基于特征选择的网络入侵检测方法

针对现有入侵检测算法中存在着冗余或噪音特征导致的检测模型精度下降与训练时间过长的问题进行了研究,将特征选择算法引入到入侵检测领域,提出了一种基于特征选择的入侵检测方法.利用不同的离散化与特征选择算法生成具有差异的多个最优特征子集,并对每个特征子集进行归一化处理,用分类算法对提取后的特征进行学习建模.通过实验将该方法与基于传统算法（决策树、朴素贝叶斯、支持向量机）的入侵检测方法作比较,实验结果表明,该方法有效地提高了检测攻击的准确率,并且降低了模型的训练时间.     

融合聚光导光与双模辅助的智能照明系统

智能照明是近年来新兴的行业，具有节能环保、舒适健康、智能便捷等特点。智能照明利用智能控制技术和计算机技术对照明系统进行监控、调节和管理，以满足人们在不同环境条件下的照明需求。随着LED照明系统向智能化方向发展，融合聚光导光与双模辅助的智能照明系统应运而生，并逐渐在照明领域得到应用。以聚光导光技术为基础，通过导光材料和导光技术实现对室外照明光线的高效利用，为室内外照明提供一种绿色健康的照明方式，不仅能有效解决传统照明系统所带来的光污染、眩光等问题，而且能通过双模控制技术实现对照明区域的智能分区控制，从而提高公共空间照明系统的舒适性和安全性。