黄骅坳陷港西断裂带包裹体中氦同位素组成特征

对黄骅坳陷港西断裂带不同层位包裹体中氦同位素组成特征进行了分析. 发现包裹体中均见有幔源氦的侵入, 并受到NE向的港西断裂和NWW向的徐庄子断裂的控制, 幔源氦的侵入时间主要为新近纪. 幔源氦的侵入与构造活动密切相关, 研究区具有强烈的岩浆活动, 具有幔源气体良好的物源; 而且开启性好但延伸性不佳的港西断裂和开启性差但延伸性好的徐庄子断裂结合, 组成了幔源无机气上涌的良好通道. 幔源氦的异常中心位于两条断裂的交汇处, 并向四周减低. 在幔源氦的异常中心发现了高纯度的无机二氧化碳气田. 包裹体内氦同位素的组成特征对无机成因气藏的勘探以及构造活动性的研究具有重要意义.     

基于OS-ELM和SDAE的Wi-Fi入侵检测方法

为解决大多数Wi-Fi网络入侵检测方法实时性差、误报率高等问题,提出一种基于在线序列极限学习机(OS-ELM)的实时Wi-Fi网络入侵检测系统模型.首先,考虑到实验样本数据中正常与异常数据极不平衡的问题,采用SMOTE算法对数据样本中的异常数据和正常数据进行平衡处理操作,使分类器的分类效果不受样本数据集中多数类样本的影响.然后使用栈式降噪自编码网络(SDAE)对平衡后的数据进行降维,消除无关或冗余特征降低检测建模规模,避免维度灾难.最后,在AWID数据集进行处理并输入到OS-ELM分类器中,结果表明:与其他基于浅层学习算法的检测方法相比,所提方法可有效地精简数据特征,降低了检测时间,同时在检测精度和误报率方面也体现出了更优性能.