方法来提取信号变化特征。随后采... 详细信息

近年基于LoRa设备建立的诸多传感模型验证了LoRa设备的长距离传感潜力,但使用特征模糊的LoRa无线信号识别人体活动仍然需要进一步研究。分析了LoRa信号受人体活动影响的传播规律,提出了一种LoRa信号处理方法来提取信号变化特征。随后采集数据创建了2个记录人体活动的LoRa数据集,通过当前先进的深度学习网络检验所提方法的效果。对1个房间内活动种类、活动人员,4个房间内活动人员、活动发生房间的识别准确率均达到了90%以上,对比使用卷积循环神经网络直接进行训练的方法也更节省时间和空间资源。

关键词：无线传感长距离传感人体活动识别 LoRa信号特征提取深度学习

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基于文本引导图像语义融合的跨模态哈希检索

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计算机科学 2023年第S2期50卷 389-394页

作者：顾宝程刘立南华大学计算机学院湖南衡阳421001

基于哈希的跨模态检索算法具有存储消耗低和搜索效率高的特点,跨模态哈希检索在多媒体数据中的应用成为当前的研究热点。目前对于跨模态哈希检索的主流方法是研究模态间哈希码的学习能力,忽视了不同模态之间的特征学习能力以及语义融合... 详细信息

基于哈希的跨模态检索算法具有存储消耗低和搜索效率高的特点,跨模态哈希检索在多媒体数据中的应用成为当前的研究热点。目前对于跨模态哈希检索的主流方法是研究模态间哈希码的学习能力,忽视了不同模态之间的特征学习能力以及语义融合能力。将Clip中的图像-文本匹配问题转换为像素-文本匹配问题,文本特征经过Transformer解码器查询图片特征,鼓励文本特征学习到最相关的图片像素级信息,并将像素-文本匹配得分引导图片模态的特征学习,挖掘出不同模态之间的更深层次的相关联的语义信息,并引入二元交叉熵损失函数来提升模态之间的语义融合能力,在高维特征映射到低维的汉明空间时能够得到高质量的二值哈希码。在MIRFLICKR-25K和NUS-WIDE数据集上进行对比实验,实验结果表明所提算法模型在不同长度的哈希码条件下的检索效果均优于目前主流的算法。

关键词：哈希 Clip Transformer 二元交叉熵跨模态检索

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基于最简门单元的循环神经网络分词

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计算机工程与设计 2019年第5期40卷 1328-1333页

作者：刘志明孙严伟欧阳纯萍万亚平南华大学计算机学院湖南衡阳421001

为解决长短期记忆(long short-term memory,LSTM)单元循环神经网络结构复杂,训练时间长,标注推理速度慢的问题,结合现有文献分析循环神经网络及其单元结构的理论基础,提出一种基于最简门单元(minimalist gated unit,MGU)的循环神经网络... 详细信息

为解决长短期记忆(long short-term memory,LSTM)单元循环神经网络结构复杂,训练时间长,标注推理速度慢的问题,结合现有文献分析循环神经网络及其单元结构的理论基础,提出一种基于最简门单元(minimalist gated unit,MGU)的循环神经网络进行中文分词研究。使用MGU单元替换LSTM单元自动提取特征,建立长期依赖信息。在中文分词评测常用语料Bakeoff 2005数据集上进行实验,实验结果表明,MGU网络与LSTM网络精度相当,训练时间减少一半,标注推理速度可提升至3倍。

关键词：自然语言处理中文分词循环神经网络长短期记忆最简门单元

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基于弹性网的深度去噪自编码器异常检测方法

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计算机工程与设计 2020年第6期41卷 1516-1521页

作者：谭敏生吕勋丁琳李行健南华大学计算机学院湖南衡阳421001

针对传统异常检测方法在处理多元和高维数据时检测性能较差的问题,提出一种融合弹性网和深度去噪自编码器的网络异常检测方法。构建一种基于弹性网的深度去噪自编码器,利用部分正常数据对网络进行训练获得重构误差阈值,以自编码器和重... 详细信息

针对传统异常检测方法在处理多元和高维数据时检测性能较差的问题,提出一种融合弹性网和深度去噪自编码器的网络异常检测方法。构建一种基于弹性网的深度去噪自编码器,利用部分正常数据对网络进行训练获得重构误差阈值,以自编码器和重构误差值检测异常行为。采用NSL-KDD数据集的实验结果表明,与AE、K-NN和SVM方法相比,该方法在保证较好的分类准确率和检测率的同时,召回率和F1值明显提高,误报率明显降低,对不同攻击类数据被分类为异常的准确率也优于其它方法。

关键词：深度自编码器弹性网异常检测重构误差独热编码

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基于GL_(2)-DNN的面向语句覆盖的程序缺陷定位方法

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计算机应用与软件 2023年第1期40卷 46-52,155页

作者：彭玲刘振宇彭敏南华大学计算机学院湖南衡阳421000

针对现有的基于深度神经网络的缺陷定位方法中参数设定不便,结合遗传算法的全局随机搜索能力、L_(2)正则化防止模型过拟合与深度神经网络学习复杂非线性能力,提出一种基于GL_(2)-DNN模型的程序静态缺陷定位算法。通过遗传算法寻找深度... 详细信息

针对现有的基于深度神经网络的缺陷定位方法中参数设定不便,结合遗传算法的全局随机搜索能力、L_(2)正则化防止模型过拟合与深度神经网络学习复杂非线性能力,提出一种基于GL_(2)-DNN模型的程序静态缺陷定位算法。通过遗传算法寻找深度神经网络最优超参数;将所得语句覆盖信息与状态值输入深度神经网络计算每条可执行语句的可疑度值;根据可疑度值由高往低排序进行缺陷定位。选用Siemens Suite数据集作为实验样本,将GL_(2)-DNN与五种缺陷定位算法进行实验对比,结果表明,该算法能更精确地定位缺陷,计算效率也有所提升。

关键词：遗传算法 L_(2)正则化深度神经网络程序静态缺陷定位语句覆盖信息

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