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考虑动态重构机制的IMA可靠性建模和评估方法

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：胡耕硕焦健胡朗霄景永峰北京航空航天大学可靠性与系统工程学院

为解决综合模块化航空电子系统（IMA）由于动态重构机制的存在导致其可靠性难以建模和评估的问题，分析了IMA的组成结构及资源备份和资源抢占两种动态重构机制。根据分析结果，在现有总线性能共享多状态系统模型的基础上，考虑动态重构... 详细信息

为解决综合模块化航空电子系统（IMA）由于动态重构机制的存在导致其可靠性难以建模和评估的问题，分析了IMA的组成结构及资源备份和资源抢占两种动态重构机制。根据分析结果，在现有总线性能共享多状态系统模型的基础上，考虑动态重构机制下的计算资源再分配问题，建立适用于动态重构机制下IMA的可靠性模型。同时，提出一种基于通用生成函数的动态重构机制下IMA可靠性评估算法，对不同动态重构机制下系统可靠度进行量化评估。以某型直升机IMA中综合任务处理系统为对象进行案例应用研究，分析其备用通用处理单元数量变化对系统可靠度的影响规律，并提出最优化设计方案，以验证所提可靠性建模和评估方法的可行性。

关键词：直升机综合模块化航空电子系统动态重构多状态系统通用生成函数可靠性

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基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法

郑州大学学报(工学版) 2024年

作者：景永俊吴悔陈旭宋吉飞北方民族大学计算机科学与工程学院国家(中卫)新型互联网交换中心合肥工业大学计算机与信息学院

针对伪装后僵尸网络主机难以检测的问题,提出一种基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法(GRSGM)。首先,将网络数据转化为图数据,并对其进行重构以此增强主机节点特征表示;其次,基于重构图中拓扑结构、节点的特征和位置变化设计僵尸网... 详细信息

针对伪装后僵尸网络主机难以检测的问题,提出一种基于图重构和子图挖掘的僵尸网络检测方法(GRSGM)。首先,将网络数据转化为图数据,并对其进行重构以此增强主机节点特征表示;其次,基于重构图中拓扑结构、节点的特征和位置变化设计僵尸网络子图评分函数,以此捕捉伪装后的特征,提取出僵尸网络子图,并对原始图和重构图进行预检测,以提高检测的准确率和效率,减少重构误差;最后,对预检测结果和僵尸网络子图进行综合评分,以获取完整的僵尸网络信息。在ISCX 2014僵尸网络数据集和CICIDS2017僵尸网络数据集上的实验结果表明:GR-SGM的检测准确率分别达到99.98%和99.91%,F1分别达到99.94%和99.65%,相较于其他僵尸网络检测模型,GR-SGM能更加高效准确地识别僵尸网络节点,同时具有更低的误报率。

关键词：僵尸网络子图挖掘图重构网络安全预检测

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混合特征平衡图注意力网络日志异常检测模型

计算机工程与应用 2024年

作者：陈旭张硕景永俊王叔洋北方民族大学电气信息工程学院北方民族大学计算机科学与工程学院

针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性，导致异常检测准确率低的问题。本文提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型(HBGATLog)。首先，构建混合日志图构建模块，通过混合特征提取模块提取日志数... 详细信息

针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性，导致异常检测准确率低的问题。本文提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型(HBGATLog)。首先，构建混合日志图构建模块，通过混合特征提取模块提取日志数据的语义信息、日志序列和时间结构，增强日志特征间的关联性，并采用日志图构建模块构建日志图，有效保留空间结构特征。其次，设计平衡日志图生成模块，解决不平衡的日志数据导致检测结果偏向多数类问题。然后，采用图日志异常检测模块进行异常检测。最后，使用BGL、Thunderbird和HDFS三个公共数据集对HBGATLog进行验证，实验结果表明，F1 Score分别达到了99.0%、98.7%和98.1%。证明HBGATLog不但能够解决日志数据不平衡问题，充分考虑日志数据特征的关联性，而且有效降低了漏检率。

关键词：日志异常检测日志分析图神经网络混合特征提取数据不平衡

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图神经网络在异常检测中的应用综述

计算机工程与应用 2024年第13期60卷 51-65页

作者：陈佳乐陈旭景永俊王叔洋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750030 北方民族大学电气信息工程学院银川750030

图数据常用于表示不同个体之间复杂的关系,例如社交网络、金融网络和微服务网络等。图神经网络(GNN)是一种用于处理图数据的深度学习模型,它可以有效捕获图数据中的结构信息和特征信息。异常检测是指从海量数据中找出不符合预期的数据... 详细信息

图数据常用于表示不同个体之间复杂的关系,例如社交网络、金融网络和微服务网络等。图神经网络(GNN)是一种用于处理图数据的深度学习模型,它可以有效捕获图数据中的结构信息和特征信息。异常检测是指从海量数据中找出不符合预期的数据。传统异常检测方法在检测图数据时通常不考虑数据之间的关系,而使用GNN进行异常检测的模型可以利用图结构和图特征进行学习,从而提高异常检测的准确性和鲁棒性。从三个方面对GNN在异常检测中的应用进行综述。介绍了GNN的基本框架,分别探讨了GNN在静态图异常检测、动态图异常检测和时序数据异常检测的最新研究进展,深入分析了该领域未来的研究方向。

关键词：图神经网络异常检测静态图动态图时序数据

基于SHAP-LightGBM的电动集装箱正面吊运起重机能耗分析和异常识别

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工程设计学报 2024年第1期31卷 81-90页

作者：郄永军任杰孙帅周东才张凡三一重工股份有限公司北京102206 三一海洋重工有限公司广东珠海519050

集装箱正面吊运起重机(以下简称正面吊)在港口的实际作业中发挥着重要作用。随着社会对能源和环境问题的日益关注,正面吊的电动化趋势愈加显著,市场上电动正面吊的数量逐年增加。电耗性能直接影响电动正面吊的续航能力、作业效率和作业... 详细信息

集装箱正面吊运起重机(以下简称正面吊)在港口的实际作业中发挥着重要作用。随着社会对能源和环境问题的日益关注,正面吊的电动化趋势愈加显著,市场上电动正面吊的数量逐年增加。电耗性能直接影响电动正面吊的续航能力、作业效率和作业成本,是电动正面吊的重要性能之一。驾驶行为、作业工况、设备故障等因素均会对电动正面吊的能耗产生影响。为此,通过收集电动正面吊客户侧的实际运行数据,基于LightGBM(light gradient boosting machine,轻量级梯度提升机)模型,在微观和宏观两个层面分别对电动正面吊的行驶和作业过程进行能耗建模,并运用SHAP(Shapley additive explanations,沙普利加和解释)理论量化分析不同作业工况、作业行为对电动正面吊能耗的影响,同时识别设备故障所引起的能耗异常。结果表明,基于SHAP-LightGBM的能耗模型能够准确预测和分析电动正面吊的行驶和作业能耗,可为电动正面吊的设计、能耗策略优化提供有效的信息输入,同时可建立电动正面吊实际运行过程的理论能耗基准,有效指导驾驶行为和识别故障造成的能耗异常等。

关键词：集装箱正面吊运起重机能耗模型异常识别 LightGBM模型能耗优化

《中国农民合作社》让“葫芦河”品牌传播得更广

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中国农民合作社 2024年第8期 30-31页

作者：景永学甘肃省平凉市静宁县格瑞苹果专业合作社

2024年5月29日,在农业农村部管理干部学院组织的“聚力强社”新型农业经营主体领军带头人培育计划活动中,我再次走上讲台,以学员身份作了题为《葫芦河品牌成长故事》的分享:我是静宁县格瑞苹果专业合作社首任理事长、总经理景永学,格瑞... 详细信息

2024年5月29日,在农业农村部管理干部学院组织的“聚力强社”新型农业经营主体领军带头人培育计划活动中,我再次走上讲台,以学员身份作了题为《葫芦河品牌成长故事》的分享:我是静宁县格瑞苹果专业合作社首任理事长、总经理景永学,格瑞合作社成立于2007年7月11日,现有成员110户,种植苹果3000余亩,年产值4500万元,是国家农民合作社示范社、科普惠农兴村先进单位……

关键词：农民合作社品牌成长专业合作社管理干部学院新型农业经营主体领军培育计划示范社

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幼儿感恩行为培养的方式、方法研究

幼儿感恩行为培养的方式、方法研究

中国陶行知研究会2023年学术年会

作者：景永红甘肃省定西市临洮县崇文幼儿园

感恩行为是指个体在接受过他人的帮助之后,发自内心的向帮助的人表达感激或提供某些回馈。在生活中,每个人都要心怀感恩之情,这样才能够使社会和谐发展。古语有云,送人玫瑰,手留余香,感恩不仅是现代社会发展中人们所必需的品质,同时在... 详细信息

感恩行为是指个体在接受过他人的帮助之后,发自内心的向帮助的人表达感激或提供某些回馈。在生活中,每个人都要心怀感恩之情,这样才能够使社会和谐发展。古语有云,送人玫瑰,手留余香,感恩不仅是现代社会发展中人们所必需的品质,同时在古代也广泛受到文人墨客的赞美。作为中华传统美德的重要组成部分,感恩行为的培养也要从小做起,幼儿园教师在引导幼儿学习和成长时,应当有意识地渗透感恩教育,让幼儿感恩世界,感恩社会,感恩他人,感恩自然,使幼儿的幸福感持续提升,促进幼儿身心健康全面发展。本文作者就从不同角度详细阐述了在幼儿教育中如何培养幼儿的感恩意识和感恩行为,希望能够为相关教师带来帮助。

关键词：幼儿感恩行为培养方式培养方法

来源： cnki会议评论

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时空图神经网络在物联网中的应用综述

计算机工程与应用 2024年

作者：张建伟陈旭王叔洋景永俊宋吉飞北方民族大学计算机科学与工程学院北方民族大学电气信息工程学院国家新型互联网交换中心(中卫)

随着物联网在各个领域物理设备的发展，产生的大量数据给当前数据处理方法带来了挑战。深度学习模型具备处理大规模和高维度数据的能力，已逐渐应用于物联网不同领域。时空图神经网络作为一种处理图结构数据的深度学习模型，能够对物联... 详细信息

随着物联网在各个领域物理设备的发展，产生的大量数据给当前数据处理方法带来了挑战。深度学习模型具备处理大规模和高维度数据的能力，已逐渐应用于物联网不同领域。时空图神经网络作为一种处理图结构数据的深度学习模型，能够对物联网中的拓扑结构和时间信息进行建模，并在物联网预测任务中展现出优秀性能。首先，介绍了物联网中的时间相关性和空间相关性，以及不同时空网络架构的构建方法，并基于空间相关性的不同，将时空图神经网络分为时空图卷积网络和时空图注意力网络。然后，进一步分析了时空图卷积网络和时空图注意力网络在物联网中的应用，主要包括交通、环境和能源领域。最后，探讨了时空图神经网络在物联网应用中面临的挑战和未来的研究方向。

关键词：物联网深度学习时空图神经网络图结构数据

TRGATLog:基于日志时间图注意力网络的日志异常检测方法

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计算机应用研究 2024年第4期41卷 1034-1040页

作者：陈旭张硕景永俊王叔洋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750000 北方民族大学电气信息工程学院银川750000

为解决现有日志异常检测方法往往只关注定量关系模式或顺序模式的单一特征,忽略了日志时间结构关系和不同特征之间的相互联系,导致较高的异常漏检率和误报率问题,提出基于日志时间图注意力网络的日志异常检测方法。首先,通过设计日志语... 详细信息

为解决现有日志异常检测方法往往只关注定量关系模式或顺序模式的单一特征,忽略了日志时间结构关系和不同特征之间的相互联系,导致较高的异常漏检率和误报率问题,提出基于日志时间图注意力网络的日志异常检测方法。首先,通过设计日志语义和时间结构联合特征提取模块构建日志时间图,有效整合日志的时间结构关系和语义信息。然后,构造时间关系图注意力网络,利用图结构描述日志间的时间结构关系,自适应学习不同日志之间的重要性,进行异常检测。最后,使用三个公共数据集验证模型的有效性。大量实验结果表明,所提方法能够有效捕获日志时间结构关系,提高异常检测精度。

关键词：异常检测日志分析图注意力网络网络安全日志时间图