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APSO-CNN-SE:An Adaptive Convolutional Neural Network Approach for IoT Intrusion Detection

Computers, Materials & Continua 2024年第10期81卷 567-601页

作者： Yunfei Ban damin zhang Qing He Qianwen Shen College of Big Data and Information Engineering Guizhou UniversityGuizhou550025China

The surge in connected devices and massive data aggregation has expanded the scale of the Internet of Things(IoT)*** proliferation of unknown attacks and related risks,such as zero-day attacks and Distributed Denial of Service(DDoS)attacks triggered by botnets,have resulted in information leakage and property ***,developing an efficient and realistic intrusion detection system(IDS)is critical for ensuring IoT network *** recent years,traditional machine learning techniques have struggled to learn the complex associations between multidimensional features in network traffic,and the excellent performance of deep learning techniques,as an advanced version of machine learning,has led to their widespread application in intrusion *** this paper,we propose an Adaptive Particle Swarm Optimization Convolutional Neural Network Squeeze-andExcitation(APSO-CNN-SE)model for implementing IoT network intrusion detection.A 2D CNN backbone is initially constructed to extract spatial features from network ***,a squeeze-and-excitation channel attention mechanism is introduced and embedded into the CNN to focus on critical feature ***,the weights and biases in the CNN-SE are extracted to initialize the population individuals of the *** the number of iterations increases,the population’s position vector is continuously updated,and the cross-entropy loss function value is minimized to produce the ideal network *** evaluated the models experimentally using binary and multiclassification on the UNSW-NB15 and NSL-KDD datasets,comparing and analyzing the evaluation metrics derived from each *** to the base CNN model,the results demonstrate that APSO-CNNSE enhances the binary classification detection accuracy by 1.84%and 3.53%and the multiclassification detection accuracy by 1.56%and 2.73%on the two datasets,***,the model outperforms the existing models like DT,KNN,LR,SVM,LSTM,e

关键词： Intrusion detection system internet of things convolutional neural network channel attention mechanism adaptive particle swarm optimization

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Synthesis and Structural Determination of Nine-Coordinate K[Gd~Ⅲ(edta)(H_2O)_3]·5H_2O

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Rare Metals 2001年第4期20卷 224-229页

作者： Jun Wang, Xiangdong zhang, damin Fan, Xiao Ling Department of Chemistry, Liaoning University, Shenyang 110036, China 辽宁大学辽宁沈阳 110036

The title complex K [Gd~Ⅲ(edta)(H_2O)_3]·5H_2O was synthesized, where edta denotes ethylenediamine- tetraacetic acid. The crystal and molecular structure of the complex were determined by single-crystal X-ray structure analysis. The crystal belongs to an orthorhombic crystal system and an Fdd2 space group. The complex anion [Gd~Ⅲ(edta)(H_2O)_3] has a pseudo-monocapped square antiprismatic nine-coordinate structure in which six coordinate atoms (two N and four O) are from an edta ligand and three water molecules coordinate to Gd~Ⅲ ion directly. It can be predicted that Gd~Ⅲ ion can also form a nine-coordinate complex with ttha (triethylenetetraminehexaacetic acid) li- gand, so the GdⅢ complex anion [Gd~?é¨(r)(Httha)]~￡¨2-￡(c) can supply a free non-coordinate carboxyl group (-C-CH_2COOH) used for molecular embellishment in some biological molecules to form a contrast agent of Magnetic Resonance Imagine (MRI) with targeting function.

关键词： Gd~Ⅲ ethylenediaminetetraacetate (edta) complex structure

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融合正弦余弦和无限折叠迭代混沌映射的蝴蝶优化算法

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模式识别与人工智能 2020年第7期33卷 660-669页

作者：王依柔张达敏贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

针对蝴蝶优化算法求解精度不高、收敛速度较慢等问题,提出融合正弦余弦和无限折叠迭代混沌映射(ICMIC)的蝴蝶优化算法.首先,采用ICMIC映射对蝴蝶个体状态进行初始化,避免算法陷入局部最优.然后,在自身认知飞行部分引入正弦余弦算子,平... 详细信息

针对蝴蝶优化算法求解精度不高、收敛速度较慢等问题,提出融合正弦余弦和无限折叠迭代混沌映射(ICMIC)的蝴蝶优化算法.首先,采用ICMIC映射对蝴蝶个体状态进行初始化,避免算法陷入局部最优.然后,在自身认知飞行部分引入正弦余弦算子,平衡算法的局部搜索能力与全局搜索能力.最后,通过改进依赖香味大小的幂指数调整吸收程度,获取更好的最优解.在8个基准函数上的实验表明,文中算法具有较优的全局搜索能力和求解鲁棒性,寻优精度较高,收敛速度较快.

关键词：正弦余弦算子无限折叠迭代混沌映射(ICMIC) 蝴蝶优化算法

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利用传输线模型分析动态电路

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四川大学学报（自然科学版） 2004年第Z1期41卷 23-27页

作者：张达敏贵州工业大学计算机科学与信息技术学院贵州贵阳550003

本文详细介绍了利用传输线模型(Transmission Line Model)进行电路分析的基本原理,并给出分析一阶动态电路的实际算例.

关键词：传输线模型动态电路

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增强全局搜索和自适应蜉蝣算法

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哈尔滨工业大学学报 2022年第11期54卷 137-150页

作者：王义张达敏邹诚诚贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

针对蜉蝣算法全局搜索能力较差和自适应能力弱等问题,提出一种增强全局搜索能力和自适应的蜉蝣算法——MIWMA。首先引入非均匀高斯变异策略对雄性蜉蝣和雌性蜉蝣进行位置更新,对全局最优位置变异引导其他个体向优良位置靠近,促使种群具... 详细信息

针对蜉蝣算法全局搜索能力较差和自适应能力弱等问题,提出一种增强全局搜索能力和自适应的蜉蝣算法——MIWMA。首先引入非均匀高斯变异策略对雄性蜉蝣和雌性蜉蝣进行位置更新,对全局最优位置变异引导其他个体向优良位置靠近,促使种群具有一定指导,从而提升全局搜索能力和增强种群多样性;其次,引入不完全伽马函数与Beta累加分布的自适应惯性权重对全局搜索和开发能力建立更好的平衡,平衡种群的全局搜索和局部搜索能力,进而提升算法收敛精度,利于种群全局搜索寻找最优解的潜力;引入局部停滞对抗策略,根据迭代停滞情况,调节蜉蝣速度更新的惯性部分和社会部分,使之具有最优搜索状态,增强算法全局搜索能力。利用经典测试函数集和IEEE CEC2021测试竞赛集进行测试优化比较,验证算法的有效性和稳健性,并利用Friedman和Wilcoxon秩和检验,分析表明:提出的算法有更好的稳定性、鲁棒性和可靠性。最后运用两个工程难题进行优化,结果验证了该算法在工程优化问题上的适用性,适合求解需求高精度的优化难题。

关键词：蜉蝣算法全局搜索非均匀高斯变异种群多样性停滞策略

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基于小波变换的语音信号压缩研究

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矿业研究与开发 2008年第1期28卷 55-56页

作者：张达敏贵州大学电子科学与信息技术学院贵州贵阳550003

小波变换具有时间平移和多尺度分辨率的特点,是目前信号处理领域中十分活跃的理论。语音信号经过小波变换后,通过作用域值过滤掉不是信号主要性质的细节系数,然后利用低采样率的近似系数,加上少量关心的细节系数恢复语音信号,从而实现... 详细信息

小波变换具有时间平移和多尺度分辨率的特点,是目前信号处理领域中十分活跃的理论。语音信号经过小波变换后,通过作用域值过滤掉不是信号主要性质的细节系数,然后利用低采样率的近似系数,加上少量关心的细节系数恢复语音信号,从而实现语音信号的压缩。

关键词：信号处理小波变换语音信号信号压缩

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种群分段变异学习和S型权重变色龙群算法

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系统仿真学报 2023年第1期35卷 11-26页

作者：张达敏王义张琳娜贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025 贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025

探索寻优能力强、良好的可靠性和稳定性是智能算法应用到具体领域中的最佳选择。针对变色龙群算法存在求解不稳定、收敛精度低下和搜索开发之间不平衡等缺陷,提出一种种群多样性分段变异学习和S型权重的变色龙群算法(RMSCSA)。引入折射... 详细信息

探索寻优能力强、良好的可靠性和稳定性是智能算法应用到具体领域中的最佳选择。针对变色龙群算法存在求解不稳定、收敛精度低下和搜索开发之间不平衡等缺陷,提出一种种群多样性分段变异学习和S型权重的变色龙群算法(RMSCSA)。引入折射镜像学习(refraction mirror learning,RML)策略使变色龙更符合自然界中的观察,增强它的多样性;引入种群多样性分段变异使适应度较差的个体得到保留,并引导它向最优位置靠近;S型递减权重的引入让它进一步平衡算法的全局搜索和开发能力,通过收敛性分析得出S型递减权重因子的优势。利用经典函数集和CEC 2017函数集进行性能验证,结果表明3种策略比CSA具有更好寻优精度和效率。通过对独立运行30次的结果进行Wilcoxon秩和检验、Friedman’s以及Holm后续检验统计分析,结果表明引入的3种策略与CSA相比都有更好的寻优能力。

关键词：变色龙群算法折射镜像学习多样性变异 S型递减权重统计分析

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异构网络中基于能效优化的D2D资源分配机制

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电子与信息学报 2020年第2期42卷 480-487页

作者：张达敏张绘娟闫威陈忠云辛梓芸贵州大学大数据与信息工程学院

针对异构网络中D2D通信复用蜂窝用户频谱时存在的频谱分配问题,该文提出一种基于改进离散鸽群优化(PIO)算法的D2D通信资源分配机制。通过设置信干噪比(SINR)门限值来保证用户的通信服务质量(QoS),采用功率控制算法为用户设置发射功率,... 详细信息

针对异构网络中D2D通信复用蜂窝用户频谱时存在的频谱分配问题,该文提出一种基于改进离散鸽群优化(PIO)算法的D2D通信资源分配机制。通过设置信干噪比(SINR)门限值来保证用户的通信服务质量(QoS),采用功率控制算法为用户设置发射功率,使用基于运动权值的二进制离散鸽群优化(MWBPIO)算法为D2D用户进行资源分配,并将D2D通信技术与中继技术进行有效结合,为边缘用户建立D2D中继链路,保证边缘用户的通信质量,最大化系统性能目标。仿真结果表明,该方案有效抑制了异构通信系统中引入D2D用户后导致的干扰问题,提高了边缘用户的通信质量和系统的频谱利用率以及系统的能效。

关键词： D2D通信鸽群优化算法资源分配中继选择能效

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基于模拟退火的果蝇优化算法

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计算机应用 2016年第11期36卷 3118-3122,3126页

作者：张斌张达敏阿明翰贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025

针对果蝇算法(FOA)寻优精度不高且易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于模拟退火思想的果蝇优化算法(SA-FOA)。所提算法对解的接收机制和寻优步长进行了改进:以广义的Gibbs分布产生的概率为接收概率,解的接收满足Metropolis准则;参考非... 详细信息

针对果蝇算法(FOA)寻优精度不高且易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于模拟退火思想的果蝇优化算法(SA-FOA)。所提算法对解的接收机制和寻优步长进行了改进:以广义的Gibbs分布产生的概率为接收概率,解的接收满足Metropolis准则;参考非均匀变异的思想,使步长随迭代次数的增加逐渐减小。通过对几种典型测试函数的仿真表明,改进算法具有较强的全局搜索能力,同时寻优精度和收敛速度比果蝇算法也有较大的提高。因此,可以用改进算法对神经网络和服务调度问题的参数进行优化。

关键词：果蝇算法模拟退火寻优步长接收概率收敛速度

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基于种群活跃与混沌变螺旋策略变色龙群算法及应用

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传感技术学报 2022年第10期35卷 1382-1393页

作者：王义张达敏张琳娜赵沛雯贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025 贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025

针对变色龙群算法(CSA)求解精度低、稳定性弱和易陷入局部最优等缺陷,提出种群活跃与混沌变螺旋策略变色龙群算法(ICSA)。在CSA初始化中,引入偶对称无限折叠混沌序列,初始化中能更好遍历搜索空间,提升多样性;考虑变色龙眼睛转动寻食的... 详细信息

针对变色龙群算法(CSA)求解精度低、稳定性弱和易陷入局部最优等缺陷,提出种群活跃与混沌变螺旋策略变色龙群算法(ICSA)。在CSA初始化中,引入偶对称无限折叠混沌序列,初始化中能更好遍历搜索空间,提升多样性;考虑变色龙眼睛转动寻食的盲目性,引入变螺旋指引策略缩小转动的目标,同时利用自适应惯性权重平衡算法的搜索开发,增强算法搜索能力;引入黎曼流形量子学习策略,在后期提升种群活跃度使算法跳出局部最优解,提升开发能力。利用CEC函数集测试算法的有效性、可靠性、算法性能和时间复杂度分析;以无源时差定位(TDOA)为场景验证在无源定位中的求解性能。多项实验表明,ICSA算法寻优精度和稳定性均得以有效改善、在TDOA定位中准确率得到有效提升。

关键词：变色龙群算法无限折叠序列变螺旋种群活跃度 CEC函数无源时差定位

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