检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

面向异常数据流的多分类器选择集成方法

计算机工程与应用 2018年第2期54卷 107-113页

作者：杨融泽柳毅广东工业大学计算机学院广州510006

传统的多分类器选择算法产生较大的计算和存储开销。另外,多分类器对异常数据流的预测稳定性是解决概念飘移的重要因素。通过引入改进的决策轮廓矩阵和支持熵解决了每个分类器集合之间模糊差异度问题,并将支持熵作为差异度度量的输入衡... 详细信息

传统的多分类器选择算法产生较大的计算和存储开销。另外,多分类器对异常数据流的预测稳定性是解决概念飘移的重要因素。通过引入改进的决策轮廓矩阵和支持熵解决了每个分类器集合之间模糊差异度问题,并将支持熵作为差异度度量的输入衡量标准,使分类器集合之间的差异度计算更加稳定高效,并在此基础上提出了一种基于差异度集成的异常数据流检测方法并实现其算法;该方法应用在异常分类器选择模块,主要包括三个步骤:构建决策轮廓矩阵、整合支持熵、分类器集合差异度度量。实验结果表明,该算法对异常流量的预测精度和稳定性相比其他算法较好,由于分类器训练时间达到10^(-2)s左右,基本上能够适应数据流量检测的实时性需求。

关键词：选择集成异常数据流决策轮廓矩阵支持熵差异度量

基于改进LSTM模型的网络异常数据流智能检测系统

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

信息与电脑 2023年第19期35卷 53-55页

作者：罗庆佳江门职业技术学院信息工程学院广东江门529090

常规网络异常数据流智能检测系统的检测效率较低,为此提出基于改进长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型的网络异常数据流智能检测系统。根据系统的基本功能实现需求,设计了网络数据流采集器和通信无线网卡等硬件部分,并利... 详细信息

常规网络异常数据流智能检测系统的检测效率较低,为此提出基于改进长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型的网络异常数据流智能检测系统。根据系统的基本功能实现需求,设计了网络数据流采集器和通信无线网卡等硬件部分,并利用LSTM模型设计系统中的检测模块,结合数据接收引擎模块和数据流特征提取模块完成系统软件部分的设计。系统测试结果表明,所设计的网络异常数据流智能检测系统能够在较短时间内检出更多异常数据,检测效率较高。

关键词：长短期记忆网络(LSTM) 异常数据流智能检测系统

工作流中检测异常数据流的系统遍历图算法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

无线互联科技 2017年第11期14卷 97-100页

作者：麻亚翰西安工程大学陕西西安710048

工作流技术已经成为管理日益复杂业务流程的标准方案。成功的业务流程管理依赖于有效的工作流模型,而工作流模型主要限制控制流和数据流方面。但是大量分析和算法的存在是用来验证控制流的正确性,只有相对较少的方案可用于验证数据流的... 详细信息

工作流技术已经成为管理日益复杂业务流程的标准方案。成功的业务流程管理依赖于有效的工作流模型,而工作流模型主要限制控制流和数据流方面。但是大量分析和算法的存在是用来验证控制流的正确性,只有相对较少的方案可用于验证数据流的正确性。文章针对工作流中的异常数据流,对异常数据流进行定义和分类,并提出一种异常数据流验证算法—系统遍历图算法,其可以在工作流建模时避免异常数据流,有效减少企业经济活动的风险,帮助企业高效地作出决策。

关键词：工作流异常数据流控制流

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电力信息通信网异常数据流动态监测方法

微型电脑应用 2023年第4期39卷 191-194页

作者：黄志才钟世泰广东电网公司东莞供电局广东东莞523000

在不同电网信息通信网协作决策系统的影响下,异常数据损失过多,形成过多的脏数据,影响监测过程,对此,研究一种电力信息通信网异常数据流动态监测方法。整合多种序列模式数据为一个集合,挖掘通信异常数据,根据异常数据流动特征,设定一个... 详细信息

在不同电网信息通信网协作决策系统的影响下,异常数据损失过多,形成过多的脏数据,影响监测过程,对此,研究一种电力信息通信网异常数据流动态监测方法。整合多种序列模式数据为一个集合,挖掘通信异常数据,根据异常数据流动特征,设定一个已知数值的压缩率,控制异常数据的损失,得到异常数据流动实际的轨迹分布;设定轨迹异常数据节点簇头,设计一个动态监测结构,最终完成动态监测方法的建立。实验结果表明所设计的动态监测方法得到的脏数据最少。

关键词：电力信息通信网异常数据流动态监测

基于智慧校园的网络态势感知系统设计及实现研究

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自动化与仪器仪表 2021年第8期 139-142页

作者：廖信海广东外语外贸大学广州510000

传统感知系统采集的流量数据属性,与网络态势关联程度不大,导致预测网络态势值存在误差。为此,提出基于智慧校园的网络态势感知系统。硬件方面,构建智慧校园网络框架,以嵌入式微处理器为中心,优化感知网关,连接智慧校园终端设备与服务器... 详细信息

传统感知系统采集的流量数据属性,与网络态势关联程度不大,导致预测网络态势值存在误差。为此,提出基于智慧校园的网络态势感知系统。硬件方面,构建智慧校园网络框架,以嵌入式微处理器为中心,优化感知网关,连接智慧校园终端设备与服务器;软件方面,对数据流设置时间窗口,预处理后采集数据属性,判断存在异常的数据包,对其进行聚合整理,计算异常数据流发生可能性、威胁性,赋值校园网络防御能力,计算网络态势值,感知网络安全程度。为主机分配脆弱性数据和恶意代码数据,进行对比实验,结果表明,此次设计系统提高了攻击数据检测率,缩短了网络态势值预测时间,同时降低了预测误差,保证了网络态势感知精度。

关键词：智慧校园感知网关异常数据流态势值防御能力