基于深度强化学习的工业网络入侵检测研究

为了有效识别工业网络环境中由多条异常数据共同组合的新型攻击,提出了一种基于深度强化学习的融合模型DQN-LSTM.该模型将流量数据的空间特征和时序特征相结合,展开异常检测.在公开的工控网络天然气工厂数据集上进行实验,DQN-LSTM模型在准确率和F1值上与SVM、CNN、LSTM、DQN等方法相比,本文模型的综合性能更好.     

利用C#网络编程技术,提高多媒体教室的使用效率

文章对多媒体教室维护管理体系进行了分析研究,探讨了网络环境下利用多线程和SOCKET套接字的相关技术,用C#编写了基于C/S模式的多媒体教室维护管理系统,实现在线计时、使用统计、报告多媒体故障(自动报告断网故障和教师报告多媒体故障)和软件分发等功能;从而使技术员获取多媒体教室设备动态工作信息,实现定期自检和故障检修相结合的工作模式,方便维护管理多媒体教室,提高多媒体设备的完好率,极大的提高了多媒体教室的使用效率。     

融合词性和注意力机制的舆情本体非分类关系抽取研究

针对目前大多数非分类关系抽取方法忽略词性和部分局部特征的问题,提出融合词性信息和注意力机制的BiLSTM模型.利用预训练词向量和词性标注工具,将舆情信息语义词向量和词性词向量作为BiLSTM的输入来获取句子高维语义特征,解决长距离依赖问题.利用词语层注意力机制计算2个概念与上下文词语的相关性,获取句子的上下文语义信息.通过构建句子层的注意力来降低噪声数据的权重,减少错误标签的干扰,进而完成舆情本体概念间非分类关系的抽取.最终在新闻网站上抽取11227条数据进行了验证.结果表明,该方法的精确率(P)和召回率(R)相比于其他方法更好地实现了非分类关系的抽取,验证了该方法的有效性.     

基于数据融合的分布式入侵检测系统研究

针对分布式入侵检测在当今网络安全中发挥着越来越重要的角色,将数据融合技术引入到入侵检测系统中,提出了基于数据融合的分布式入侵检测系统设计方案,描述了分布式检测和决策融合的结构设计,讨论了数据融合决策问题的数学模型,运用理论推理论证了融合决策处理的可靠性。分析比对实验表明,该系统降低了入侵检测系统的虚警率,提高了检测率。     

外墙自保温体系的应用与前景展望

对外墙自保温体系进行了分类,并论述了其优缺点,从多角度论述了外墙自保温体系的发展方向。     

基于多任务联合学习的入侵检测方法

针对目前大多数的网络入侵检测方法存在模型泛化能力较弱以及训练数据集类别不平衡等问题,考虑到网络流量同时具有时间性与空间性的特点,提出了一种基于多任务联合学习的入侵检测方法.首先对数据流量进行预处理,并将数据通过注意力层初始化其权重分布;然后通过胶囊网络(CapsuleNet)与简单循环单元(SRU)分别提取流量数据的空...     

反馈平衡调节自适应机制在搜索引擎中的应用

介绍了反馈平衡调节自适应机制在循环工作链中的研究和实现 ,经实践证明运行效果良好 ,设计达到了预期目标     

基于分层ERNIE模型的中文嵌套命名实体识别

近年来中文嵌套命名实体识别的相关研究进展缓慢，BERT和RoBERTa等预训练模型在处理中文语言时，导致模型只能学习到不完整的语义表示.针对以上两个问题，首先使用现有的中文命名实体基准语料库ACE2004和ACE2005,依照原始语料的中心词和外延的关系自动构造嵌套命名实体；然后使用分层ERNIE模型在构建好的中文语料库上进行中文嵌套命实体识别的研究，相较于BERT等模型，ERNIE模型则是通过对中文实体语义单元的掩码，使得模型学习完整概念的语义表示.实验结果表明，分层ERNIE模型在ACE2004和ACE2005两个中文嵌套命名实体语料库上F1值分别为84.5%和85.9%,性能优于BERT和RoBERTa模型.     

基于可变形卷积融合双注意力机制的缺陷检测方法

在工业生产制造过程中，由于生产失误致使产品表面缺陷不仅影响产品质量，同时也会损害企业形象.针对现有方法使用卷积神经网络只具备局部感受野的问题，将Vision Transformer(ViT)作为特征提取器，ViT可以通过位置编码与图像块间的互相运算充分利用图像中各部分间的关联特征.此外，针对现实场景下的缺陷区域是不规则、不连续的，现有的模型也未充分利用图像中通道与空间信息问题，提出了一种基于可变形卷积融合空间通道双注意力机制的方法(deformable convolutional and dual attention flow,简称DCA-Flow).对于不规则的缺陷区域，使用形变建模能力更强的可变形卷积进行特征提取，并利用通道与空间维度的注意力机制对可变形卷积提取的特征进行权重再调节.实验结果表明，所提出的方法能够有效检测各种类别物体中的表面缺陷，在多种物体中的平均AUROC值可达96.4%,相较基线方法最大值提高了1.4%,且具备更好的泛化性.