检索结果-内蒙古大学图书馆

电视技术 2022年第3期46卷 21-28页

作者：高原李英娜昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

选择坡度、坡向、曲率、年降雨量、归一化植被指数、地层岩性、距构造距离、土地利用、居民密度以及路网密度这10个泥石流灾害的主控因素作为评价因子,采用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化BP神经网络,并用SVM,SSA-SVM,B... 详细信息

选择坡度、坡向、曲率、年降雨量、归一化植被指数、地层岩性、距构造距离、土地利用、居民密度以及路网密度这10个泥石流灾害的主控因素作为评价因子,采用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化BP神经网络,并用SVM,SSA-SVM,BP,SSA-BP这4种机器学习模型评价云南省昆明市东川区的泥石流敏感性。结果表明:SSA-BP神经网络模型对东川区泥石流的预测成功率可以达到85.9%,相较于SVM,SSA-SVM,BP神经网络模型的预测准确率分别提高了3.9%,1.6%和3.3%。本文用泥石流灾害点对所生成的泥石流敏感性图进行验证,表明大部分的泥石流灾害点落在了敏感性为高和极高的区域内,证明了所生成的敏感性图对东川区的城乡规划、道路规划、防灾减灾等方面具有实际指导意义。

关键词：敏感性分析泥石流灾害支持向量机(SVM) BP神经网络麻雀搜索算法(SSA)

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基于随机森林的云环境下服务故障识别方法

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现代电子技术 2022年第16期45卷 87-92页

作者：邢超姜瑛云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

现有服务故障识别方法大多存在准确率不高、忽略服务上下文信息等问题,为此,文中提出一种基于云环境下的服务故障识别方法。首先,使用一种综合过滤法和嵌入法的特征选择方法对服务运行数据和服务上下文数据的特征进行筛选,并使用KMeans+... 详细信息

现有服务故障识别方法大多存在准确率不高、忽略服务上下文信息等问题,为此,文中提出一种基于云环境下的服务故障识别方法。首先,使用一种综合过滤法和嵌入法的特征选择方法对服务运行数据和服务上下文数据的特征进行筛选,并使用KMeans++SMOTE算法将服务运行数据和服务上下文数据中的正常数据与故障数据平衡化;然后,使用改进加权投票决策的随机森林算法对预处理后的服务运行数据和服务上下文数据进行分类;最后,根据服务运行数据和服务上下文数据的分类结果作进一步综合判断,得到服务的故障类型。实验结果表明,所提出的服务故障识别方法可以有效提高云环境下的服务故障识别率。

关键词：云计算服务故障故障识别数据特征筛选数据平衡化随机森林

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基于属性约简和快速加解密的属性密码体制

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数据通信 2022年第6期 21-27页

作者：缪祥华赖霖汉昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

基于密文策略的属性密码体制在云共享中为实现其安全性和细粒度访问控制起到关键性的作用。但是,因采用大量复杂的双线性运算,导致效率不高的核心问题。在外包的方案中,并未解决其方案的根本效率。通过研究发现,提出基于属性约简和快速... 详细信息

基于密文策略的属性密码体制在云共享中为实现其安全性和细粒度访问控制起到关键性的作用。但是,因采用大量复杂的双线性运算,导致效率不高的核心问题。在外包的方案中,并未解决其方案的根本效率。通过研究发现,提出基于属性约简和快速加解密的属性密码体制,一方面解决为满足实际应用中的访问策略表达中属性被重复使用导致计算的秘密份额浪费的问题。另一方面采用配对类型Ⅲ的快速加解密方式。从空间和时间上提高方案的效率。安全性分析和性能分析结果表明,所提方案在判定性双线性Diffie-Hellman(DBDH)问题下满足选择明文安全,并具有使用价值。

关键词：云共享基于属性的密码体制属性约简快速加解密

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微型集成光波导电场传感器的设计

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传感技术学报 2021年第11期34卷 1445-1450页

作者：王欣张家洪陈福深刘斌昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省计算机应用技术重点实验室云南昆明650500 北京森馥科技股份有限公司北京102209

针对现有测量手段对时域脉冲电场测量的不足,利用铌酸锂晶体的电光效应,设计了一种集成了光波导与锥形天线的新型电场传感器。采用退火质子交换技术与溅射法制备的集成光波导电场传感器体积为仅为70 mm×15 mm×15 mm。对该传... 详细信息

针对现有测量手段对时域脉冲电场测量的不足,利用铌酸锂晶体的电光效应,设计了一种集成了光波导与锥形天线的新型电场传感器。采用退火质子交换技术与溅射法制备的集成光波导电场传感器体积为仅为70 mm×15 mm×15 mm。对该传感器的频响特性与时域动态范围进行测试,实验结果表明:传感器带宽为100 kHz至10 GHz,可测量电场范围为6.67 kV/m~133.33 kV/m,线性拟合相关系数为0.98535。与直接感应式电场传感器与电光直调电场传感器相比,集成光波导电场传感器体积更小,无需供电,无金属干扰,带宽宽,更适用于瞬态电场的测量。

关键词：电场传感器晶体电光效应频响测试时域测试频率响应时域特性

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基于V型变异二进制粒子群算法的天线拓扑优化

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微波学报 2024年第S1期40卷 288-291页

作者：窦江玲魏帅兵宋健王青旺沈韬昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学研究生院昆明650500

提出了一种基于V型变异二进制粒子群算法(VMBPSO)的天线拓扑优化方法,旨在突破天线尺寸优化时初始模型结构对性能拓展的限制,提高设计自由度。首先,引入了一种新的V型转换函数,避免了原始BPSO算法中由于速度值过大而导致的早熟问题。此... 详细信息

提出了一种基于V型变异二进制粒子群算法(VMBPSO)的天线拓扑优化方法,旨在突破天线尺寸优化时初始模型结构对性能拓展的限制,提高设计自由度。首先,引入了一种新的V型转换函数,避免了原始BPSO算法中由于速度值过大而导致的早熟问题。此外,引入了一种变异算子M,通过对粒子进行自适应变异,保证种群多样性的同时提高了算法的局部搜索能力。为了验证该优化方法的有效性,利用其优化微带贴片天线。实验结果表明,该方法可以根据目标函数灵活设计天线,以中心频点在2.45GHz、3.5GHz、5.8GHz的三频段天线设计任务为例,算法仅需649次全波电磁仿真即可收敛至目标解。

关键词：二进制粒子群算法(BPSO) 贴片天线种群多样性变异拓扑优化

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SDN中基于ACO-BP神经网络的DDoS攻击检测方法

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数据通信 2022年第4期 42-46页

作者：缪祥华方绍敏昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650000 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650000

SDN网络是一种新兴的控制与转发分离并可直接编程的网络架构,因为其数据控制分离的特点,DDoS攻击对SDN网络有着巨大的破坏力,所以研究SDN中DDoS攻击检测与防御,有利于SDN网络安全性的提高。为了对DDoS攻击进行有效检测,通过获取SDN网络... 详细信息

SDN网络是一种新兴的控制与转发分离并可直接编程的网络架构,因为其数据控制分离的特点,DDoS攻击对SDN网络有着巨大的破坏力,所以研究SDN中DDoS攻击检测与防御,有利于SDN网络安全性的提高。为了对DDoS攻击进行有效检测,通过获取SDN网络中OpenFlow交换机的流表项,提取出与DDoS攻击相关的四个重要特征作为检测模型的输入特征,对BP神经网络进行训练,构建基于BP神经网络的DDoS攻击检测模型。针对BP神经网络在训练过程中隐藏层节点和层数选取盲目的问题,使用全局搜索能力好的蚁群算法进行优化。通过在SDN网络中的部署,实验证明该方法不仅误报率低,而且检测率和准确率比原始BP神经网络算法高,还能在攻击发生的初期阶段对攻击进行处理,减少攻击所带来的危害。

关键词：网络安全 SDN网络 DDoS攻击攻击检测攻击防御机器学习蚁群算法 BP神经网络

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基于改进CatBoost的入侵检测研究

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数据通信 2022年第6期 28-32页

作者：张宣琦缪祥华昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

针对当前传统的网络入侵检测系统存在由于数据不平衡、特征冗余而导致检测准确率低的问题,设计了一种基于改进CatBoost(Categorical Boosting)的网络入侵检测模型。该模型主要有特征选择和分类器两个模块,其步骤为首先去除数据集中无效... 详细信息

针对当前传统的网络入侵检测系统存在由于数据不平衡、特征冗余而导致检测准确率低的问题,设计了一种基于改进CatBoost(Categorical Boosting)的网络入侵检测模型。该模型主要有特征选择和分类器两个模块,其步骤为首先去除数据集中无效的特征;接着进行特征提取,其实现过程融合了CatBoost特征重要性评估方法,以此减少模型训练和检测时间;最后在经过特征选择的训练集上利用引入Focal loss作为损失函数的CatBoost进行模型训练分类。UNSW-NB15数据集上的结果表明,本文提出的入侵检测模型在验证阶段检测准确率为92.51%,且误报率为5.42%。与传统模型相比更准确,误报率更低。

关键词：入侵检测特征选择数据不平衡 CatBoost算法 Focal loss损失函数

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基于深度神经网络的云环境服务故障识别方法

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数据通信 2022年第4期 12-15页

作者：邢超云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

云环境下服务的运行数据是其运行状态的一种体现,而服务故障的发生可以体现为服务运行数据的异常。云环境下服务的运行数据往往是多维的,且云环境下服务监测的历史运行数据量是巨大的。使用传统的故障识别方法对大量的多维数据进行故障... 详细信息

云环境下服务的运行数据是其运行状态的一种体现,而服务故障的发生可以体现为服务运行数据的异常。云环境下服务的运行数据往往是多维的,且云环境下服务监测的历史运行数据量是巨大的。使用传统的故障识别方法对大量的多维数据进行故障识别时,往往会消耗巨大的计算资源,并且不具有较高的准确率。近年来,随着机器学习技术发展迅速,深度神经网络逐渐成为一种有效的云环境下服务的故障识别方法。本文首先分析了传统的故障识别算法存在的缺点,然后使用深度神经网络对云环境下服务的运行数据进行故障识别,最后实验表明使用深度神经网络方法在准确率上优于传统算法。

关键词：云环境服务运行数据深度神经网络故障识别

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基于CNN多层面二阶特征融合的肺结节分类

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计算机科学与探索 2020年第9期14卷 1590-1601页

作者：李维赵晓乐段彦隆刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

肺部CT图像具有切片数量巨大,肺结节在图像中的位置和形状各异,且肺结节周围环境复杂等特点,传统肺结节检测方法通常只利用肺结节形状、灰度等特征,肺结节特征信息利用率低,且没有完全考虑肺结节细粒度特征信息。为此提出了基于卷积神... 详细信息

肺部CT图像具有切片数量巨大,肺结节在图像中的位置和形状各异,且肺结节周围环境复杂等特点,传统肺结节检测方法通常只利用肺结节形状、灰度等特征,肺结节特征信息利用率低,且没有完全考虑肺结节细粒度特征信息。为此提出了基于卷积神经网络多层面二阶特征融合模型(CMSFF)。采用卷积神经网络对同一结节的多层切面分别进行特征提取,通过两个阶段的特征融合,充分考虑肺结节的细粒度特征,实现对肺结节特征信息的准确提取。实验表明,该方法提取到的肺结节特征信息在肺结节恶性程度分类中AUC值达到0.924,能有效提高肺结节恶性程度分类准确率。

关键词： CT图像肺结节特征提取卷积神经网络(CNN)

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结合面料属性和触觉感测的织物识别

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中国图象图形学报 2020年第9期25卷 1800-1812页

作者：邢寅初刘骊付晓东刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

目的织物识别是提高纺织业竞争力的重要计算机辅助技术。与通用图像相比,织物图像通常只在纹理和形状特征方面呈现细微差异。目前常见的织物识别算法仅考虑图像特征,未结合织物面料的视觉和触觉特征,不能反映出织物本身面料属性,导致识... 详细信息

目的织物识别是提高纺织业竞争力的重要计算机辅助技术。与通用图像相比,织物图像通常只在纹理和形状特征方面呈现细微差异。目前常见的织物识别算法仅考虑图像特征,未结合织物面料的视觉和触觉特征,不能反映出织物本身面料属性,导致识别准确率较低。本文以常见服用织物为例,针对目前常见织物面料识别准确率不高的问题,提出一种结合面料属性和触觉感测的织物图像识别算法。方法针对输入的织物样本,建立织物图像的几何测量方法,量化分析影响织物面料属性的3个关键因素,即恢复性、拉伸性和弯曲性,并进行面料属性的参数化建模,得到面料属性的几何度量。通过传感器设置对织物进行触感测量,采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取测量后的织物触感图像的底层特征。将面料属性几何度量与提取的底层特征进行匹配,通过CNN训练得到织物面料识别模型,学习织物面料属性的不同参数,实现织物面料的识别并输出识别结果。结果在构建的常见服用织物样本上验证了本文方法,与同任务的方法比较,本文方法识别率更高,平均识别率达到89.5%。结论提出了一种基于面料属性和触觉感测的织物图像识别方法,能准确识别常用的服装织物面料,有效提高了织物识别的准确率,能较好地满足实际应用需求。

关键词：织物识别面料属性触觉感测卷积神经网络参数学习

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