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何丽 《数字社区&智能家居》2014,(8):1711-1712,1721
在目前实时风险管理整体现状的研究基础上,该文独立设计出了一种实时风险管理的框架。理论分析表明,与传统做法相比较,改进后的实时风险评估子模块不仅节省存储空间而且在与其它子模块进行交互时更具有实时性,得到的风险值也更加合理。 相似文献
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在基于隐马尔可夫模型的网络安全实时风险评估中,状态转移概率矩阵的确定是关键一步,目前基本上都是依据经验给出,具有很大主观性,不能客观反映网络安全的风险状况.为此,引入了攻击难度系数的概念,通过对数据集的统计学习,给出了状态转移概率矩阵.此外,通过对威胁进行分类,根据各类威胁的影响,给出了相应的权重.实验结果表明,该方法使得网络安全实时风险评估更加客观,为网络安全的风险管理提供了决策支持. 相似文献
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网络的脆弱渗透图中的节点之间存在安全依赖关系,计算三重依赖关系可以得到节点之间的依赖关系,利用节点之间的依赖关系构造转换矩阵,最后利用HMM模型给出不同渗透深度的情况下的弱点风险结果。实验表明,该方法能更准确更全面地表示出弱点的实际安全风险。 相似文献
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张雄伟李轶南时文华胡永刚陈栩杉 《数据采集与处理》2017,32(2):266-277
非负组合模型在人工智能、数据挖掘和智能信息处理研究领域具有十分重要的应用意义,已经逐渐成为声源分离中最常使用以及最具代表性的模型之一。内含于其中的非负成分的加性组合与人类听觉系统的感知机理高度契合。利用非负组合模型进行声源分离的技术正在变得越来越流行。
本文从被称作非负矩阵分解的最基本的非负组合模型开始,首先回顾了非负组合模型的基本原则,包括需要求解的基本问题、目标函数的度量以及求解相关问题的常用方法。在此基础上,系统地讨论了非负矩阵分解在声源分离不同应用领域的拓展。最后
指出并讨论非负组合模型研究中有待进一步研究的开放问题。 相似文献
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非负矩阵分解方法是基于局部特征的特征提取方法,已经成功用于人脸识别。研究基于非负矩阵分解的人脸图像识别的改进算法是一个有重要意义的研究课题。采用二维非负矩阵分解方法(2DNMF)和对角非负矩阵分解方法(DiaNMF),并且使用正交的基矩阵进行Matlab实验。实验结果表明,以上改进措施能够有效提高人脸图像识别的正确率。 相似文献
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非负矩阵分解方法是基于局部特征的特征提取方法,已经成功用于人脸识别。研究基于非负矩阵分解的人脸图像识别的改进算法是一个有重要意义的研究课题。采用二维非负矩阵分解方法(2DNMF)和对角非负矩阵分解方法(Di-aNMF),并且使用正交的基矩阵进行Matlab实验。实验结果表明,以上改进措施能够有效提高人脸图像识别的正确率。 相似文献
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为了准确评估工业控制系统的网络安全风险,实现工业控制系统的有效防御,提出攻击图与HMM的工业控制系统风险评估方法,根据攻击行为的变化描述网络安全状态。首先建立工业控制网络攻击图模型,将网络攻击转化为网络状态转换问题,引入网络节点关联性(NNC),对工业控制网络节点关联性进行研究,进一步分析网络的安全风险。然后HMM建立网络观测与攻击状态之间的关系,引入CVSS评价系统对工业控制系统的安全状态进行评价。最后,以火电厂集中控制系统为实验背景,进行案例分析。分析结果表明,该方法能够较全面分析工业控制系统的安全隐患,为安全管理人员采取有效的防范措施提供依据。 相似文献
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《计算机科学与探索》2016,(1):1-13
非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)在提取高维数据中隐含模式和结构方面具有良好性能,已成为数据挖掘领域的热点研究之一。NMF作为无监督学习的有效工具,在模式识别、文本处理、多媒体数据分析以及生物信息学等研究领域得到了广泛应用。目前,已有工作将NMF模型应用于网络数据挖掘,发现网络中隐含的社区结构。对基于NMF的社区发现方法进行了总结,包括无监督的社区发现方法和半监督的社区发现方法,通过在实际网络和人工网络进行实验,比较分析了不同算法的性能,进一步研究了当前基于NMF发现社区结构所面临的挑战,并对下一步研究方向进行了展望。 相似文献
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网络风险评估方法研究 总被引:8,自引:0,他引:8
为了进行网络风险评估,采用隐马尔可夫随机过程作为分析手段,以入侵检测系统的输出(报警事件)为处理对象,建立了描述主机系统受到攻击后状态转化的隐马尔可夫模型(HMM),给出了主机系统风险指数的计算方法,并经过简单叠加得到整个网络风险的定量评价。最后通过实验证实了所提出方法的有效性。 相似文献
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针对复杂高速网络环境风险评估面临的性能瓶颈以及实时准确性低的问题,提出了多核构架的网络风险评估模型。该模型利用多核网络处理平台资源,提出了高速并行处理网络流量构架和实时入侵检测均衡算法。同时以人工免疫为基础,模拟了人体记忆细胞对外部抗原的免疫过程,采用克隆选择算法增扩抗体浓度,为实时风险评估提供理论依据。理论分析和仿真实验结果表明,该模型能够定量实时评估高速网络环境风险,能够保证处理性能和评估准确性。 相似文献
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非侵入式负荷监测综述EI北大核心CSCD 总被引:6,自引:0,他引:6
非侵入式负荷监测通过对总负荷电表数据进行分析处理,能够实现对各个用电设备及其工作状态的辨识,可广泛应用于建筑节能、智慧城市、智能电网等领域.近年来,随着智能电表的大规模部署以及各类机器学习算法的广泛应用,非侵入式负荷监测引起了学术界与工业界的共同关注.本文对非侵入式负荷监测方面的研究进行综述.首先提炼非侵入式负荷监测的问题模型及基本框架;然后分别对非侵入式负荷监测的数据采集与预处理过程、负荷分解模型与方法、常用数据集及评估指标进行归纳总结;最后,对目前研究中存在的挑战进行分析,并对未来的研究方向进行展望. 相似文献
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利用欧几里得距离衡量非负矩阵非负满秩分解的近似度,将其转化为最小二乘法求最优问题。并用VC6.0与Lingo对算法进行程序实现,可以为非负矩阵分解应用研究提供一些参考。 相似文献
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黄勇 《计算机工程与应用》2011,47(17):175-177
提出了一种基于核非负矩阵因子分解的人脸表情识别方法。该算法引入核函数并结合NMF进行表情特征提取,称之为PNMF、GNMF。与NMF等不同,PNMF、GNMF通过基于核的非线性映射可从原始表情数据中提取更多的有用信息,包括线性的和非线性的,尽可能地保留原始的表情信息。基于CED-WYU(1.0)和JAFFE两个表情数据库的识别结果表明,基于核的NMF特征提取方法能有效地提高识别率及效率。 相似文献
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提出一种基于非负矩阵分解NMF(Non-negative Matrix Factorization)的数字水印算法.先通过NMF构造载体图像基于部分表示的系数矩阵,将灰度水印图像嵌入其中;再利用NMF基矩阵作为密钥提取水印.为了说明有效性,该算法与主流的DCT水印算法进行相关比较实验,结果表明该算法同DCT算法一样有效,且在抗剪切和抗滤波性能上优于DCT算法. 相似文献
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基于HMM的车辆行驶状态实时判别方法研究 总被引:3,自引:1,他引:2
对交通视频车辆轨迹时序特征下的车辆行驶状态进行研究,提出了一种基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM)的车辆行驶状态实时判别方法.首先对轨迹序列进行了基于轨迹长度的去不完整轨迹序列、对车辆轨迹点序列的线 性平滑滤波和最小二乘线性拟合的预处理操作,保证了所获得轨迹序列的有效性;其次,提出一种基于车辆运行轨迹点序列方向角的车辆轨迹特征值表示方法和基于方向角区间划分的HMM观察值序列生成方法,该方法以方向角的区间变化来区分不同轨迹模式的特征;最后,采用多观察值序列下的Baum-Welch 算法训练得到相关交通场景轨迹模式类的最优HMM 参数,并通过实时获取车辆行驶轨迹段与相应模型的匹配,实现对车辆行驶状态的实时判别. 仿真实验验证了本文方法的有效性和稳定性. 相似文献
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基于(2D)2NMF及其改进算法的人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
非负矩阵分解(NMF)是基于部分的特征提取方法,能够克服局部遮挡和光照问题,在图像识别任务中效果较好。然而传统算法中,NMF提取的特征是非正交的,且二维图像常被向量化处理,不仅丢失一些结构信息,还导致了数据的高维,不利于提高识别精度和速度。利用图像矩阵取代传统的图像向量表示,提出新的(2D)2NMF方法提取二维图像特征,并通过特征正交化和图像变形等措施,改善了算法性能。人脸识别实验表明,上述措施能够有效提高识别的精度和速度。 相似文献
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随着云计算的发展,数据中心的规模和复杂性都上升到一个新的高度。如何对整个信息系统进行全面的监控,或者说如何实时准确地获知当前整个系统的风险状态已经成为很多企业和机构亟需解决的一个热点问题。针对这一问题,通过模拟真实用户的实际需求,结合风险评估的系统理论知识,利用主机日志的分析结果,提出了一种实时风险评估模型(real-time risk assessment schema,RRAS)。在实验环境中对RRAS进行了实现,并完成了3组模拟攻击实验。实验结果表明,该模型可以实时地对整个系统进行风险评估,并且得到的结果具有较高的准确性。 相似文献