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1.
基于描述文本的网络攻击自动化分类是实现APT攻击知识智能抽取的重要基础。针对网络攻击文本专业词汇多、难识别,语义上下文依赖强、难判断等问题提出一种基于上下文语义分析的文本词句特征自动抽取方法,通过构建BERT与BiLSTM的混合神经网络模型BBNN(BERT and BiLSTM Neural Network),计算得到网络攻击文本的初步分类结果,再利用方差过滤器对分类结果进行自动筛选。在CAPEC(Common Attack Pattern Enumeration and Classification)攻击知识库上的实验结果显示,该方法的准确率达到了79.17%,相较于单一的BERT模型和BiLSTM模型的分类结果分别提高了7.29%和3.00%,实现了更好的网络攻击文本自动化分类。 相似文献
2.
引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。 相似文献
3.
提出一种对膨胀土进行判别和分类的新指标——最大面积收缩率(SCR),其定义为最大面积收缩率试验中试样干燥后收缩裂隙的总面积与试样初始面积的比值。通过对不同地区土样开展试验,研究了制样初始含水率、初始厚度、接触面粗糙度以及环境温度对试验结果的影响,并对SCR作为膨胀土判别与分类指标的可信度与可靠度进行了分析,最终提出了利用SCR对膨胀土进行分类的界限指标。试验结果表明:初始含水率和界面粗糙度对SCR用于膨胀土的判别和分类没有影响;当初始厚度限制在8 mm以内时,可以忽略厚度对试验结果的影响;建议烘干温度为105℃。SCR与蒙脱石含量、阳离子交换量线性相关,能较好地反应膨胀土的胀缩特性;SCR与标准吸湿含水率和塑性指数线性相关,体现出利用SCR对膨胀土进行判别与分类具有较高的可信度。最大面积收缩率试验操作简单、周期短且可重复性高。 相似文献
4.
5.
针对传统输电线路通道监测方法忽略了对输电线图像的边缘灰度特征检测,导致输电图像轮廓特征不准确,输电线路通道监测出现较大误差的问题,提出基于双程摆扫激光测距探测成像的输电线路通道监测方法.构建双程摆扫激光测距探测成像模型,采用激光传感器实现对双程摆扫激光测距探测节点部署.利用探测模型提取输电线路通道监测双程摆扫激光图像,检测输电线路图像的边缘灰度特征.采用双边滤波器实现对输电线路通道监测的图像增强和降噪处理,构建边缘轮廓特征检测模型,根据图像差异度融合结果实现对输电线路通道监测.仿真实验结果表明,采用该方法进行输电线路通道监测的可靠性较好,监测自动化水平和视觉成像水平较好,提高了输电线路通道监测方法的自适应性和准确性. 相似文献
6.
7.
针对准噶尔盆地吉木萨尔凹陷二叠系芦草沟组页岩油储层类型多样和油层甜点预测难度大的问题,开展页岩油孔隙发育影响机制及含油性分级评价研究。在岩心观察的基础上,应用扫描电镜、压汞和核磁共振等手段,研究吉木萨尔凹陷二叠系芦草沟组页岩油储层的微观孔隙结构,揭示孔隙发育及含油性影响机制,建立油层分类评价标准。结果表明:①芦草沟组发育粒间孔型、粒间-溶蚀-晶间孔型、溶蚀孔型、溶蚀-晶间孔型和晶间孔型5类储层,其中粒间孔型和溶蚀孔型物性及可动性最好,晶间孔型最差。②较高的偏粗组分数量、适中的白云石含量和低胶结物含量共同决定优质储层形成,优质储层分布受近物源、高能环境及古凹的控制。③源-储互层或一体型配置模式含油性好于邻源厚层型,15 nm和70 nm为芦草沟组能否含油及含油性变好的孔喉半径界限。④以孔喉结构与含油性关系为指导,划分出Ⅰ类油层、Ⅱ类油层和Ⅲ类油层。芦草沟组一段二亚段优质储层发育,源-储配置佳,油层甜点分布规模大。研究成果为芦草沟组页岩油油层分类评价及甜点预测提供了地质依据。 相似文献
8.
《全球能源互联网(英文)》2022,5(6):618-626
A novel image sequence-based risk behavior detection method to achieve high-precision risk behavior detection for power maintenance personnel is proposed in this paper. In this method, the original image sequence data is first separated from the foreground and background. Then, the free anchor frame detection method is used in the foreground image to detect the personnel and correct their direction. Finally, human posture nodes are extracted from each frame of the image sequence, which are then used to identify the abnormal behavior of the human. Simulation experiment results demonstrate that the proposed algorithm has significant advantages in terms of the accuracy of human posture node detection and risk behavior identification. 相似文献
9.
A pattern net assisted mapping artificial neural network (PAMANN) model for estimation of parameters in problem with large data (1300 × 121 matrix size) is reported. A pattern net-based multilayer perceptron neural network (MLPNN) model for clustering the data, followed by mapping MLPNN model for mapping the target with the input, is developed as PAMANN model. A heat transfer problem with combined mode conduction and radiation in porous medium is solved numerically, and is called direct model. In the inverse model, a PAMANN model is developed by using data generated through the direct model. The PAMANN model is able to estimate two parameters (extinction coefficient β and convective coupling P2) after taking temperature profile as input. The model is tested for different number of neurons in hidden layer, and different levels of noise in input data. Twelve different algorithms are explored in training of mapping MLPNN, and compared for performance. Levenberg–Marquardt algorithm is found to estimate the parameters with high accuracy, but took high CPU time. Bayesian regularization is found to consume very high CPU time with moderate accuracy in estimation of parameters. Variations in hidden layer neuron number and noise in input data, were done to analyze the performance of mapping MLPNN with different training algorithms. Algorithms O-Step Secant, conjugate gradient with Polak-Ribiére updates, and conjugate gradient with Fletcher-Reeves updates are able to handle all variations of noise and number of neurons in hidden layer, with good accuracy of estimation and low CPU time consumption. Under high computational resource LM algorithm can be used for all cases. Up to 0.99132 value of regression coefficient is obtained in mapping MLPNN model with 15 hidden neurons, indicating the high accuracy of the model. With the help of PAMANN model, highly accurate (absolute error 1.78%) estimation of parameters is obtained. The model can handle upto 1% noise in input data, while giving accurate results. 相似文献
10.
借鉴国内外相关甲烷排放核算研究成果和实践经验,结合中国城镇燃气典型输配系统的工艺特点,进行甲烷排放源识别及分类研究。研究表明,城镇燃气典型输配系统从门站进站管道到用户燃气表之间的所有设施、设备、组件及连接处都存在甲烷排放的可能,按照排放类型分为逃逸排放和放散排放;按照设施类型分为埋地燃气管道排放、燃气厂站排放和终端用户排放。根据国内外文献调研,不同设施类型中的材料材质、设备类型是影响甲烷排放量的重要因素,因此将排放源细分为6个一级排放源,21个二级排放源,72个三级排放源,为城镇燃气典型输配系统排放清单编制奠定基础。 相似文献