检索结果-内蒙古大学图书馆

山东大学学报（理学版） 2012年第11期47卷 54-58页

作者：谭海波景凤宣王家玮单涛贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室贵州贵阳550001 贵州师范大学网络与信息中心贵州贵阳550001

对IPv6报文的安全特性进行了分析,并对IPv6必备协议IPSec的AH和ESP机制以及IPSec两种重要的工作模式进行了比较,最后将IPSec安全机制应用到校园网的不同层次中,并结合CERNET2校园网实现了IPv6的架构,取得了较好的效果。

关键词： IPv6 校园网 IPSec IPv6报头安全技术

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基于CNN⁃SIndRNN的恶意TLS流量快速识别方法

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计算机工程 2022年第4期48卷 148-157,164页

作者：李小剑谢晓尧徐洋张思聪贵州师范大学数学科学学院贵阳550001 贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室贵阳550001

传统浅层机器学习方法在识别恶意TLS流量时依赖专家经验且流量表征不足,而现有的深度神经网络检测模型因层次结构复杂导致训练时间过长。提出一种基于CNN-SIndRNN端到端的轻量级恶意加密流量识别方法,使用多层一维卷积神经网络提取流量... 详细信息

传统浅层机器学习方法在识别恶意TLS流量时依赖专家经验且流量表征不足,而现有的深度神经网络检测模型因层次结构复杂导致训练时间过长。提出一种基于CNN-SIndRNN端到端的轻量级恶意加密流量识别方法,使用多层一维卷积神经网络提取流量字节序列局部模式特征,并利用全局最大池化降维以减少计算参数。为增强流量表征,设计一种改进的循环神经网络用于捕获流量字节长距离依赖关系。在此基础上,采用独立循环神经网络IndRNN单元代替传统RNN循环单元,使用切片并行计算结构代替传统RNN的串行计算结构,并将两种类型深度神经网络所提取的特征拼接作为恶意TLS流量表征。在CTU-Maluware-Capure公开数据集上的实验结果表明,该方法在二分类实验上F1值高达0.9657,在多分类实验上整体准确率为0.8489,相比BotCatcher模型训练时间与检测时间分别节省了98.47%和98.28%。

关键词：恶意TLS流量独立循环神经网络切片循环神经网络一维卷积全局池化

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农田-泥炭藓系统重金属富集特征与生态风险评价

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环境科学 2022年第4期43卷 2115-2123页

作者：朱迪张朝晖王智慧贵州师范大学贵州省山地环境信息系统与生态环境保护重点实验室贵阳550001 贵州师范大学生命科学学院贵阳550001

为了解贵州省都匀市毛尖镇高寨水库附近土壤重金属污染现状和农田泥炭藓对重金属的富集能力和重金属的污染来源,选取了该区域附近的农田泥炭藓为研究对象,测定了泥炭藓及表层土壤中重金属含量;采用空间分析和多元统计分析方法对重金属... 详细信息

为了解贵州省都匀市毛尖镇高寨水库附近土壤重金属污染现状和农田泥炭藓对重金属的富集能力和重金属的污染来源,选取了该区域附近的农田泥炭藓为研究对象,测定了泥炭藓及表层土壤中重金属含量;采用空间分析和多元统计分析方法对重金属进行污染评价及来源分析.结果表明,表层土壤和农田泥炭藓中的重金属含量排序分别为:V>Zn>Cr>Pb>Cu>Ni>As>Cd>Hg和Zn>Cr>Ni>Cu>Pb>V>As>Cd>Hg.研究区域内的泥炭藓优势种为卵叶泥炭藓(Sphagnum ovatum ***)和泥炭藓原亚种(Sphagnum palustre ***),二者对土壤Cd、Ni、Cu和Zn均具有较强的富集能力,但卵叶泥炭藓(***)对土壤重金属的富集能力总体高于后者.单项污染指数(C_(f))和地累积指数(I_(geo))均表明土壤Cd和Hg的含量水平最高,综合污染指数RI的平均值为87.75,处于轻微生态风险.土壤和泥炭藓的重金属来源包括交通运输、生活污水、农业活动和自然成土过程等.

关键词：泥炭藓农田土壤重金属富集程度生态风险

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典型山区燃煤型电厂周边土壤重金属形态特征及污染评价

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中国环境科学 2016年第8期36卷 2425-2436页

作者：范明毅杨皓黄先飞曹人升张泽东胡继伟秦樊鑫贵州师范大学贵州省山地环境信息系统与生态保护重点实验室贵州贵阳550001 贵州师范大学中国南方喀斯特研究院贵州贵阳550001 贵州大学林学院贵州贵阳550025

为了揭示毕节金沙电厂周边土壤重金属(Hg、As、Cd、Cr、Cu、Pb和Zn)污染状况,在电厂周围采集了32个土壤表层样品,采用改进的BCR连续提取法进行形态分析,并以Hakanson潜在生态危害指数法、改性灰色聚类法及风险评估编码法(RAC)进行生态... 详细信息

为了揭示毕节金沙电厂周边土壤重金属(Hg、As、Cd、Cr、Cu、Pb和Zn)污染状况,在电厂周围采集了32个土壤表层样品,采用改进的BCR连续提取法进行形态分析,并以Hakanson潜在生态危害指数法、改性灰色聚类法及风险评估编码法(RAC)进行生态风险评估.结果表明:重金属含量变化具有一定的空间变异结构和空间分布特征,除了Cd和Cr的含量平均值低于贵州省土壤平均背景值外,其余重金属含量的平均值均大于该背景值.土壤中的大部分重金属主要以残渣态形式存在,而Cd主要以酸可提取态和可还原态存在,具有很强的环境危害.相关性分析结果显示,Hg与As、Cd表现为极显著相关,而Zn与其余重金属元素相关性都较弱.生态风险评价得出7种重金属的生态风险大小顺序为Cd>Hg>As>Cu>Pb>Zn>Cr,综合潜在生态风险指数(RI)平均值为129.72,处于中等生态风险.通过改性灰色聚类法对土壤重金属污染进行分析评价,表明电厂西面污染明显高于东面,且Hg和Cd为主要污染物;由风险评估编码法得出元素Cd有效态占18.17%,对环境构成中等风险等级,元素Cr和Zn对环境的危害处于低风险状态,元素Hg、Pb、As和Cu处于无风险状态.综合以上研究结果,金沙电厂土壤受到不同程度的重金属污染,应特别重视Hg和Cd这两种重金属污染的治理.

关键词：电厂重金属生态风险评价改性灰色聚类法风险评估编码法

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一种遥感图像建筑物提取的新方法——ADRUNet

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遥感信息 2023年第6期38卷 131-138页

作者：陈兰欣徐洋王珩韩孟书贵州师范大学网络空间安全学院贵阳550001 贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室贵阳550001

针对建筑物形状各异、颜色不一、细节繁多,分割效果常出现孔洞、边界丢失、转角不明显等漏检、错检问题,提出了一种融合ASPP模块与deep ResUNet深度学习网络的新型神经网络模型ADRUNet。首先,将高分辨率遥感图像按统一规格裁剪为小尺寸... 详细信息

针对建筑物形状各异、颜色不一、细节繁多,分割效果常出现孔洞、边界丢失、转角不明显等漏检、错检问题,提出了一种融合ASPP模块与deep ResUNet深度学习网络的新型神经网络模型ADRUNet。首先,将高分辨率遥感图像按统一规格裁剪为小尺寸图像,便于中、小建筑物的训练和分割;其次,使用ResNetV2残差卷积结构,更加准确地提取出建筑物的边界和转角;最后,利用改进的ASPP模块替代原来沟通编码器和解码器的卷积模块,充当新的桥梁来消除孔洞。该方法不仅扩大感受野、充分保留上下文的语义信息,而且降低了网络模型的总参数量。定量分析与实验结果表明,该模型能有效抑制孔洞,减少细节丢失,召回率、准确率、F1分数和IoU较对比模型达到最优,尤其是F1分数和IoU得到有效提升。

关键词：建筑物提取语义分割孔洞 deep ResUNet ASPP

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沉水植物附植生物膜藻类组成及重金属累积特征

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湖泊科学 2019年第5期31卷 1268-1278页

作者：宋旭林陶夏品华严定波杨羽马莉汤向宸贵州师范大学贵州省山地环境信息系统与生态环境保护重点实验室贵阳550001 贵州师范大学高原湿地生态与环境研究中心贵阳550001

沉水植物表面常富集水体中有机质、泥沙、菌胶团、藻类、微生物等形成附植生物膜,在湖泊生物地球化学循环过程中具有重要作用.在草海选取金鱼藻(Ceratophyllum demersum)、微齿眼子菜(Potamogeton maackianus)和光叶眼子菜(Potamogeton ... 详细信息

沉水植物表面常富集水体中有机质、泥沙、菌胶团、藻类、微生物等形成附植生物膜,在湖泊生物地球化学循环过程中具有重要作用.在草海选取金鱼藻(Ceratophyllum demersum)、微齿眼子菜(Potamogeton maackianus)和光叶眼子菜(Potamogeton lucens L.)3种不同叶形的沉水植物,研究附植生物膜的形貌结构、理化特征、藻类及其重金属镉(Cd)、铅(Pb)累积特征.结果表明:3种沉水植物附植生物膜上共鉴定出藻类6门8纲17目29科65属81种,主要为蓝藻、绿藻和硅藻,不同附植生物膜藻类功能群组成不同,冗余分析表明,水环境因子能解释藻类功能群变化的88.3%;3种沉水植物附植生物膜铁(Fe)、锰(Mn)、总氮(TN)、总磷(TP)含量变化规律一致,均为:金鱼藻>微齿眼子菜>光叶眼子菜;附植生物膜中重金属的累积具有选择性,Pb大量累积(11.41~41.31mg/kg),Cd累积含量较低(0.59~5.76mg/kg)且与植物相当(0.44~5.56mg/kg),附植生物膜中Pb累积含量与生物膜中隐藻门、硅藻门藻类生物量、Fe、Mn及TN含量呈显著相关,但Cd累积与生物膜各指标均无显著相关性.附植生物膜在草型湖泊污染物归趋转化中的作用值得关注.

关键词：沉水植物生物膜藻类重金属草海

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基于深度学习的轻量级车载网络入侵检测方法

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计算机工程与应用 2023年第22期59卷 284-292页

作者：蒋玉长徐洋李克资秦庆凯张思聪贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室贵阳550001 贵州省公安厅-贵州师范大学大数据及网络安全发展研究中心贵阳550001

现有基于深度学习的车载网络入侵检测方法存在计算资源消耗和延迟较高的问题。为减少检测延迟并提高检测效果,结合迁移学习构建基于可视化和改进的MobileNet模型的轻量级车载网络入侵检测模型。将攻击流量可视化为彩色图,之后通过双线... 详细信息

现有基于深度学习的车载网络入侵检测方法存在计算资源消耗和延迟较高的问题。为减少检测延迟并提高检测效果,结合迁移学习构建基于可视化和改进的MobileNet模型的轻量级车载网络入侵检测模型。将攻击流量可视化为彩色图,之后通过双线性插值方法扩大图像以增强数据集并防止模型过拟合。为减少参数和训练过程中的资源消耗,对MoblieNet进行改进,并使用迁移学习对模型进行微调。实验结果表明,该方法在算力有限的树莓派设备上对车载网络流量数据集Car-Hacking和OTIDS的测试准确率、精确率、召回率和F1值达到100%,平均响应时间分别为2.5 ms和2.9 ms,较经典的深度学习模型如ResNet-18等减少了至少40%的响应时间。相比较Confidence Averaging等检测方法,减少了训练资源的消耗,并保证了检测的效果和时间。

关键词：控制器区域网络车载网络入侵检测轻量级

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贵州草海湿地不同生境周丛生物碳、氮、磷生态化学计量学

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湖泊科学 2021年第3期33卷 774-784页

作者：王天佑夏品华林陶杜欣贵州师范大学贵州省山地环境信息系统与生态环境保护重点实验室贵阳550001 贵州师范大学高原湿地生态与环境研究中心贵阳550001

为深入了解湿地周丛生物碳(C)、氮(N)、磷(P)生态化学计量的变化规律及其影响因素,对贵州草海湿地4种不同生境(湖滨带、人工湿地、农田沟渠、污水处理厂)中周丛生物两个生长阶段(生长期和衰老期)的C、N、P生态化学计量学进行了研究.结... 详细信息

为深入了解湿地周丛生物碳(C)、氮(N)、磷(P)生态化学计量的变化规律及其影响因素,对贵州草海湿地4种不同生境(湖滨带、人工湿地、农田沟渠、污水处理厂)中周丛生物两个生长阶段(生长期和衰老期)的C、N、P生态化学计量学进行了研究.结果表明:水体营养指数依次为污水处理厂(51.55±4.50)>农田沟渠(50.41±4.50)>人工湿地(47.20±6.72)>湖滨带(41.86±6.91),湿地下游水域水质较上游明显改善.总体来看,在不同生境间,周丛生物C、N、P含量随着水体营养浓度的升高而增加,但周丛生物化学计量比呈下降的趋势.同一生境中,生长期周丛生物的C、N、P含量和C∶N都小于衰老期周丛生物,N∶P和C∶P则相反.周丛生物生长期N、P元素为弱稳态型(H_(N)=2.358,H_(P)=2.576),衰老期为稳态型(H_(N)=10.99,H_(P)=5.78),整体来看两个生长阶段周丛生物的N∶P呈稳态型(H_(N∶P)=4.504).根据周丛生物最佳生长速率计量比得出湖滨带处于P限制状态,而人工湿地、污水处理厂和农田沟渠则不受养分限制.相关性分析表明水体营养水平显著影响周丛生物的N、P元素含量及化学计量比,尤其是水体TP和TN浓度.非线性曲面拟合分析表明,周丛生物N∶P和C∶N分别受水体TP和TN浓度的主要影响,而水体TN和TP浓度对周丛生物C∶P的影响同等重要.该研究表明,基于水体TP、TN浓度和周丛生物化学计量比的三维模型可用来评估水体营养水平和周丛生物化学计量之间的关系.

关键词：生态化学计量学周丛生物生长期衰老期内稳性贵州草海

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贵州草海湿地不同水位梯度沉积物中汞、砷形态分布及风险评价

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湖泊科学 2020年第1期32卷 100-110页

作者：汤向宸林陶夏品华黄先飞马莉杨羽贵州师范大学贵州省山地环境信息系统与生态环境保护重点实验室贵阳550001 贵州师范大学高原湿地生态与环境研究中心贵阳550001

通过改进Tessier连续提取法对贵州草海黑颈鹤栖息地不同水位梯度下沉积物汞(Hg)、砷(As)形态及生态风险进行了研究.结果表明,草海湿地沉积物中Hg含量在0.45~1.51 mg/kg之间,超过国家土壤环境质量农用地土壤风险管控标准;形态组成上,残... 详细信息

通过改进Tessier连续提取法对贵州草海黑颈鹤栖息地不同水位梯度下沉积物汞(Hg)、砷(As)形态及生态风险进行了研究.结果表明,草海湿地沉积物中Hg含量在0.45~1.51 mg/kg之间,超过国家土壤环境质量农用地土壤风险管控标准;形态组成上,残渣态汞(Res-Hg)>有机结合态汞(Org-Hg)>碳酸盐结合态(Car-Hg)>铁锰氧化态(FeO-Hg)>可交换态(Ex-Hg),不同水位梯度下含量和赋存形态在不同区域不一致.As含量在16.4~23.8 mg/kg之间,形态依次为残渣态砷(Res-As)>有机结合态砷(Org-As)>铁锰氧化态砷(FeO-As)>碳酸盐结合态砷(Car-As)>可交换态砷(Ex-As).As含量与贵州省土壤背景值持平,随着水位梯度的抬升,其总量呈增加趋势,残渣态占比逐步增多,性质逐渐稳定.采用地积累指数(I geo)、潜在生态风险指数(E i r)、风险评价编码法(RAC)对Hg、As的危害程度进行分析表明,基于草海较高Hg环境背景值,Hg整体污染风险较高,As处于低水平的污染风险等级且对环境影响较小.该研究揭示了不同水位梯度下Hg、As总量及形态分布特征,对草海湿地水位抬升恢复湿地提供了参考.

关键词：草海湿地水位梯度汞砷形态分布风险评价

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贵州草海湿地不同水位梯度土壤碳、氮、磷含量及其生态化学计量比分布特征

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湖泊科学 2020年第1期32卷 164-172页

作者：杨羽夏品华林陶严定波宋旭马莉汤向宸贵州师范大学贵州省山地环境信息系统与生态环境保护重点实验室贵阳550001 贵州师范大学高原湿地生态与环境研究中心贵阳550001

对贵州草海湿地4种水位梯度下(农田区、过渡区、浅水区和深水区)表层土壤(0~10 cm)碳、氮、磷含量及其生态化学计量比进行研究,以期揭示草海湿地不同水位梯度下土壤碳、氮、磷生态化学计量比的分布特征及其影响因素.结果表明:土壤总有机... 详细信息

对贵州草海湿地4种水位梯度下(农田区、过渡区、浅水区和深水区)表层土壤(0~10 cm)碳、氮、磷含量及其生态化学计量比进行研究,以期揭示草海湿地不同水位梯度下土壤碳、氮、磷生态化学计量比的分布特征及其影响因素.结果表明:土壤总有机碳(TOC)、总氮(TN)及总磷(TP)含量在不同水位梯度之间均差异显著,由过渡区至深水区,土壤TOC及TN含量均呈递增趋势,而TP含量呈先降低后增加的趋势;农田区土壤TN含量显著高于浅水区,但深水区土壤TP含量显著低于农田区.不同水位梯度土壤碳氮比(C/N)、碳磷比(C/P)和氮磷比(N/P)也存在显著差异,由过渡区至深水区,土壤C/P和N/P均呈递增趋势,而C/N呈先增加后降低的趋势;与过渡区相比,农田区土壤C/N、C/P和N/P总体偏低.相关性分析表明:土壤C/N、C/P和N/P的空间分布与土壤TOC、TN、含水量等理化性质有关.可见,草海湿地水位变化对土壤TOC、TN和TP含量以及C/N、C/P及N/P的空间分布具有显著影响,且水位升高有利于增强土壤碳、氮、磷的固存潜力.

关键词：水位梯度生态化学计量比贵州草海湿地

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