融合残差网络的CR-BiGRU入侵检测模型

针对当前网络攻击的复杂性和多样性,传统模型提取流量特征不足且准确率较低的问题,提出一种融合残差网络改进的CR-BiGRU混合模型的网络入侵检测方法.首先将数据集进行归一化以及独热编码处理,然后利用基于残差网络的卷积神经网络提取空间特征,最后使用双向门控神经网络提取时间特征,完成模型的训练并实现异常网络的入侵检测.为表明模型的适用性,基于数据集NSL-KDD和UNSW-NB15进行对比分析实验,结果表明,该方法基于上述数据集准确率分别达99.40%和83.79%,明显优于经典网络入侵检测算法,能有效提升检测网络入侵的精度,从而更好保证网络数据的通信安全.     

多尺度卷积与双注意力机制融合的入侵检测方法

为提高互联网入侵检测方法的准确率,提出一种卷积神经网络与注意力机制结合的入侵检测方法。利用Borderline-SMOTE过采样算法和Min Max归一化对数据进行预处理,有效缓解入侵数据量差异较大问题,提升非平衡数据检测性能;使用卷积神经网络Inception结构多尺度对数据进行特征提取,并配合注意力机制进行维度更新,提高模型处理海量数据时特征表达的准确性。研究结果表明：入侵检测方法的平均准确率为99.57%;相较于SVM方法、CNN方法、RNN方法、BLS-GMM方法,准确率分别提升了4.48%、1.35%、1.62%和0.04%,召回率分别提高了4.48%、1.36%、1.62%和0.14%。     

基于卷积神经网络的入侵检测算法

作为深度学习的一种有效算法,深度卷积网络已成功应用在处理图像、视频和音频等领域.通过建立一卷积神经网络模型并应用于网络入侵检测,选取的卷积核与数据进行卷积操作提取特征的局部相关性从而提高特征提取的准确度.采集到的网络数据通过多层"卷积层-下采样层"的处理对网络中正常行为和异常行为的特征进行深度刻画,最后通过多层感知机进行正确分类.KDD 99数据集上的实验表明,文中提出的卷积神经网络模型与经典BP神经网络、SVM算法等相比,有效提高了入侵检测识别的分类准确性.      

基于CNN-GRU的入侵检测算法研究

入侵检测是网络安全的一个重要组成部分。针对常用基于长短期记忆网络的入侵检测算法的收敛速度慢的问题,考虑到网络流量数据同时存在时间和空间的特征,提出了一种基于卷积神经网络和门控循环单元的入侵检测方法。使用卷积神经网络将流量数据的空间特征提取出来,以多个相同参数的小卷积核来替代大卷积核,使得网络结构加深。将提取出的特征输入到门控循环单元中,学习流量数据的时序特征后进行分类。数据集采用KDD99,实验表明,该模型能够对网络流量进行有效的识别。     

拆分降尺度卷积神经网络入侵检测方法

针对卷积神经网络模型待训参数量过大、多层网络导致特征和梯度消失等问题,论文提出了一种基于拆分层和Inception-ResNet的卷积神经网络模型用于入侵检测。首先将网络流量数据转化为具有空间相关性的图像以适用于卷积神经网络的输入;然后使用Inception-ResNet卷积层增加网络深度,减少模型训练参数数量以及消除梯度消失问题,拆分层在降低图像尺度时基本保持图像原有分类特征;最后采用NSL-KDD数据集对改进模型进行训练和测试。测试结果表明,改进模型相对于Inception-ResNet模型具有更高的检测准确率和少数类样本召回率以及更好的训练时间性能。     

基于Finger-mixNet的指纹识别算法研究

针对传统指纹识别方法存在准确率低、推理速度慢等问题,提出了一种应用于指纹识别和匹配的深度学习模型Finger-mixNet指纹识别算法。Finger-mixNet模型基于卷积神经网络和Transformer结构进行关联融合,包括两个核心模块共同表征指纹识别任务的深度特征。Network-C模块基于卷积神经网络获取浅层纹理特征,Network-TC模块基于自注意力机制和卷积共同捕捉指纹深度特征信息,在获得对重点区域注意力的同时,具有比传统卷积更小的计算开销。为证明模型的有效性,在自建的指纹数据集和公共数据集中对模型进行了测试,在自建数据集中Finger-mixNet达到了97.1%的识别准确率,在公共数据集中也取得了98.3%的识别准确率,除此之外Finger-mixNet在保持高识别率同时在上述两种数据集中均能保持200FPS的识别速度。     

应用于起重机智能视觉检测的双网络并行模型

起重机是一种使用广泛的物流设备,然而在长期高负载运作下,由于机械磨损、疲劳断裂产生的裂纹以及长期暴露于高温、潮湿环境下造成的机械腐蚀是无法避免的问题.传统的人工检测,一方面无法保证检测人员的作业安全,另一方面无法保证检测的全面性.因此,提出一种基于深度卷积神经网络的起重机金属结构缺陷视觉检测算法.由于起重机金属结构缺陷图像数据的规模小于深层次卷积神经网络所需的数据规模,容易导致过拟合,故先设计浅层次的卷积神经网络模型,再采用深层次的卷积神经网络训练浅层次卷积神经网络,得到一个深层次与浅层次的双网络并行模型,以此达到提高浅层次卷积神经网络检测的准确性和鲁棒性.实验上,通过双网络并行模型算法与单网络模型、传统机器视觉识别方式的实验性能对比,验证了该算法的有效性和更好的鲁棒性.     

基于深度神经网络的入侵检测方法

为改善传统机器学习技术解决海量网络数据和复杂入侵模式对信息网络的入侵检测的不足,提出一种基于深度神经网络的入侵检测方法.采用神经元映射卷积神经网络(NPCNN)为网络结构,使用较少的连接和参数,具有易于训练和泛化能力强等优点.在训练过程中,使用Re LU激活器作为非线性激活函数,采用Adam算法进行模型学习,从而避免了传统深度网络须进行预训练的过程.在NSL-KDD数据集上的实验结果表明:提出的方法较基于传统机器学习的入侵检测方法具有良好的特征表征学习和分类能力,且随着数据量的增大,模型的分类精度有较大的提升.     

R-YOLO轨道人员目标检测模型

针对现有铁路人员入侵识别准确率不高、实时性较差的问题，在YOLOv4模型的基础上提出一种R-YOLO轨道人员目标检测模型。首先，用轻量级骨干网络ResNet50代替原有的CSPDarknet53网络，利用深度可分离卷积替代PANet中的标准卷积，减少网络层数以及模型体积，加快模型的识别速度。其次，在加强特征提取网络的3个特征层分别加入有效通道注意力模块，采用K-means++聚类算法重新对数据集进行聚类和分析，提高目标检测模型的精度；在模型训练方面，采用迁移学习和混合数据集联合训练，解决人员识别精度不理想以及误检漏检等问题。最后，利用R-YOLO轨道人员目标检测模型对真实铁路人员入侵数据集进行测试。结果表明，R-YOLO模型在真实铁路人员入侵数据集上的平均识别精度达到了92.12%,较传统YOLOv4算法高出1.89%,帧速率由38.74 f·s^-1提升到47.73 f·s^-1。R-YOLO模型部分解决了铁路入侵人员误检漏检问题，提高了铁路人员入侵识别的实时性和准确率，为铁路安全运行提供了保障。     

基于卷积神经网络进行电影院人群分布统计

基于传统算法检测人脸提取特征来预测人的性别和年龄,构建一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的电影院人群分布统计模型.该模型包括人脸检测模型和卷积神经网络模型两部分,根据性别和年龄对人群进行精确分类,从而得到电影院人群的分布,为电影院投放电影提供可靠的依据.在Adience公开数据集上的实验结果表明:该模型对于电影院人群分布统计的准确率高达77.92%.     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。