检索结果-南通市图书馆

作者：曹宏鑫南京理工大学

学位级别：硕士

本文将支持向量机(SVM)技术应用于网络入侵检测，在公共入侵检测框架(CIDF)的基础上，提出了基于SVM的网络入侵检测系统模型，并对模型各个组件的功能、机制、实现进行了深入探讨。对用于入侵检测的网络数据特征，本文利用异构数据集上... 详细信息

本文将支持向量机(SVM)技术应用于网络入侵检测，在公共入侵检测框架(CIDF)的基础上，提出了基于SVM的网络入侵检测系统模型，并对模型各个组件的功能、机制、实现进行了深入探讨。对用于入侵检测的网络数据特征，本文利用异构数据集上的距离度量函数HVDM进行了特征数据的预处理，并在有保证的估计方法的基础上进行了训练数据规模的确定，既避免了因训练数据规模过小而导致的训练结果太差问题，又减少了训练时间，提高了训练效率。在训练数据的过程中，本文运用模糊数学理论，考虑不同的网络数据特征对入侵检测结果的影响程度，提出了一种加权处理方法，并通过实验数据说明该方法在检测精度上有所提高。对由于样本的不均衡性而导致的某一类型攻击的检测率偏低问题，本文也作了相应研究，提出一种提高其在训练数据中比例的方法，使这一类型攻击的检测率得到很大提高。

关键词：网络入侵检测,支持向量机,特征加权,有保证的估计,非均衡性,异构数据,模式识别

基于几何参数模型和OpenGL的油菜角果可视化研究

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江苏农业科学 2011年第1期39卷 438-441页

作者：岳延滨朱艳曹宏鑫南京农业大学/江苏省信息农业高技术研究重点实验室/农业部作物生长调控重点开放实验室江苏南京210095 江苏省农业科学院农业资源与环境研究所/数字农业工程中心江苏南京210014

以油菜角果为研究对象,通过不同品种和氮肥盆栽试验数据统计分析,拟合得到油菜角果的几何参数模型。在此基础之上,研究了油菜角果的三维建模技术,构建了基于形态特征参数的角果几何模型。用圆柱体模拟果柄;采用组合多个几何图元的方式... 详细信息

以油菜角果为研究对象,通过不同品种和氮肥盆栽试验数据统计分析,拟合得到油菜角果的几何参数模型。在此基础之上,研究了油菜角果的三维建模技术,构建了基于形态特征参数的角果几何模型。用圆柱体模拟果柄;采用组合多个几何图元的方式构建角果果身模型;用圆台体模拟果喙。然后,基于OpenGL图形平台,绘制了角果的三维形态,并进行了颜色渲染和光照处理。最后,通过耦合角果个体形态结构模型以及角果个体之间的相互关系,实现了角果个体-群体2个层次的形态可视化,为构建可视化油菜生长系统奠定了技术基础。

关键词：角果几何参数模型可视化 OpenGL

苏北农田林网地区气温年际变化趋势及其对杨树生长的影响

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江苏农业科学 2008年第6期36卷 283-284,302页

作者：葛道阔曹宏鑫夏礼如江苏省农业科学院农业资源与环境研究所江苏南京210014

利用苏北徐淮和沿海两类不同类型农田林网地区6个样点20年（1981～2000年）的逐日温度资料，统计了各地全年及不同季节气温的气候趋势系数和倾向率、≥10℃积温的变化；并利用杨树生长期温度指标，计算了杨树主要生长期起止日期及持续... 详细信息

利用苏北徐淮和沿海两类不同类型农田林网地区6个样点20年（1981～2000年）的逐日温度资料，统计了各地全年及不同季节气温的气候趋势系数和倾向率、≥10℃积温的变化；并利用杨树生长期温度指标，计算了杨树主要生长期起止日期及持续天数的变化，初步揭示上述地区近20年气温变化的有关特征及其对杨树生长的影响，并对杨树发展提出了若干建议。

关键词：苏北农田林网气温年际变化气候趋势系数气候倾向率杨树

网络入侵检测中一种新型SVM特征加权分类方法

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南京理工大学学报 2008年第2期32卷 231-236页

作者：张琨曹宏鑫衷宜刘凤玉南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京210093 南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094

在SVM的网络入侵检测中,发现不同的网络数据特征对分类结果的影响程度不同,针对这一问题,提出了一种新型SVM特征加权分类方法,以获得更好的最优分类面。该方法对分类影响较大的数值特征的值进行指数加权变换,使得原来处于分类面附近被... 详细信息

在SVM的网络入侵检测中,发现不同的网络数据特征对分类结果的影响程度不同,针对这一问题,提出了一种新型SVM特征加权分类方法,以获得更好的最优分类面。该方法对分类影响较大的数值特征的值进行指数加权变换,使得原来处于分类面附近被错分的样本得到了纠正。实验表明该方法明显增加了分类正确的样本数,并有效提高了检测精度。

关键词：网络入侵检测支持向量机特征加权分类

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基肥对冬小麦产量和品质的影响

陕西农业科学 1991年第4期37卷 16-17页

作者：曹宏鑫翟允禔宁夏农学院农学系西北农业大学农学系

关中中部旱地增施基肥,可使冬小麦产量由250kg提高到400kg,籽粒粗蛋白含量提高1.54—3.24%,粗蛋白产量由32.51kg增加到60.92kg,籽粒赖氨酸含量提高0.093—0.163%。并讨论了影响冬小麦产量和品质的氮素转移、氮代谢强度等问题.

关键词：冬小麦小麦基肥产量品质栽培

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农作物的气态氮损失

植物生理学通讯 2006年第4期42卷 741-746页

作者：王世敬曹宏鑫段筱香许兴宁夏大学农学院银川750021 江苏省农业科学院农业资源与环境研究所南京210014 宁夏大学物理与电气信息工程学院银川750021

文章就大田作物气态氮散发损失的概况、散发损失的气态氮形态、气态氮损失机制以及影响作物气态氮损失的内在与外界因素的研究进展作介绍。

关键词：农作物气态氮 NH 散发损失

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基于卷积神经网络的水稻虫害识别

江苏农业科学 2017年第20期45卷 241-243,253页

作者：梁万杰曹宏鑫江苏省农业科学院农业经济与信息研究所江苏南京210014

针对水稻虫害识别问题,提出一种基于卷积神经网络模型的水稻二化螟虫害识别方法。图像预处理后,选择包含水稻二化螟成虫、幼虫、卵或蛹的图片1 658张作为正样本,不含水稻二化螟的农作物图片1 652张作为负样本构建了模型训练测试数据集... 详细信息

针对水稻虫害识别问题,提出一种基于卷积神经网络模型的水稻二化螟虫害识别方法。图像预处理后,选择包含水稻二化螟成虫、幼虫、卵或蛹的图片1 658张作为正样本,不含水稻二化螟的农作物图片1 652张作为负样本构建了模型训练测试数据集。设计一个10层的卷积神经网络模型,采用Torch 7在Ubuntu 14.04系统上实现模型系统的开发和运行。Holdout交叉验证结果显示,模型命中率、精度分别为86.21%、89.14%,误测率8.67%,AUC(area under the receiver operating characteristic curve)值0.95。试验结果表明,模型可有效地提取图像的特征,对水稻二化螟害虫识别具有很好的抗干扰性和鲁棒性。

关键词：深度学习卷积神经网络水稻虫害识别二化螟

基于3G和ARM嵌入式系统的农作物图像信息定时采集系统

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江苏农业科学 2017年第21期45卷 259-262页

作者：梁万杰曹宏鑫江苏省农业科学院农业信息研究所江苏南京210014

为获得农作物生长过程的图像信息、满足农作物生长过程监测和病虫/草害监测的应用需求,同时减少图像数据远程传输流量费用,设计开发了一个基于ARM嵌入式平台、OV9650图像传感器及3G无线模块的农作物图像信息定时采集和管理系统。本研究... 详细信息

为获得农作物生长过程的图像信息、满足农作物生长过程监测和病虫/草害监测的应用需求,同时减少图像数据远程传输流量费用,设计开发了一个基于ARM嵌入式平台、OV9650图像传感器及3G无线模块的农作物图像信息定时采集和管理系统。本研究在较成熟的硬件集成系统基础上,实现功能完善的农作物图像采集节点软件系统;同时设计实现了基于中间件和WEB技术的服务端应用管理系统。应用结果表明,系统运行稳定,能按设定的时间连续获取农作物生长图像信息,分辨率高达1 280×1 024,获得的图像质量可满足应用需求;按1帧/d图像计算,1个月的流量仅78 MB。

关键词：农作物图像 ARM嵌入式系统 3G网络图像传感器图像信息定时采集系统

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基于MODIS数据的云降水估计方法

自然灾害学报 2014年第2期23卷 111-119页

作者：沙依然·外力哈马太曹宏鑫李秉柏南京信息工程大学应用气象学院江苏南京210044 江苏省农业科学院农业经济与信息研究所数字农业工程技术研究中心江苏南京210014 新疆维吾尔自治区气候中心新疆乌鲁木齐830002 新疆维吾尔自治区阿勒泰地区气象局新疆阿勒泰836500

利用卫星遥感资料定量估计降水及其区域分布对强降水等灾害性天气监测具有十分重要的意义,还可弥补常规气象观测的不足,提供更为丰富的降水信息。(1)利用MODIS卫星的可见光、近红外、短红外、中红外和热红外波段数据,采用云指数法和多... 详细信息

利用卫星遥感资料定量估计降水及其区域分布对强降水等灾害性天气监测具有十分重要的意义,还可弥补常规气象观测的不足,提供更为丰富的降水信息。(1)利用MODIS卫星的可见光、近红外、短红外、中红外和热红外波段数据,采用云指数法和多光谱综合法对云类型进行了判识,有效地分类出云和冰雪、卷云、水云和高、中、低云。(2)在云分类的基础上定量反演了各类云参数,包括云顶亮温梯度、云顶亮温最小值面积变化、不同量级的云顶亮温面积及变化趋势、对流云的核心位置判别、亮温方差和大气中的水汽含量等因子参数,结合地面实测降水数据和地表高程数据,建立了降雨的强度的定量估计模式。(3)通过对2007年7月16-18日、26-29日的新疆大降水过程进行降水估计,并对估计值与区域站地面实时观测降水值作了比较,结果显示相对误差为31.97%,均方根误差为2.31 mm。降水量级的定量误差在±3 mm以内的占66%,±5 mm以内的占86%。因此,该模式具有较好的降水估计效果。

关键词： MODIS 云检测与分类降水估计模式效果检验