检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机测量与控制 2018年第10期26卷 165-169页

作者：卢鹏唐超广州城建职业学院信息工程学院广州510925 广州工商学院计算机科学与工程系广州510800

针对现在DoS攻击检测算法过程中检测效率较低且检测时间比较长的问题,提出了基于S-Kohonen的DoS攻击检测算法;使用此算法实现并量化网络流量数据包的分割,并有效提取累积量特征,在DoS攻击检测过程中使用累积量;对现代入侵检测数据集进... 详细信息

针对现在DoS攻击检测算法过程中检测效率较低且检测时间比较长的问题,提出了基于S-Kohonen的DoS攻击检测算法;使用此算法实现并量化网络流量数据包的分割,并有效提取累积量特征,在DoS攻击检测过程中使用累积量;对现代入侵检测数据集进行全面的分析,此算法能够实现DoS攻击的全面检测;与传统以网络流量熵值为基础的异常检测算法相比,此算法可有效提高检测的精准度,缩短检测时间。

关键词： S-Kohonen DoS 攻击检测

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基于机器视觉的红外目标抗干扰识别算法

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计算机仿真 2024年第9期41卷 532-537页

作者：李爱华彭凌西四川工商学院计算机学院四川成都620000 广州大学机械与电气工程学院广东广州510006

复杂空战中人工诱饵数量多,易对实际目标造成遮挡、粘黏等现象,导致红外目标检测准确率低且稳定性差。为解决上述问题,将特征融合算法与自适应Yolov3目标检测算法有机融合,并通过形状相似性提升目标提取率,最终构建出DFE-YOL-3红外目标... 详细信息

复杂空战中人工诱饵数量多,易对实际目标造成遮挡、粘黏等现象,导致红外目标检测准确率低且稳定性差。为解决上述问题,将特征融合算法与自适应Yolov3目标检测算法有机融合,并通过形状相似性提升目标提取率,最终构建出DFE-YOL-3红外目标抗干扰检测模型。模型首先采用中值滤波算法与方图均衡算法对原始图像进行降噪优化处理,提高图像目标的可识别度;然后分别提取并融合红外图像的灰度共生G特征与直方图H特征,构建融合特征向量,提升图像检测的可行性;接着采用DBSACAN形状聚类算法检测提高红外小目标的检测准确率,并基于融合特征,自适应计算IOU阈值;最终通过优化红外目标位置的损失函数,完成目标回归框构建。实验模型的仿真结果表明,在IACD红外空战仿真数据上,与其它传统红外目标抗干扰检测算法相比,DFE-YOL-3算法的准确率最高,达94.38%,平均提升了5.68%;召回率亦最高,达93.62%,平均提高了4.10%,即DFE-YOL-3算法具有较高的准确性与稳定性。同时DFE-YOL-3算法具有较好的建模时效性与检测时效性。综上,DFE-YOL-3算法解决了人工诱饵的遮挡、粘黏问题,有效的提升了红外目标抗干扰检测的准确率与稳定率,具有一定的仿真应用价值。

关键词：机器视觉形状聚类算法红外目标抗干扰检测

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公共文化资源数字化运用功能拓展研究

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信息通信 2014年第10期27卷 78-79页

作者：章慧陈宏明蒋晓玲向青淮阴工学院计算机工程学院江苏淮阴223001 武汉长江工商学院湖北武汉430000

公共文化与"数字"联姻,目前还仅仅处于狭义的有形资源向数字化资源的转化过程。如何实现公共文化资源的数字化功能与面向公众普及与互动,这对于进一步推广公共文化资源数字化具有重要的现实意义。

关键词：文化资源数字化云数据库互动平台

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基于对抗性自编码器的入侵检测算法

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西南师范大学学报（自然科学版） 2021年第7期46卷 77-83页

作者：白洁仙剧雷鸣山西工商学院计算机信息工程学院太原030006 南阳理工学院软件学院河南南阳473000

针对当前无监督学习的入侵检测算法准确度低、误报率高以及有监督学习算法所需训练样本标记成本高的问题,提出一种基于对抗性自编码器的入侵检测算法.这是一种半监督学习算法,仅需要训练数据集中少量标记数据进行训练,并在训练数据集中... 详细信息

针对当前无监督学习的入侵检测算法准确度低、误报率高以及有监督学习算法所需训练样本标记成本高的问题,提出一种基于对抗性自编码器的入侵检测算法.这是一种半监督学习算法,仅需要训练数据集中少量标记数据进行训练,并在训练数据集中支持未标记数据,从而提高性能.首先,自编码器通过提取重要特征作为潜在变量来降低输入数据的维数;其次,利用生成对抗网络使自编码器的潜在变量遵循任意分布以进行正则化;最后,利用标记数据的交叉熵损失来实现半监督学习的分类.实验结果表明:相较于其他算法,本文所提算法对少量标记的数据集检测具有一定的优势,在实现高准确度、低误报率的同时,降低对标记数据的需求.

关键词：入侵检测算法自编码器生成对抗网络半监督学习

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SDN环境中多控制器部署策略研究

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现代计算机 2018年第8期24卷 13-15页

作者：郝艳艳于俊洋罗刘敏河南大学计算机与信息工程学院开封475004 河南大学软件学院开封475004 郑州工商学院机械与电信工程学院郑州451400

SDN实现控制和转发解耦,满足了网络的个性化需求。控制器通过掌握全局网络拓扑,计算出高效的转发策略并下发给数据平面,数据平面负责数据转发。控制器的部署数量和位置在实际应用中对网络性能有直接影响。介绍SDN接口协议,并从控制平面... 详细信息

SDN实现控制和转发解耦,满足了网络的个性化需求。控制器通过掌握全局网络拓扑,计算出高效的转发策略并下发给数据平面,数据平面负责数据转发。控制器的部署数量和位置在实际应用中对网络性能有直接影响。介绍SDN接口协议,并从控制平面可扩展性、组网方式、搜索算法等方面对多控制部署策略的研究进行总结和分析。

关键词：软件定义网络多控制器部署策略搜索算法可扩展性

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PDM与ERP集成的技术及其实现

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河海大学常州分校学报 2003年第2期17卷 31-35页

作者：陈晶杜栋河海大学计算机及信息工程学院江苏常州213022 河海大学国际工商学院江苏常州213022

分析了产品数据管理 (PDM)和企业资源计划 (ERP)的区别 ,指出了将两个系统集成的必要性 ;介绍了集成原理 ,并探讨了一种基于 COM的集成方法 ,强调只有符合企业实际的与

关键词：产品数据管理企业资源规划 PDM ERP 系统集成集成原理集成方法制造企业企业管理

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基于同态加的压缩感知加密域信息隐藏算法

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计算机工程与科学 2024年第9期46卷 1598-1605页

作者：李名信鑫河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南省教育人工智能与个性化学习重点实验室河南新乡453007 广州工商学院工学院广东佛山528000

信息隐藏可为云和物联网环境中的海量数据提供必要的安全保护,传统的加密技术虽然有效保护了图像的隐私,但是无法同时提供版权、完整性等方面的保护,因此,在加密域进行信息隐藏面临着较大的需求和挑战。提出了一种在压缩感知同态加密域... 详细信息

信息隐藏可为云和物联网环境中的海量数据提供必要的安全保护,传统的加密技术虽然有效保护了图像的隐私,但是无法同时提供版权、完整性等方面的保护,因此,在加密域进行信息隐藏面临着较大的需求和挑战。提出了一种在压缩感知同态加密域进行信息隐藏的算法。首先,对压缩感知的同态性进行探索,发现对压缩感知获得的测量值进行加倍,与直接扩展原始信号后再进行压缩感知具有相同的效果。然后,利用同态加运算实现基于差分扩展的压缩感知加密域的信息隐藏。实验仿真结果表明,该算法具有较好的隐私保护性能和信息隐藏性能,并且与最新的加密域信息隐藏算法相比,具有更高的嵌入容量。

关键词：压缩感知同态加密差分扩展信息隐藏

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用于基因表达谱数据聚类分析的贪心图划分算法研究

用于基因表达谱数据聚类分析的贪心图划分算法研究

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2006年全国理论计算机科学学术年会

作者：刘培强谢青松朱大铭山东工商学院信息与电子工程学院山东工商学院信息与电子工程学院山东大学计算机科学与技术学院

1 引言基因表达谱的聚类分析对于预测基因功能、药物筛选、农作物优育优选等研究意义重大。基因表达谱数据分析的主要任务是从数据矩阵中找出显著性结构,其数据特点是样本数目少、维度高、冗余基

关键词： Clustering, Gene expression data, Algorithm, Clique partition

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高斯随机测量矩阵的研究

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硅谷 2014年第16期 30-31页

作者：曾祥永山东师范大学信息科学与工程学院山东工商学院计算机科学与技术学院

只要信号是可压缩的或在某个变换域是稀疏的,压缩感知理论便可在信号采样的同时对其进行高效的压缩,该理论中选择合适的测量矩阵对信号的获取和重建精度起着关键作用。文章通过阈值处理的方法在高斯随机测量矩阵中引入零元,形成一定稀... 详细信息

只要信号是可压缩的或在某个变换域是稀疏的,压缩感知理论便可在信号采样的同时对其进行高效的压缩,该理论中选择合适的测量矩阵对信号的获取和重建精度起着关键作用。文章通过阈值处理的方法在高斯随机测量矩阵中引入零元,形成一定稀疏结构的高斯随机测量矩阵,使得非零元个数减少到原高斯矩阵的1/2;/16,甚至更少,有利于数据的存储和传输。仿真实验表明,优化后的测量矩阵不仅保证了信息原有的重建效果,而且降低了程序运行时间,使得信息的重建速度加快。

关键词：压缩感知高斯测量矩阵阈值处理

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一种深度学习批规范化改进算法

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自动化与仪器仪表 2020年第10期 63-67页

作者：罗国强李家华左文涛广州科技职业技术大学信息工程学院广州510550 广州工商学院计算机科学与工程系广州510850

非独立同分布数据会严重降低深度神经网络模型训练的鲁棒性以及特定任务上的泛化性能,提出一种批规范化的改进算法,即神经网络训练开始前,从数据集中取出一批量数据做批规范化,求解出的均值与方差作为参考值用来更新训练时的其他批量数... 详细信息

非独立同分布数据会严重降低深度神经网络模型训练的鲁棒性以及特定任务上的泛化性能,提出一种批规范化的改进算法,即神经网络训练开始前,从数据集中取出一批量数据做批规范化,求解出的均值与方差作为参考值用来更新训练时的其他批量数据。实验结果表明,该改进算法一定程度上能够提高神经网络模型训练的鲁棒性,在特定检测任务上有效提高某些检测算法的泛化性能。

关键词：深度学习批规范化独立同分布

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