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1.
无线传感器网络中基于SVM的合作型入侵检测系统*   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
由于许多重要的无线传感器网络需要一个高效、轻量级、灵活的入侵检测算法来检测恶意节点,提出了一种基于二叉树的SVM多类分类方法的合作型入侵检测方案。该方案可扩展性较好,有效地节省了传感器节点的能量。仿真实验表明,与已经提出的入侵检测系统相比,该方案具有较低的误报率和较高的检测率。  相似文献
2.
Two different matrices are commonly reported in assessment of change detection accuracy: (1) single date error matrices and (2) binary change/no change error matrices. The third, less common form of reporting, is the transition error matrix. This paper discuses the relation between these matrices. First, it is shown that the transition error matrix implicitly measures temporal correlation in classification errors. Based on two assumptions (no correlation, maximum correlation), the single date error matrices can be used to obtain a most pessimistic and most optimistic estimate of the transition accuracy. Next, it is shown that the change/no change error matrix does not quantify certain classification errors. It is shown that change/no change error matrix can be used complementary to the full transition error matrix in efforts to improve transition detection accuracy. Despite its advantages, the transition error matrix is only very rarely reported, while it is of interest to all those interested in the accuracy of transitions (from-to) in change detection.  相似文献
3.
目前的入侵检测系统(IDS)主要存在检测准确率低、检测速度较慢等缺点。本文以提高检测的准确率和速度为目的对入侵检测系统中的各功能模块进行分析,给出了一些关于提高入侵检测系统检测效率的方法。  相似文献
4.
对现代宽厚板轧机而言,其自动化水平的提高依赖于特殊检测仪表的发展与进步,在宽厚板生产厂中应用的高性能、特殊检测仪表在一定程度上反映了当今自动检测与控制技术的水平与状况。本文较深入地对宽厚板特殊检测仪表的分类、原理、应用及发展作了介绍与分析。  相似文献
5.
在实时运动干涉检测系统中,干涉检测的效率与精度是问题的关键。文章对影响干涉检测准确度、检测速度以及分阶段干涉检测效果的因素进行了分析,提出了影响基本干涉检测费用的各种因素,并对各因素的复杂性进行了参数化定义,同时从干涉检测的效用、确定性等方面对检测效果进行了估计。在以上基础上提出了基于模糊逻辑的运动抽象精度的匹配方法,实现了对各种干涉检测效率与精度的合理搭配与调节。经验证,该文算法较等误差法效率高出10倍以上。  相似文献
6.
The growing hierarchical self organizing map (GHSOM) has been shown to be an effective technique to facilitate anomaly detection. However, existing approaches based on GHSOM are not able to adapt online to the ever-changing anomaly detection. This results in low accuracy in identifying intrusions, particularly “unknown” attacks. In this paper, we propose an adaptive GHSOM based approach (A-GHSOM) to network anomaly detection. It consists of four significant enhancements: enhanced threshold-based training, dynamic input normalization, feedback-based quantization error threshold adaptation, and prediction confidence filtering and forwarding. We first evaluate the A-GHSOM approach for intrusion detection using the KDD’99 dataset. Extensive experimental results demonstrate that compared with eight representative intrusion detection approaches, A-GHSOM achieves significant overall accuracy improvement and significant improvement in identifying “unknown” attacks while maintaining low false-positive rates. It achieves an overall accuracy of 99.63%, and 94.04% accuracy in identifying “unknown” attacks while the false positive rate is 1.8%. To avoid drawing research results and conclusions solely based on experiments with the KDD dataset, we have also built a dataset (TD-Sim) that consists of a mixture of live trace data from the Lawrence Berkeley National Laboratory and simulated traffic based on our testbed network, ensuring adequate coverage of a variety of attacks. Performance evaluation with the TD-Sim dataset shows that A-GHSOM adapts to live traffic and achieves an overall accuracy rate of 97.12% while maintaining the false positive rate of 2.6%.  相似文献
7.
为了解决当前图像隐写方案存在阶梯效应,使其不可感知能力差,且其信息隐藏容量小(≤50%)等不足,本文设计了最优像素调整耦合基因算法的高容量图像隐写术。基于HDWT(Haara Discrete Wavelet Transform) 机制,构造隐藏信息长度计算模型,找出图像分块的频域表示,以改善隐写鲁棒性;根据载体图像与隐写图像之间的绝对误差,设计适应度函数,借助基因算法,获取最优映射函数,将秘密信息嵌入到HDWT系数中;并设计最优像素变换方案,降低载秘图像与载体图像之间的嵌入误差,显著增大隐写容量;再设计该算法的提取机制,获取信息图像;以PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)构建反馈机制,优化提取质量。仿真结果显示:与其他隐写机制相比,本文算法具备更大的隐写容量和更强的不可感知性能;拥有更高的检测精度,可有效区分载体与隐写图像特征值。  相似文献
8.
由于传统嵌入式网络系统入侵检测方法难以获得较高的检测精度,提出基于遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)的网络入侵检测技术.支持向量机分类器能够较好地解决少样本、高维、非线性分类问题.然而,支持向量机训练参数的选择对其分类精度有着很大影响,遗传算法能够同时优化支持向量机的训练参数,采用遗传算法进行支持向量机的训练参数同步优化.实验结果表明,这种遗传算法优化的支持向量机分类入侵检测模型有着很高的检测精度.  相似文献
9.
目的 脉冲噪声是引起图像质量下降的主要原因,其滤除工作一直是图像处理领域的研究热点。对现行开关滤波算法在脉冲噪声检测时间、检测精准度和恢复策略上存在的问题进行理论分析,提出一种递进的迭代脉冲噪声检测算法(PIND),使噪声图像能够获得更好的恢复效果。方法 首先,采用具有全局统计意义的灰度直方图确定脉冲噪声与真实像素之间的灰度值的上边界和下边界,根据这个界线区分出疑似点和真实点;然后,利用具有局部结构意义的方法将噪声点从疑似点中寻找出来并判断噪声类型,存储在决策表G中;最后,根据决策表G中存储的噪声类型信息采用3种不同的的恢复策略滤除噪声。结果 对Lena、Peppers和Monkey 3幅具有代表性的图像增加不同密度和尺度的噪声进行对比实验,得出的数据表明,本文算法的脉冲噪声检测时间比现行两种经典算法提高520倍和15倍;检测精准度比现行经典开关滤波算法更加精准,准确率可以达到99%以上;恢复图像也具有更好的视觉效果和12 dB的峰值信噪比(PSNR)提升。结论 提出递进的迭代脉冲噪声检测算法能够在有效滤除脉冲噪声的同时,充分保护图像细节和恢复图像原有特征,并能够在噪声检测时间和精度以及峰值信噪比上弥补现行开关滤波算法的不足。  相似文献
10.
图像是人类获取和交换信息的主要来源。图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一。图像边缘检测是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题。提出由分数阶次微积分组合而成的复合导数概念,并在该复合导数的基础上提出一种边缘检测新方法。通过实验验证了新算法的有效性,展现了新算子在检测精准度与抗噪性两方面的特点。最后,对新算子与两种经典算子Canny和CRONE进行了定性和定量的分析和比较。通过比较,新算法的优越性体现在边缘定位准确,在很好地抑制虚假边缘的同时能够检测出精细的真实边缘。  相似文献
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