检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2024年第2期45卷 54-67页

作者：刘涛涛付钰王坤段雪源海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000 信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题... 详细信息

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题,使分类模型不再偏向于多数类;再次,使用标准差、中值均值差对特征进行排序,并融合其统计重要性来进行特征选择旨在获得代表性更强的特征,从而使模型更好地学习数据信息;最后,通过一维卷积神经网络对特征选择后的混合数据集进行分类。实验结果表明,所提方法在NSL-KDD、UNSW-NB15和CIC-IDS-2017数据集上都表现出较好的性能优势,准确率分别为98.95%、96.24%和99.92%,有效提升了入侵检测性能。

关键词：入侵检测网络流量类不平衡特征选择统计重要性融合

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近红外光谱结合模糊非相关QR分析的生菜储藏时间辨别

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光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2268-2272页

作者：胡彩平傅兆民许鸿嘉武斌孙俊金陵科技学院计算机工程学院江苏南京211169 江苏大学京江学院江苏镇江212028 滁州职业技术学院信息工程系安徽滁州239000 江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013

生菜是人们经常食用的蔬菜之一,生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。所以研究一种简单、快速、非破坏性的生菜储藏时间的鉴别方法是非常必要的。近红外光谱(NIR)分析能快速和准确的获取生菜的近红外光谱,从而实现无损鉴别生... 详细信息

生菜是人们经常食用的蔬菜之一,生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。所以研究一种简单、快速、非破坏性的生菜储藏时间的鉴别方法是非常必要的。近红外光谱(NIR)分析能快速和准确的获取生菜的近红外光谱,从而实现无损鉴别生菜储藏时间。但是生菜的NIR数据中存在噪声信号和冗余信号,为了消除光谱的噪声信号并提取特征信息,提出了一种基于模糊非相关QR分析(FUQRA)的近红外光谱生菜储藏时间鉴别新方法。首先,需要降低原始NIR数据的维数,通过使用主成分分析(PCA)将包含1557个维度的光谱数据降至包含22个维度。然后通过模糊非相关判别转换(FUDT)计算出特征向量,利用特征向量建立鉴别向量矩阵,并进行QR分解,得到最终的鉴别向量矩阵。最后以60个新鲜生菜样本为研究样本,使用K近邻(KNN)方法进行分类,用AntarisⅡ型NIR光谱仪对生菜样品进行近红外光谱检测和数据收集。实验过程中每隔12小时对每个样本进行3次重复检测,将这些数据取平均值作为实验数据。随后利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的噪声信号。为了验证所提出方法的有效性,分别将主成分分析(PCA)结合KNN、主成分分析和模糊线性判别分析(FLDA)结合KNN、主成分分析和模糊非相关判别转换(FUDT)结合KNN以及主成分分析和模糊非相关QR分析(FUQRA)结合KNN四种算法分析结果进行比较。将权重指数m的不同取值产生的分类准确率进行比较,选出最合适的权重指数和KNN的参数K:m=2,K=3。最终得到的分类准确率分别为43.33%、96.67%、96.67%和98.33%。可以看出,相比其他三个算法,模糊非相关QR分析可以更好地实现对生菜储藏时间的鉴别。

关键词：近红外光谱模糊线性判别分析模糊非相关判别转换模糊非相关QR分析生菜

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基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的网络流量异常检测方法

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通信学报 2024年

作者：刘涛涛付钰王坤段雪源海军工程大学信息安全系信阳职业技术学院数学与信息工程学院信阳师范大学计算机与信息技术学院

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题，提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先，为提升数据质量对数据集进行预处理；其次，搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡... 详细信息

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题，提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先，为提升数据质量对数据集进行预处理；其次，搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题，使分类模型不再偏向于多数类；再次，使用标准差、中值差和均值差对特征进行排序，并融合其统计重要性来进行特征选择旨在获得代表性更强的特征，从而使模型更好地学习数据信息；最后，通过一维卷积神经网络对特征选择后的混合数据集进行分类。实验结果表明，所提方法在NSL-KDD、UNSW＿NB-15和CIC-IDS-2017数据集上都表现出较好的性能优势，准确率分别为98.95%、96.24%和99.92%，有效提升了入侵检测性能。

关键词：入侵检测网络流量类不平衡特征选择统计重要性融合

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面向软件定义网络的异常流量检测研究综述

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通信学报 2024年第3期45卷 208-226页

作者：付钰王坤段雪源刘涛涛海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000 信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳师范大学河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000

针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常... 详细信息

针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常流量缓解相关技术的特点、优势及不足;对当前研究中常用的数据集进行了对比分析,并梳理出一些通用的数据预处理方法;总结并展望了未来SDN环境下异常流量检测方法的研究方向。调研结果可以指导实际应用需求中适配方法的选取,提出待解决的问题和矛盾可为后续研究提供引导。

关键词：软件定义网络深度学习异常流量检测异常流量溯源异常流量缓解

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基于VAE-WGAN的多维时间序列异常检测方法

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通信学报 2022年第3期43卷 1-13页

作者：段雪源付钰王坤海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳师范学院计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000

针对传统半监督深度异常检测模型对非平衡多维数据分布学习能力不足及模型训练困难等问题,提出一种基于VAE-WGAN架构的多维时间序列异常检测方法,利用VAE作为WGAN的生成器,使用Wasserstein距离作为模型拟合分布与待测数据真实分布之间... 详细信息

针对传统半监督深度异常检测模型对非平衡多维数据分布学习能力不足及模型训练困难等问题,提出一种基于VAE-WGAN架构的多维时间序列异常检测方法,利用VAE作为WGAN的生成器,使用Wasserstein距离作为模型拟合分布与待测数据真实分布之间的度量,学习复杂的高维数据分布。利用滑动窗口划分时间序列,使用正常序列数据训练模型;根据待测序列在训练好的模型中的异常得分,结合自适应阈值技术进行异常判定。实验表明,该方法具有模型容易训练且稳定性强的特点,并且在精确率、召回率､F1值等异常检测性能指标上,比现有的生成式异常检测模型有明显提升。

关键词：时间序列数据变分自编码器 Wasserstein生成对抗网络异常检测

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融合用户偏好与差分隐私模型的位置隐私保护方法

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计算机应用 2024年第S2期44卷 106-111页

作者：朱亮穆金巧曹腾飞蔡增玉张建伟郑州轻工业大学计算机科学与技术学院郑州450001 青海大学计算机技术与应用系西宁810016 许昌职业技术学院信息工程学院河南许昌461000

位置社交网络(LBSN)将社交网络与地理位置相结合,为用户提供了新颖的个性化体验,而用户的位置隐私保护对LBSN系统的安全运行至关重要。针对位置隐私保护方法僵硬导致数据效用低、位置服务(LBS)体验质量下降的问题,提出一种融合用户偏好... 详细信息

位置社交网络(LBSN)将社交网络与地理位置相结合,为用户提供了新颖的个性化体验,而用户的位置隐私保护对LBSN系统的安全运行至关重要。针对位置隐私保护方法僵硬导致数据效用低、位置服务(LBS)体验质量下降的问题,提出一种融合用户偏好与差分隐私模型的位置隐私保护(UPDP-LPP)方法。首先,使用停留点提取算法获得用户的停留点集合;其次,使用特征融合方法标注停留点的类型;最后,在通过用户偏好来动态地获取隐私预算和噪声敏感度后,为隐私半径添加拉普拉斯噪声,从而保护用户的敏感位置信息。在两个公开的真实数据集上的实验结果表明,当隐私预算相同时,所提方法较TLDP (Trajectory Location Data Protection)、DPLPA (Differential Privacy-based Location Privacy protection Algorithm)和LPPM(Location Privacy Protection Mechanism)在隐私保护的数据效用上提高了10%以上。可见,UPDP-LPP不仅能保护用户位置隐私,而且提高了数据效用。

关键词：位置社交网络位置服务用户偏好差分隐私位置隐私保护

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基于双重路径规划的密度峰值聚类三维牙齿分割算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：李洪安聂晓慧杜卓明张婧赵志华惠巧娟西安科技大学计算机科学与技术学院北京航空航天大学虚拟现实技术与系统全国重点实验室江苏理工学院计算机工程学院山西水利职业技术学院信息工程系银川科技学院信息工程学院

针对当前数字牙科软件中牙齿分割不准确和交互烦琐的问题，提出双重路径规划下的分段式密度峰值聚类三维牙齿分割算法，采用凹点匹配原则对牙齿模型进行分割，简化用户交互操作的同时在一定程度上提高了模型分割的准确率. 首先设计... 详细信息

针对当前数字牙科软件中牙齿分割不准确和交互烦琐的问题，提出双重路径规划下的分段式密度峰值聚类三维牙齿分割算法，采用凹点匹配原则对牙齿模型进行分割，简化用户交互操作的同时在一定程度上提高了模型分割的准确率. 首先设计基于双重路径规划算法，为后续步骤提供稳定的牙齿-牙龈轮廓线; 然后在牙齿-牙龈轮廓线中检测凹点，根据人类牙齿形态将检测出的凹点分为磨牙附近区域的凹点和切牙附近区域的凹点，并结合该凹点所处路径上的位置提出分段式的密度峰值聚类对其进行匹配; 对于已配对的凹点执行分裂操作，按照特定的顺序将分裂后的点重新组合，生成单颗牙齿的分割线; 最后通过单颗牙齿分割线的最长直径和最短直径的比值，筛选出不符合条件的单颗牙齿分割线，利用3DSnake修正牙齿分割线完成牙齿分割. 实验采用400套自采数据进行评估， mIoU达到92.03%. 同时，在随机抽取的100套Teeth3DS数据集样本中进行测试，总体失败率为4%. 结果表明，所提方法在各类牙齿模型上的分割效果优异，有效减少了用户交互操作的复杂性，能够在平均20.10秒内完成牙齿分割，并表现出较强的鲁棒性.

关键词：牙齿分割路径规划密度峰值聚类凹点匹配 3DSnake 活动轮廓模型

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基于注意力的工业物联网设备剩余寿命预测方法

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工程科学与技术 2022年第6期54卷 67-74页

作者：李国瑞武雅君王颖彭三城王聪东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 秦皇岛职业技术学院信息工程系河北秦皇岛066100 广东外语外贸大学语言工程与计算实验室广东广州510006

设备剩余使用寿命预测作为工业物联网实现工业智能的重要功能之一,可基于设备的健康监测数据对其未来退化状态进行预测,以获得设备丧失运行能力前的剩余使用时间,从而制定相应的预测性维修策略,提升工业物联网设备的可靠性、可用性和安... 详细信息

设备剩余使用寿命预测作为工业物联网实现工业智能的重要功能之一,可基于设备的健康监测数据对其未来退化状态进行预测,以获得设备丧失运行能力前的剩余使用时间,从而制定相应的预测性维修策略,提升工业物联网设备的可靠性、可用性和安全性。提出一种基于注意力机制的设备剩余使用寿命预测方法(attentionbased remaining useful lifetime prediction,ARULP)。首先,在模型训练阶段设计了一种局部注意力计算算法,构建数据驱动的局部注意力计算模型,采用训练数据计算局部注意力度量,从而获取预测模型关注的大量数据中关键信息的能力;然后,设计了一种基于局部注意力的相关向量机,通过在其隐变量学习过程中引入局部注意力机制,动态更新注意力权重,从而自适应地调整设备的状态预测模型,提升设备的剩余使用寿命预测精度;最后,在模型预测阶段,利用所构建的预测模型进行设备工作状态预测,并计算设备的剩余使用寿命。基于西安交通大学滚动轴承加速寿命试验数据集,与RVM、AR、ARIMA和LSTM 4个基准方法进行性能比较。结果表明,ARULP方法在不同工况下针对轴承外圈故障、内圈故障和保持架故障进行预测时均与轴承实际退化数据最为接近,能够较好地反映故障轴承的退化状态,最终实现对工业物联网设备剩余使用寿命进行高精度的预测。

关键词：工业物联网剩余使用寿命相关向量机注意力

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虚拟现实中基于果蝇优化算法的碰撞检测

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南京理工大学学报 2023年第1期47卷 74-80页

作者：闫俊伢裴娅男姚宏邹静山西工程科技职业大学信息工程学院山西晋中030619 山西大学物理电子工程学院山西太原030006 河北建材职业技术学院信息工程系河北秦皇岛066000 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025

为了提高虚拟现实中碰撞检测的性能,采用包围盒和果蝇优化算法的二级碰撞检测,以优化碰撞检测精度。根据检测物体形状进行紧密率计算,选择最高紧密率包围盒进行物体包围,根据盒包围交叉空间完成一级碰撞检测;根据盒包围交叉空间对待检... 详细信息

为了提高虚拟现实中碰撞检测的性能,采用包围盒和果蝇优化算法的二级碰撞检测,以优化碰撞检测精度。根据检测物体形状进行紧密率计算,选择最高紧密率包围盒进行物体包围,根据盒包围交叉空间完成一级碰撞检测;根据盒包围交叉空间对待检测物体进行特征提取,根据提取的特征构建果蝇种群,以待检测物体的同类特征距离的倒数作为果蝇群体的实物浓度适应度函数,通过果蝇算法迭代,选择最优适应度个体,即特征最小距离,根据最小特征距离实现物体的二级碰撞检测。试验表明,合理设置果蝇个体搜索步长,通过两级碰撞检测,可以获得较好的碰撞检测准确度。与虚拟现实中的常用碰撞检测技术相比,所提算法的碰撞检测精度高且耗时少。

关键词：果蝇优化算法虚拟现实碰撞检测包围盒二级碰撞检测浓度适应度函数

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基于深度残差网络与迁移学习的水稻虫害图像识别

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中国农机化学报 2023年第9期44卷 198-204页

作者：汪健梁兴建雷刚四川工程职业技术学院软件工程系四川德阳618000 四川轻化工大学计算机科学与工程学院四川宜宾644005 四川工程职业技术学院电气信息工程系四川德阳618000

提出一个针对大多数类型的水稻害虫的图像识别方法。对ResNet34网络进行改进,提高网络的识别能,以实现基于给定的图像自动地识别分类出主要害虫。此外,基于迁移学习方法有效避免由于数据量缺乏而使得训练不足的问题。通过ImageNet数据... 详细信息

提出一个针对大多数类型的水稻害虫的图像识别方法。对ResNet34网络进行改进,提高网络的识别能,以实现基于给定的图像自动地识别分类出主要害虫。此外,基于迁移学习方法有效避免由于数据量缺乏而使得训练不足的问题。通过ImageNet数据库开展网络参数预训练能够进一步提升网络的提取性能,通过IDADP数据库可以开展参数微调工作以及训练工作。将提出的改进ResNet34模型与其他模型的性能进行对比评估。结果显示,改进ResNet34模型的识别准确度最高,F 1-score达到0.98,证明所提模型对水稻病虫害图像具有较好的识别效果。

关键词：水稻害虫深度残差网络迁移学习改进ResNet34模型卷积神经网络

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