血液透析装置校准过程注意事项以及主要计量参数异常原因分析

本文主要介绍血液透析装置校准过程中的注意事项以及主要计量参数的异常原因分析。     

梦幻缥缈——剑河巫沙苗寨

<正>巫沙村坐落在剑河县南哨乡东面10公里,距县城84公里,海拔为480至500米的小山岭,全村226户1192人,苗族占全村人口的90.78%。巫沙村三面环水,背倚青山,古树参天,山水相映,幽雅僻静,180余座穿枋结构吊脚木楼,36栋的传统粮仓群,依山而建,鳞次栉比,掩映在古树林中,风貌协调统一。南哨河从西侧由南向北流淌,河水环绕着村子的西、南、东南三个方向,水边码头拾级而上,穿过护寨林直通寨内。村寨四周植被良好,青山环抱,环境优美。苗     

采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

云组合服务网络的异常植入数据检测算法

云组合服务网络在路由转发控制受到节点的同态扰动影响,容易受到植入入侵,为了提高网络的安全性,提出一种基于阈值组合判决的云组合服务网络的异常植入数据检测算法。构建网络异常植入数据的统计特征模型,采用大数据挖掘技术进行云组合服务网络异常植入数据特征检测和滤波分析,提取云组合服务网络数据的谱特征量,采用支持向量机学习方法进行云组合服务网络的异常植入数据检测过程中的自适应寻优控制,采用双门限阈值组合判决方法,实现对目标数据的准确检测,提高对异常植入数据的准确定位检测能力。仿真结果表明,采用该方法进行云组合服务网络异常植入数据检测的准确概率较高,检测性能较好,提高了网络安全性。