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基于CNN-BiLSTM的ICMPv6 DDoS攻击检测方法
1
作者 王春兰 郭峰 +2 位作者 刘晋州 王明华 韩宝安 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第4期71-78,84,共9页
针对ICMPv6网络中DDoS攻击检测问题,提出一种基于CNN-BiLSTM网络的检测算法。通过将带有注意力机制、DropConnect和Dropout混合使用加入到CNN-BiLSTM算法中,防止在训练过程中产生过拟合问题,同时更准确提取数据的特性数据。通过实验表明... 针对ICMPv6网络中DDoS攻击检测问题,提出一种基于CNN-BiLSTM网络的检测算法。通过将带有注意力机制、DropConnect和Dropout混合使用加入到CNN-BiLSTM算法中,防止在训练过程中产生过拟合问题,同时更准确提取数据的特性数据。通过实验表明:提出的算法在多次实验中的检测准确率、误报率与漏报率平均值分别为92.84%、4.49%和10.54%,检测算法泛化性较强,性能优于其他算法,能够有效处理ICMPv6 DDoS攻击检测问题。 展开更多
关键词 分布式拒绝服务攻击 攻击检测 ICMPV6 CNN BiLSTM
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用于高光谱-多光谱图像盲融合的自适应退化感知Transformer(封底文章·特邀) 被引量：1
2
作者 曹栩珩 郝小鹏 +2 位作者 廉玉生 王绪泉 程鑫彬 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第5期8-19,共12页
针对高光谱与多光谱图像融合中预设退化信息依赖性强及空谱域交互信息挖掘不足的问题,提出了一种基于自适应退化信息感知的特征融合框架。首先,通过探索图像层次特征之间的空谱相关性,提出了一种空谱特征融合注意力机制,显著增强了融合... 针对高光谱与多光谱图像融合中预设退化信息依赖性强及空谱域交互信息挖掘不足的问题,提出了一种基于自适应退化信息感知的特征融合框架。首先,通过探索图像层次特征之间的空谱相关性,提出了一种空谱特征融合注意力机制,显著增强了融合图像中空间和光谱域信息之间的交互。其次,依据空间/光谱退化过程的直流增益和平滑物理特性,构建了空间/光谱退化感知网络模型,实现了无需预设退化信息的高光谱和多光谱图像高效融合。最后,设计了一种基于子空间的损失函数,通过解耦光谱退化信息感知过程中空间域的信息干扰,有效提升了网络对空间和光谱退化信息的感知精度。实验结果表明,与九种基线算法相比,文中方法重建结果的峰值信噪比在CAVE和Harvard数据集上分别提升了40.0%和32.7%。在混合分辨率系统上的实验结果中,文中方法重建的光谱波段图像展现出更准确的结构纹理和信号强度,进一步验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 盲融合 退化表征 高光谱成像 超分辨率
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融合状态估计和深度学习的智能电网异常检测模型 被引量：2
3
作者 郑铁军 张宏杰 +1 位作者 王景 王洋 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第2期143-151,共9页
针对Web攻击和DDoS攻击引发的电力系统中一系列难以检测的网络安全事件问题,提出了一种加权最小二乘法、扩展卡尔曼滤波器与两阶段深度学习异常检测模型相融合的智能电网异常检测方法.该方法采用自适应合成采样算法,解决了电力系统中网... 针对Web攻击和DDoS攻击引发的电力系统中一系列难以检测的网络安全事件问题,提出了一种加权最小二乘法、扩展卡尔曼滤波器与两阶段深度学习异常检测模型相融合的智能电网异常检测方法.该方法采用自适应合成采样算法,解决了电力系统中网络安全数据分布不平衡问题;融合加权最小二乘法和扩展卡尔曼滤波器,借助电力系统中的动态非线性特性,通过精确的状态估计提高了智能电网异常检测的准确性,并使用χ^(2)检验和异常检测指数检测了电力系统中的安全风险;在此基础上,将改进的深度神经网络模型和多重BiLSTM网络模型相结合,对网络安全风险事件进行了分类识别.将该方法在CICIDS2017数据集上进行数值模拟验证.数值仿真结果表明该方法能有效检测出各类攻击,具有更好的异常检测能力,并对网络安全风险事件分类精度提升了3.85%. 展开更多
关键词 智能电网 状态估计 异常检测 自适应合成采样
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基于航拍图像的输电线路异物识别 被引量：46
4
作者 金立军 姚春羽 +1 位作者 闫书佳 张文豪 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期277-281,共5页
为提高无人机电网巡线故障点排查的效率,针对输电线路走廊悬挂异物的潜在故障,提出一种可从大量航拍输电线路图像中筛选出挂有异物的图像的方法.基于形态学算法改进Otsu(最大类间方差)自适应阈值分割算法分割图像背景,提出一种新的基于... 为提高无人机电网巡线故障点排查的效率,针对输电线路走廊悬挂异物的潜在故障,提出一种可从大量航拍输电线路图像中筛选出挂有异物的图像的方法.基于形态学算法改进Otsu(最大类间方差)自适应阈值分割算法分割图像背景,提出一种新的基于输电线路特征的滤波方法进一步滤除背景;通过梯度法获取电力线的边缘,选取Hough变换累加器中局部极大值个数与最终检测到的线路数量作为异物特征向量来识别异物.最后,开发出批处理系统识别验证.结果表明,该算法能将挂有异物的电力线图像准确识别,为输电线路可靠性提供保障. 展开更多
关键词 输电线路 异物识别 复杂背景 航拍图像 霍夫变换
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基于谐波小波包和BP神经网络的滚动轴承声发射故障模式识别技术 被引量：63
5
作者 赵元喜 胥永刚 +1 位作者 高立新 崔玲丽 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期162-165,共4页
由于滚动轴承声发射信号在各频段的能量分布与轴承的故障类型相关,可以利用谐波小波包将不同故障滚动轴承的声发射信号分解到不同频段,进而将各频段的能量组成特征向量输入BP神经网络,通过神经网络判别滚动轴承的故障类型。利用神经网... 由于滚动轴承声发射信号在各频段的能量分布与轴承的故障类型相关,可以利用谐波小波包将不同故障滚动轴承的声发射信号分解到不同频段,进而将各频段的能量组成特征向量输入BP神经网络,通过神经网络判别滚动轴承的故障类型。利用神经网络对滚动轴承进行故障识别时,对谐波小波包和Daubechies小波包进行了比较。实验结果表明对于滚动轴承声发射信号的故障模式识别,将谐波小波包分解和BP神经网络相结合的方法可以获得良好的效果。 展开更多
关键词 滚动轴承 声发射 谐波小波包 神经网络 故障模式识别
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基于信息熵距的旋转机械振动故障诊断方法 被引量：22
6
作者 陈非 黄树红 +2 位作者 张燕平 申弢 高伟 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 2008年第1期9-13,共5页
介绍了信息融合的基本概念和目前在旋转机械振动故障诊断当中用得比较多的一些融合诊断方法。从信息融合的思想出发,利用时域的奇异谱熵、频域的功率谱熵、时-频域的小波能谱熵和小波空间特征谱熵,通过特征级的信息融合,提出了一种基于... 介绍了信息融合的基本概念和目前在旋转机械振动故障诊断当中用得比较多的一些融合诊断方法。从信息融合的思想出发,利用时域的奇异谱熵、频域的功率谱熵、时-频域的小波能谱熵和小波空间特征谱熵,通过特征级的信息融合,提出了一种基于信息熵距的旋转机械振动故障监测和诊断的方法。数学推导表明,信息熵距符合模糊理论中最大隶属度原则,将它作为判别指标是可行的。实例计算表明,信息熵距能够较好的区分故障类别,在此基础上,通过多转速下的熵距曲线图可以提高转子故障诊断的准确性。 展开更多
关键词 旋转机械 信息融合 故障诊断 信息熵 信息熵距 模糊理论
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最大散度差和大间距线性投影与支持向量机 被引量：59
7
作者 宋枫溪 程科 +1 位作者 杨静宇 刘树海 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期890-896,共7页
首先对 Fisher 鉴别准则作了必要的修正，并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分类器；然后探讨了当参数 C 趋向无穷大时，最大散度差分类器的极限情况，得到了大间距线性投影分类器；最后通过分析说明，大间距线性投影分类器实际上是... 首先对 Fisher 鉴别准则作了必要的修正，并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分类器；然后探讨了当参数 C 趋向无穷大时，最大散度差分类器的极限情况，得到了大间距线性投影分类器；最后通过分析说明，大间距线性投影分类器实际上是在模式样本线性可分的条件下，线性支持向量机的一种特殊情况．在 ORL 和 NUST603人脸库上的测试结果表明，最大散度差分类器和大间距线性投影分类器可以与线性支持向量机、不相关线性鉴别分析相媲美，优于 Foley-Sammon 鉴别分析方法． 展开更多
关键词 最大散度差 大间距线性投影 支持向量机 FISHER鉴别准则 线性鉴别分析 人脸 识别
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处理非线性分类和回归问题的一种新方法(I)——支持向量机方法简介 被引量：187
8
作者 陈永义 俞小鼎 +1 位作者 高学浩 冯汉中 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2004年第3期345-354,共10页
简要介绍了近年来倍受瞩目的一种处理高度非线性分类、回归等问题的计算机学习的新方法———支持向量机 (SVM)方法 ;分析了这一方法的特点及其在数值预报产品释用及气象研究业务中的应用前景。SVM是一种有坚实理论基础的新颖的小样本... 简要介绍了近年来倍受瞩目的一种处理高度非线性分类、回归等问题的计算机学习的新方法———支持向量机 (SVM)方法 ;分析了这一方法的特点及其在数值预报产品释用及气象研究业务中的应用前景。SVM是一种有坚实理论基础的新颖的小样本学习方法。它基本上不涉及概率测度及大数定律等 ,因此不同于现有的统计方法。从本质上看 ,它避开了从归纳到演绎的传统过程 ,实现了高效的从训练样本到预报样本的“转导推理”(transductiveinference) ,大大简化了通常的分类和回归等问题。SVM的最终决策函数只由少数的支持向量所确定 ,计算的复杂性取决于支持向量的数目 ,而不是样本空间的维数 ,这在某种意义上避免了“维数灾”。 展开更多
关键词 支持向量机 模式识别 回归分析 密度估计 天气预报
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受限波尔兹曼机 被引量：107
9
作者 张春霞 姬楠楠 王冠伟 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2015年第2期159-173,共15页
受限波尔兹曼机(restricted Boltzmann machines,RBM)是一类具有两层结构、对称连接且无自反馈的随机神经网络模型,层间全连接,层内无连接.近年来,随着RBM的快速学习算法一对比散度的出现,机器学习界掀起了研究RBM理论及应用的热潮.实... 受限波尔兹曼机(restricted Boltzmann machines,RBM)是一类具有两层结构、对称连接且无自反馈的随机神经网络模型,层间全连接,层内无连接.近年来,随着RBM的快速学习算法一对比散度的出现,机器学习界掀起了研究RBM理论及应用的热潮.实践表明,RBM是一种有效的特征提取方法,用于初始化前馈神经网络可明显提高泛化能力,堆叠多个RBM组成的深度信念网络能提取更抽象的特征.鉴于RBM的优点及其在深度学习中的广泛应用,本文对RBM的基本模型、学习算法、参数设置、评估方法、变形算法等进行了详细介绍,最后探讨了RBM在未来值得研究的方向. 展开更多
关键词 机器学习 深度学习 受限波尔兹曼机 对比散度 GIBBS采样
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模糊模式识别在凝汽器故障诊断中的应用 被引量：53
10
作者 王培红 朱玉娜 +1 位作者 贾俊颍 吕震中 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第10期46-49,共4页
运用模糊数学方法，将阀值原则和最大隶属原则相结合，建立了凝汽器故障诊断模型。实践证明，该模型能有效地判定待识别征兆集是否为病态，而且所得隶属度差别明显，因而能准确判定故障原因。避免因待识别征兆集病态引起的误判断或因几... 运用模糊数学方法，将阀值原则和最大隶属原则相结合，建立了凝汽器故障诊断模型。实践证明，该模型能有效地判定待识别征兆集是否为病态，而且所得隶属度差别明显，因而能准确判定故障原因。避免因待识别征兆集病态引起的误判断或因几种故障的隶属度无显著差异，而导致无法明确诊断故障的问题。 展开更多
关键词 汽轮机 凝汽器 故障诊断 模式识别 模糊数学
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基于PLS特征提取的网络异常入侵检测CVM模型 被引量：33
11
作者 吴丽云 李生林 +1 位作者 甘旭升 王明华 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期755-758,共4页
为改善网络安全防护水平,提出一种基于偏最小二乘(PLS)法和核向量机(CVM)的组合式异常入侵检测方法.首先,采用PLS算法提取网络数据的主成分,构建特征集;然后,利用CVM构建特征集的异常入侵检测模型,进而完成异常入侵检测和判定.仿真实验... 为改善网络安全防护水平,提出一种基于偏最小二乘(PLS)法和核向量机(CVM)的组合式异常入侵检测方法.首先,采用PLS算法提取网络数据的主成分,构建特征集;然后,利用CVM构建特征集的异常入侵检测模型,进而完成异常入侵检测和判定.仿真实验结果表明,所提出的方法具有CVM的大规模数据快速处理能力,而且检测性能与L1-SVM和L2-SVM大致相当,尤其主成分数为1 538时能保持相对较高的检测水平,验证了将其用于异常入侵检测的有效性和可行性. 展开更多
关键词 核向量机 偏最小二乘 特征提取 入侵检测
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非线性系统中的机动目标跟踪算法 被引量：17
12
作者 王宏强 黎湘 +1 位作者 刘丹 郭桂蓉 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期57-60,共4页
对于非线性系统中的机动目标跟踪问题 ,首先针对“当前”统计模型的缺陷提出了一种修正算法 ,然后应用转换测量Kalman滤波算法进行跟踪。仿真结果表明在非线性观测条件下 ,算法明显提高了对弱机动和非机动目标的跟踪性能 。
关键词 非线性系统 机动目标跟踪 统计模型 转换测量Kalman滤波 自适应跟踪算法 模式识别
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模糊c-均值聚类算法中加权指数m的研究 被引量：160
13
作者 高新波 裴继红 谢维信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第4期80-83,共4页
加权指数m是模糊c 均值 (FCM)聚类算法中的一个重要参数 .本文从FCM算法出发研究了m对聚类分析的影响 ,m的最佳选取方法及其在聚类有效性中的应用三个问题 .实验结果表明 :m不合适的取值将严重影响算法的性能 ;在实际应用中m的最佳取值... 加权指数m是模糊c 均值 (FCM)聚类算法中的一个重要参数 .本文从FCM算法出发研究了m对聚类分析的影响 ,m的最佳选取方法及其在聚类有效性中的应用三个问题 .实验结果表明 :m不合适的取值将严重影响算法的性能 ;在实际应用中m的最佳取值范围为 [1 5 ,2 5 ],这与Pal的实验结论相一致 ;另外基于最优加权指数m 展开更多
关键词 加权指数 模糊聚类 模式识别
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一类非线性动态系统的非参数GFRF 模型辨识(英文) 被引量：36
14
作者 韩崇昭 王立琦 +1 位作者 唐晓泉 党映农 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第6期816-819,825,共5页
本文对一类用多项式描述的非线性动态系统提出使用ＧＦＲＦ模型类的非参数辨识算法．这种算法的显著特点是需要很小的计算量和存储空间，而且辨识精度较高．仿真结果表明这种非参数模型辨识算法是有效的，而且由辨识方法获得的模型一般... 本文对一类用多项式描述的非线性动态系统提出使用ＧＦＲＦ模型类的非参数辨识算法．这种算法的显著特点是需要很小的计算量和存储空间，而且辨识精度较高．仿真结果表明这种非参数模型辨识算法是有效的，而且由辨识方法获得的模型一般具有很好的泛化能力，因而是一种具有重要应用前景的实用方法． 展开更多
关键词 非线性动态系统 GFRF模型 非参数模糊辨识
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在轨空间机器人参数辨识研究 被引量：12
15
作者 田富洋 吴洪涛 +3 位作者 赵大旭 邵兵 孙宏丽 朱剑英 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期10-17,共8页
文章以在轨自由漂浮空间机器人为研究对象,建立了基于空间算子代数的空间机器人运动学模型,研究了机器人本体和所抓取未知目标卫星的参数辨识问题,如本体和未知目标的质心、质量以及惯量张量等参数。首先基于空间算子代数理论建立空间... 文章以在轨自由漂浮空间机器人为研究对象,建立了基于空间算子代数的空间机器人运动学模型,研究了机器人本体和所抓取未知目标卫星的参数辨识问题,如本体和未知目标的质心、质量以及惯量张量等参数。首先基于空间算子代数理论建立空间机器人运动学符号模型;然后基于线动量及角动量守恒方程即可对空间机器人本体和未知目标卫星进行未知参数的辨识;随后分析了机器人的参数对辨识过程的影响以及参数辨识对控制规律的影响。在地面实验室中验证了本参数识别方法的可行性以及效果。 展开更多
关键词 机器人 参数辨识 空间算子 运动学模型 航天器
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基于多分类器组合的手写体数字识别 被引量：35
16
作者 胡钟山 娄震 +2 位作者 杨静宇 刘克 孙靖夷 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第4期369-374,共6页
本文提出了一个基于多分类器组合的手写体数字识别方法．文中首先给出了一个客观评价分类器性能的参数，其后基于此参数提出了多分类器的组合方法，并从理论上研究了此方法的一些性质．本文实验采用Concordia大学模式识别与机器智能中... 本文提出了一个基于多分类器组合的手写体数字识别方法．文中首先给出了一个客观评价分类器性能的参数，其后基于此参数提出了多分类器的组合方法，并从理论上研究了此方法的一些性质．本文实验采用Concordia大学模式识别与机器智能中心的手写体数字数据库，在实验中，使用了9个利用不同特征分类器进行组合．组合后识别率、拒识率和可靠性分别可达到97．05％，2．05％，99．08％． 展开更多
关键词 手写体数字识别 多分类器组合 模式识别
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环境随机激励下高速客车的工作模态分析 被引量：15
17
作者 金新灿 孙守光 +1 位作者 邢鸿麟 邓爱建 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期24-28,共5页
根据线性系统在环境激励下各输出点响应之间的相关函数与脉冲响应函数具有相类似的数学表达式,得出了互相关函数理论可同多种经典时域模态分析方法(如:多参考点LSCE法)相结合进行环境激励下模态参数识别的方法。在试验台上以白噪声激励... 根据线性系统在环境激励下各输出点响应之间的相关函数与脉冲响应函数具有相类似的数学表达式,得出了互相关函数理论可同多种经典时域模态分析方法(如:多参考点LSCE法)相结合进行环境激励下模态参数识别的方法。在试验台上以白噪声激励模拟环境激励,对新试制的300km/h高速铰接式试验客车进行了工作状态下的模态试验和分析,并与传统的模态识别法(FRF)进行了对比和分析。试验结果显示,二种方法对模态频率和阻尼比的识别误差分别不超过5.4%和9.9%。这表明,利用环境激励法进行系统工作状态下的模态参数识别是行之有效的,该法可推广应用于在实际线路上运行的各类车辆的模态试验和分析。 展开更多
关键词 环境激励 工作模态 模态分析 互相关函数 脉冲响应函数
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外耳形状特征和内耳结构特征结合的人耳特征提取 被引量：18
18
作者 穆志纯 席德春 +1 位作者 徐正光 袁立 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期497-500,共4页
针对人耳的生物特征提出了一种人耳的形状特征和结构特征相结合的识别方法．首先提取外耳最长轴,即外耳轮廓边缘点的最长连线．利用外耳长轴把外耳曲线分成两部分,用最小二乘法对这两段曲线分别进行多项式曲线拟合,拟合多项式函数的系... 针对人耳的生物特征提出了一种人耳的形状特征和结构特征相结合的识别方法．首先提取外耳最长轴,即外耳轮廓边缘点的最长连线．利用外耳长轴把外耳曲线分成两部分,用最小二乘法对这两段曲线分别进行多项式曲线拟合,拟合多项式函数的系数作为外耳特征向量．同时长轴与内耳曲线的交点作为内耳特征点,特征点之间连线的长度与长轴长度的比值作为内耳特征向量．长轴的相对不变性保证了特征向量具有缩放、平移和旋转不变性．实验结果表明此方法在噪声情况下具有较强的鲁棒性． 展开更多
关键词 人耳识别 特征提取 形状特征 结构特征
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时变系统辨识的多新息方法 被引量：48
19
作者 丁锋 谢新民 方崇智 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第1期85-91,共7页
推广了估计时不变参数的单新息修正技术，提出了多新息辨识方法．该方法可以抑制坏数据对参数估计的影响，具有较强的鲁棒性．分析表明多新息方法可以跟踪时变参数，计算量也较遗忘因子最小二乘法和卡尔曼（Ｋａｌｍａｎ）滤波算法要小... 推广了估计时不变参数的单新息修正技术，提出了多新息辨识方法．该方法可以抑制坏数据对参数估计的影响，具有较强的鲁棒性．分析表明多新息方法可以跟踪时变参数，计算量也较遗忘因子最小二乘法和卡尔曼（Ｋａｌｍａｎ）滤波算法要小．仿真结果说明多新息算法估计系统参数是有效的． 展开更多
关键词 时变系统 收敛性 多新息技术 系统辨识
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基于主成分分析的BP神经网络内螺纹冷挤压成形质量预测 被引量：17
20
作者 张敏 黎向锋 +1 位作者 左敦稳 缪宏 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期51-54,共4页
根据冷挤压内螺纹成形中径、螺距、牙型半角和牙高率等来综合评定内螺纹的成形质量等级,并基于BP神经网络对其进行预测。在BP神经网络预测模型数据前处理过程中,采用主成分分析方法以提取影响内螺纹冷挤压成形质量的主要因素,消除各影... 根据冷挤压内螺纹成形中径、螺距、牙型半角和牙高率等来综合评定内螺纹的成形质量等级,并基于BP神经网络对其进行预测。在BP神经网络预测模型数据前处理过程中,采用主成分分析方法以提取影响内螺纹冷挤压成形质量的主要因素,消除各影响因素之间的线性相关性。试验结果表明,与传统的BP神经网络相比,采用该方法的BP神经网络模型,简化了网络结构,提高了收敛速度及预测精度,能准确实现内螺纹成形质量等级的预测,从而为内螺纹质量的检测提供了一条新途径。 展开更多
关键词 内螺纹 成形质量预测 主成分分析 神经网络
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