基于Faster R-CNN深度学习的网络入侵检测模型

为了提高网络入侵检测性能,采用快速区域卷积神经网络(Faster region-convolutional neural network,Faster R-CNN)深度学习的方法来完成网络入侵检测。在网络上抓取网络数据包,数值化和归一化处理得到网络数据样本,通过卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)进行网络入侵数据特征提取,根据特征提取结果进行区域候选网络训练,生成多样化尺寸的基准矩形框,每个矩形框设置4个修正参数,根据修正参数及多个矩形框坐标,获得网络入侵样本的候选生成区域,最后采用分类回归网络训练,结合空间金字塔池化修正不同尺寸矩形框,并采用Softmax分类器,生成不同网络攻击类型的置信度,从而获得网络攻击类型分类结果。通过差异化设置CNN和区域候选网络训练时的卷积核尺寸和区域候选网络训练时的基准矩形框数目,验证合适样本集的卷积核尺寸和矩形框数目。结果表明,相比常用网络入侵检测算法,合理设置卷积核尺寸和基准矩形框数目,能够获得更高的网络入侵检出率和检测时间性能。     

基于模糊数据挖掘技术的入侵检测算法与应用

基于数据挖掘技术的入侵检测技术是近年来研究的热点,目前有不少入侵检测系统中都采用了关联分析的数据挖掘方法,现有的关联分析算法只能够解决数据中分类属性的挖掘,对于数值属性则不能直接使用,然而网络流量数据中包含了许多反映入侵状况的数值属性,已有学者提出了将数值属性先进行分类而后再进行关联分析的挖掘方法,然而这种方法带来的问题是在进行异常和正常划分时存在明确的界限,即“尖锐边界问题”,由于网络安全概念自身具有一定的模糊性,因此明确的界限可能会导致误报和漏报的情况产生,从而影响检测效果,文中提出了一种基于模糊关联挖掘技术的入侵检测算法,并采用遗传算法确定划分模糊集合的隶属度函数参数,最后的实验结果说明了该算法的有效性。     

信号控制交叉口服务水平的评价方法研究

在信号控制交叉口,为了充分发挥信号控制效果,提高路口安全性,必须对其服务水平进行合理的评价。影响服务水平的因素较为复杂,目前我国还没有统一的信号控制交叉口服务水平的评价标准。从便于实际应用,完善评价方法的角度出发,对评价指标进行了适当的选取,在此基础上提出对国内信号控制交叉口服务水平的评价方法,并应用实例对该评价方法的可行性进行了研究。     

一种检测氯胺酮的新方法

目的:寻找检验氯胺酮的试剂。方法:用化学方法进行检验,根据颜色反应进行识别。结果:氯胺酮与硫氰酸钴混合溶液反应,出现了特征性的紫色沉淀物。结论:该方法具有操作简便,结果准确,特异性强,便于推广的优势,可用于氯胺酮的初步检验。     

基于K-S VD的低频水声信号去噪处理方法

由于浅海环境下的噪声严重且复杂,水听器得到的接收信号往往很大程度被噪声干扰,具有较低的信噪比,导致水声信号处理难度大等问题.针对此问题,为了更有效地去除有用信号中的海洋噪声,采用基于稀疏分解和字典学习的去噪方法.首先随机构造完备离散余弦变换(discrete cosine trans-form,DCT)字典,之后使用正...     

基于放电检测和机器视觉技术的火花塞缺陷检测系统

为了减少传统人眼目测检测造成的误差,提高火花塞的缺陷检测效率,设计了1种基于放电检测技术和机器视觉技术的火花塞缺陷检测系统.火花塞缺陷检测系统由工控机、NI DAQ数据采集卡、IGBT驱动板、IGBT模块、点火线圈、分压模块和工业相机构成.利用脉宽调制技术和电磁感应原理,对火花塞施加电压,通过抓拍点火线圈电压输出下火花...     

校企联合培养下生物技术专业创新实践教育的改革与实施——以沈阳师范大学为例

以社会需求为导向的创新实践教育是现代生物技术专业人才培养的核心任务,强化专业素养与创新教育的有效融合成为创新人才培养亟需解决的问题.沈阳师范大学生物技术专业立足行业发展需求,以深入开展校企联合培养为抓手,针对创新实践人才培养体系进行改革与实践.通过凝练专业特色优化培养方案,保障人才培养有序进行;建立专业科研素养与专业职...     

基于YOLOv3的轻量化高精度多目标检测模型

针对当前目标检测模型在边缘设备中的应用占用内存过大、无法达到实时性要求的问题,提出一种基于YOLOv3的轻量化多目标检测模型.采用MobileNet网络进行点卷积和深度可分离卷积运算提取图像特征,显著降低了模型的参数量.同时,为了保证目标检测精度,在训练过程中不仅采用CIOU(complete intersection...     

南京林业大学又一项成果荣获国家科技进步二等奖

2009年1月9日，在北京人民大会堂隆重举行2008年度国家科技奖励颁奖大会。由南京林业大学叶建仁教授带领的科研团队完成的“松材线虫分子检测鉴定及媒介昆虫防治关键技术”项目荣获国家科学技术进步二等奖。这是“十五”以来我校主持项目获得的第9项国家科学技术奖励。     

特种设备无损检测新技术的应用研究

本文简单分析了特种设备无损检测的几项新型技术,包括声发射检测技术、TOFD技术、磁记忆检测技术等,分别分析了其基本原理、优缺点及应用,为从事特种设备无损检测的人员提供一定的参考与借鉴。