基于特征选择和SVM参数同步优化的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和支持向量机(SVM)参数间的相互联系,提出一种特征选择和SVM参数联同步优化的网络入侵检测算法.该算法首先将网络入侵检测正确率作为问题优化的目标函数,网络特征和SVM参数作为约束条件建立数学模型,然后通过遗传算法对数学模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试.结果表明,相对于其他入侵检测算法,同步优化算法能够较快选择最优特征与SVM参数,有效提高了网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测速度.     

忻州市一次春季霜冻天气的成因分析

针时2008年5月13日发生在忻州市的大范围霜冻．利用前期环流特征及其演变规律时各种天气环流要素实况进行了分析,为准确地发布霜冻预报提供了依据。     

用色-质谱研究酚醛树脂的热裂解过程

在600℃下对一种用作耐火材料粘结剂的酚醛树脂进行了热裂解,然后用GC-MS技术对该树脂的热裂解产物作了鉴别。树脂的裂解气在GC谱上呈现9个主峰,用MS对各峰分析的结果表明,该树脂的热裂解主要产物是二氧化碳、甲苯、二甲苯、苯酚、甲酚、二甲酚和三甲酚。对酚醛树脂的热分解过程作了讨论。     

基于改进锚候选框的甚高速区域卷积神经网络的端到端地铁行人检测

在地铁监控场景下的行人检测,具有客流量大,遮挡程度高的特点。针对该场景的行人检测,提出基于深度学习甚高速区域卷积神经网络的端到端头肩检测方案。由于甚高速区域卷积神经网络模型对目标检测具有普适性,针对通过地铁监控摄像头采集的真实的客流图像数据,人工标注训练及模型测试数据集进行分析;进而根据头肩特征面积分布较集中,长宽尺度比例可明显分为一类的特性对区域建议网络网络中的锚候选框进行了改进,使其更适应地铁特殊场景中的行人检测。改进后的模型在保证系统检测精度的同时提升了检测实时性,可以精确检测地铁场景下不同姿势的头肩部位;并在不同场景及视角下的检测也取得了较好的效果。     

α-胰凝乳蛋白酶在不同介质中稳定性的研究

测定了α-胰凝乳蛋白酶在不同介质中的活性及稳定性。研究了有机溶剂性质、pH值、离子强度及离子类型对α-胰凝乳蛋白酶活性与稳定性的影响,并通过CD谱初步研究了α-胰凝乳蛋白酶在不同pH值缓冲液中的二级结构变化。研究结果表明,α-胰凝乳蛋白酶在某些有机溶剂中能在较长时间内维持较高的酶活性。α-胰凝乳蛋白酶在3种pH值不同的缓冲液中的CD谱表明其在pH＝10.0的稀溶液中的α-螺旋和（或）β-折叠含量较高。在不同pH值条件下,离子强度对α-胰凝乳蛋白酶的活性与稳定性的影响不同。     

基于形状特征的图像特征提取方法及其在医学图像分析中的应用

分析了常用的图像形状特征及其特点,全面综述了基于形状特征的图像特征提取方法,评述了基于形状特征的图像特征提取方法在医学图像分析中的应用.     

永磁叶轮式除铁装置对煤系高岭土工业的影响

GCT-2型永磁叶轮式除铁装置的研制成功解决了高岭岩成分中含铁量过高的问题。促进了煤系高岭土工业的发展。文章简要介绍了该装置的结构、工作原理及其性能特点。     

基于VSM的中文文本分类系统的设计与实现

文本分类是指在给定分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程。该文阐述了一个基于向量空间模型的中文文本分类系统的设计和实现。对文本分类系统的系统结构、预处理、特征提取、训练算法、分类算法等进行了详细介绍。引入标题权重系数改进词语权重,并提出了一种新的分类算法。实验测试结果表明查全率和准确率均达到90%左右,而且标题权重的引入和新分类算法的实施有效地改善了分类性能。     

特征点提取及视图变形技术研究

介绍了图像变形和视图变形技术,在此基础上提出了一种改进的视图变形方法．利用样条小波变换进行边缘检测,根据模极大值原理,获得单像素的轮廓边缘;针对传统的霍夫(Hough)变换的局限性,对其进行改进,并将改进后的Hough变换方法,用于从单像素边缘图像中提取直线的特征点,即端点中．在原始图像中,载入这些特征点,交互地选取其中所需的特征点,连接形成特征线段,然后使用图像变形方法,生成从起始图像到终止图像的期间过渡图像,实现两幅图像的渐变,该方法提高了特征点选取的准确性和效率,使中间过渡图像更加自然适真。     

超冷分子实验方法探究

将分子的冷却分为直接冷却和间接冷却,并分别对直接冷却机制下的缓冲气体冷却、分子Stark减速冷却和蒸发协同冷却,间接冷却机制下的光缔合技术、光学Feshbach共振技术和磁场可调谐的Feshbach共振技术进行了描述。