适合于入侵检测的分步特征选择算法

针对入侵检测数据集维数高,导致检测算法处理速度慢,而其中包含许多对检测效果影响不大的特征的问题,提出了一种分步特征选择算法。它通过对相关特征和冗余特征的定义,以互信息为准则,首先删除不相关特征,然后删除冗余特征。该算法的时间复杂性低,且独立于检测算法,可以通过调整阈值平衡检测精度和特征的数量。以权威数据集KDD-99为实验数据集,对多种检测算法进行了实验。结果表明,该算法能有效地选择特征向量,保证检测精度,提高检测速度。     

嵌入式通信软件开发中的设计模式

设计模式描述了在软件开发过程中经常出现的问题及其解决方案,是软件复用的有效途径.在嵌入式系统软件开发中,设计模式的应用可以提高软件的质量.归纳了一个基于客户机/服务器结构的嵌入式通信软件设计模式,并进行了描述,然后给出了该设计模式的一个实现框架.最后通过一个实例表明该框架可以使嵌入式软件开发人员快速的构建许多不同的嵌入式通信软件.     

数据挖掘在检测P2P下载中的应用

分析了局域网内网用户大流量下载的特点,将数据挖掘技术应用于发现用户大规模P2P下载中,建立了检测大规模P2P下载的模型,根据领域知识,有效克服了关联算法在这个领域中的局限性,并优化了数据挖掘中的关联算法,通过实验证明优化的算法提高了检测的效率.最后将挖掘出的规则与防火墙系统联动,拒绝了局域网中大规模的下载,提高了校园网的利用效率.     

融合自注意力的关系抽取级联标记框架研究

命名实体识别和关系抽取是自然语言处理和知识图谱构建中两个十分重要的子任务。针对关系抽取过程中容易出现的错误传递和实体共享的缺陷,提出了一种融合自注意力机制的实体关系抽取级联标记框架Att-CasRel,不仅解决了级联错误,还能够解决同一个句子中多个关系三元组共享相同实体的问题。在Bert模型的基础上,使用CMeIE数据集的文本进行再训练得到适用于中文医疗领域的CB-Bert,并在尾实体识别阶段融入自注意力机制来增强头实体编码向量的特征表达,提高了模型的特征提取能力。在CMeIE数据集上的实验结果表明,该标记框架相较于独立抽取的模型以及其他联合抽取模型取得了更好的效果。     

基于USB移动存储的钢丝绳探伤报警系统设计

针对钢丝绳探伤检测中的数据存储,提出了一种用单片机实现USB移动存储控制的方案。设计了一个系统,它实现了把现场检测的模拟信号转换成可以被移动存储器识别的数字信号,自动在存储器中建立文件,存储检测数据,并在检测到断丝时作出报警。给出了关键电路的连线图,简要说明了软件设计。现场检测结果表明系统符合工况要求。     

基于VB、Matlab和Access的石油井架应力测量系统

基于分布式光纤光栅传感器网络和Modbus RTU通讯协议,实现了石油井架应力多点测量与数据自动采集、记录和分析.通过OLE技术和MatrixVB组件,VB与Matlab、Acces8的无缝连接,现场数据经算术平均滤波后写入到Access后台数据库中.Matlab计算模块根据测试点应力值计算出的井架承载能力及绘制杆件和...     

基于用户定义规则的软件平台研究与设计

软件中的逻辑规则和数据多,对其定义和修改的工作量大。为此,提出一种基于用户定义规则的软件平台。从业务逻辑规则的角度出发,结合软件需求变更的特点,以数据字典、知识仓库和解释器为核心,以软件业务规则灵活化为主要目的,实现不同数据来源和类型规则的管理和解释功能,设计随需应变的软件平台。实验结果表明,该平台的开发和维护效率均较好。     

基于可靠性理论的井架承载能力评定系统

基于可靠性理论的一次二阶矩极限状态设计方法,采用分布式光纤光栅传感器网络测量井架多点应力和位移数据,由根据JC法编制的Matlab程序计算井架承载能力。试验数据和计算结果均写入Access后台数据库,自动生成Word格式的评定报告。通过ADO、VBA和MatrixVB组件技术,实现了VB、Access、Word与Matlab软件的混合编程,构成了基于井架承载能力检测技术的评估系统。     

网络入侵检测中的自动决定聚类数算法

针对模糊C均值算法(fuzzy C-means algorithm,简称FCM)在入侵检测中需要预先指定聚类数的问题,提出了一种自动决定聚类数算法(fuzzy C-means and support vector machine algorithm,简称F-CMSVM).它首先用模糊C均值算法把目标数据集分为两类,然后使用带有模糊成员函数的支持向量机(support vector machihe,简称SVM)算法对结果进行评估以确定目标数据集是否可分,再迭代计算,最终得到聚类结果.支持向量机算法引入模糊C均值算法得出的隶属矩阵作为模糊成员函数,使得不同的输入样本可以得到不同的惩罚值,从而得到最优的分类超平面.该算法既不需要对训练数据集进行标记,也不需要指定聚类数,因此是一种真正的无监督算法.在对KDD CUP 1999数据集的仿真实验结果表明,该算法不仅能够得到最佳聚类数,而且对入侵有较好的检测效果.     

气相色谱-质谱联用和电子鼻用于鉴别鸡精调味品香气成分

以新鲜鸡精、久置鸡精和哈败鸡精为研究对象,采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术分析其挥发性风味成分,并利用感官评价和电子鼻技术对鸡精样品的风味属性进行评定,并采用主成分分析法和聚类分析法研究电子鼻对鸡精的区分能力,采用偏最小二乘法建立挥发性风味成分与嗅闻感官属性之间的相关性。结果表明,鸡精调味品共检测出53种挥发性风味成分,主要包括烯类3种、醇类6种、酮类4种、醛类12种、酯类6种、芳香族化合物3种、含硫化合物13种、杂环化合物4种和其他化合物2种;人工感官评价和电子鼻结果一致,认为新鲜鸡精与久置鸡精的风味更为接近,与挥发性风味物质含量结果相吻合;偏最小二乘法结果表明,有30种挥发性风味成分与嗅闻感官属性具有较好的相关性。研究结果表明气相色谱-质谱、电子鼻结合化学计量学方法可以综合评价鸡精调味品的嗅觉风味。