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41.
近年来,机器学习算法在入侵检测系统(IDS)中的应用获得越来越多的关注。然而,传统的机器学习算法更多的依赖于已知样本,因此需要尽可能多的数据样本来对模型进行训练。遗憾地是,随着越来越多未知攻击的出现,且用于训练的攻击样本具有不平衡性,传统的机器学习模型会遇到瓶颈。文章提出一种将改进后的条件生成对抗网络(CGANs)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(CGANs-DNN),通过解决样本不平衡性问题来提高检测模型对未知攻击类型或只有少数攻击样本类型的检测率。深度神经网络(DNN)具有表征数据潜在特征的能力,而经过改进后的条件CGANs,能够通过学习已知攻击样本潜在数据特征分布,来根据指定类型生成新的攻击样本。此外,与生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAE)等无监督生成模型相比,CGANsDNN经过改进后加入梯度惩罚项,在训练的稳定性上有了很大地提升。通过NSL-KDD数据集对模型进行评估,与传统算法相比CGANs-DNN不仅在整体准确率、召回率和误报率等方面有更好的性能,而且对未知攻击和只有少数样本的攻击类型具有较高的检测率。 相似文献
42.
采用热重分析法研究了不同热解条件下半焦的燃烧性能和动力学特征,利用Ozawa法求取动力学参数。结果表明,热解温度越低、保温时间越短时,半焦的燃烧性能越好;热解升温速率对半焦燃烧过程的反应程度影响不大;粒度越大,燃烧性能差异性越明显。热解温度对半焦燃烧性能影响较大,550℃是本研究中制备高燃烧反应性半焦的适宜热解温度。两种不同粒度原煤制得的半焦均随转化率增大,活化能减小。1~3 mm原煤在热解温度为550℃时所得半焦在燃烧过程中符合反应级数模型,化学反应为限制性环节,反应最概然机理函数为f(α)=(1–α)2。 相似文献
43.
44.
针对复杂地质条件下开展煤矿掘进工作面临的困境,对各种煤矿掘进支护技术进行探讨,并进一步分析其在复杂地质条件下的应用要点,旨在提供一套较为科学合理的煤矿掘进支护技术,为煤炭开采提供安全的作业环境,有效保障巷道的掘进质量与效率。 相似文献
45.
46.
47.
以F(甲醛)、U(尿素)和糠醇为主要原料,合成了脲醛呋喃树脂,并且采用FT-IR(红外光谱)法对其结构、合成机制和固化机制进行了探讨。研究结果表明:加成反应阶段主要生成二羟甲基脲,聚合反应阶段主要生成糠醇与二羟甲基脲的聚合物;酸固化过程以缩合反应为主,并且伴随着呋喃环的破裂交联、酰胺的交联等反应;合成脲醛呋喃树脂的最佳工艺条件是m(U)∶m(F)=1.0∶1.2、加成反应阶段pH=9、缩聚反应阶段pH=5和U的滴加时间为45 min。 相似文献
48.
含动力学抑制剂的天然气水合物相平衡研究对新型低剂量抑制剂的开发具有指导作用。在283.6 ~ 290.9 K和7.51 MPa ~ 15.97 MPa的温压范围内研究了抑制剂Inhibex501及其溶剂2-乙二醇单丁醚对甲烷水合物相平衡条件的影响。实验结果显示,0.5wt%和2.0wt%浓度的Inhibex501对甲烷水合物形成的热力学条件具有促进作用,能使甲烷水合物形成移向更高的温度或者更低的压力,而2-乙二醇单丁醚在浓度0.2wt% ~ 1.0wt%范围几乎不改变甲烷水合物形成的热力学条件,N-乙烯基己内酰胺与N-乙烯基吡咯烷酮的共聚物对水合物形成热力学条件的改变起主要作用。 相似文献
49.
50.