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以文本类型教学资源为研究对象,在领域知识可拓信息网模型和CELTS-3的基础上,阐述了基于信息元的教学资源组织系统设计与实现过程,包括信息特征元数据描述框架、特征词获取、信息元距离度量、信息元匹配规则以及匹配算法等.该系统通过有限的信息元描述无限的资源,实现了教学资源的高效组织,支持学习过程中资源自动重组. 相似文献
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旋耕刀有限元仿真分析及优化 总被引:1,自引:0,他引:1
旋耕刀作为微耕机执行部件的主要部分,其性能的的好坏决定微耕机最终的工作效率,因此提高旋耕刀的切削效率和使用寿命显得尤为重要。本文首先运用SOLIDWORKS软件建立旋耕刀的三维实体模型,再通过HYPERWORKS和LS-PREPOST建立旋耕刀切削土壤的有限元模型,然后在LS-DYNA进行求解,对微耕机旋耕刀切削土壤进行动态仿真,在此基础上对刀具易断裂变形等问题进行研究并进行分析及优化设计,为实际设计和生产旋耕刀可提供一定的理论指导。 相似文献
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文章提出了一种基于序列比对的蠕虫特征自动提取模型,该模型针对现有蠕虫特征自动提取系统的可疑蠕虫样本流量单来源和粗预处理等问题,提出了对网络边界可疑流量和蜜罐捕获网络流量统一的聚类预处理,并使用改进的T-Coffee多序列比对算法进行蠕虫特征提取。实验分别对Apache-Knacker和TSIG这两种蠕虫病毒进行特征提取,从实验结果可以看出文章提出的模型产生的特征质量优于比较流行的Polygraph、Hamsa两种技术。 相似文献
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多层极限学习机在入侵检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对神经网络在入侵检测应用存在的维度高、数据大、获取标记样本难、特征构造难、训练难等问题,提出了一种基于深度多层极限学习机(ML-ELM)的入侵检测方法。首先,采用多层网络结构和深度学习方法抽取检测样本最高层次的抽象特征,用奇异值对入侵检测数据进行特征表达;然后,利用极限学习机(ELM)建立入侵检测数据的分类模型;其次,利用逐层的无监督学习方法解决入侵检测获取标记样本难的问题;最后采用KDD99数据集对该方法的性能进行了验证。实验结果表明:多层极限学习机的方法提高了检测正确率,检测漏报率也低至0.48%,检测速度比其他深度模型的检测方法提高了6倍以上。同时在极少标记样本的情况下仍有85%以上的正确率。通过多层网络结构的构建提高了对U2L、R2L这两类攻击的检测率。该方法集成深度学习和无监督学习的优点,能对高维度,大数据的网络记录用较少的参数得到更好的表达,在入侵检测的检测速度以及特征表达两个方面都具有优势。 相似文献
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基于词频统计的中文分词的研究 总被引:21,自引:1,他引:20
论文介绍了一个基于词频统计的中文分词系统的设计和实现。通过这个系统,可以将输入的连续汉字串进行分词处理,输出分割后的汉语词串,一般是二字词串,并得到一个词典。词典中不重复地存储了每次处理中得到的词语,以及这些词语出现的频率。这个系统选用了三种统计原理分别进行统计:互信息,N元统计模型和t-测试。文中还对这三种原理的处理结果进行了比较,以分析各种统计原理的统计特点,以及各自所适合的应用场合。 相似文献
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对简单网络管理协议中管理信息和协议数据单元进行扩充,设计并实现面向应用软件的网络监控系统。该系统提供对应用程序类中成员变量和成员函数的监控功能。研究管理站点和管理代理监控信息的交换和传输方式,包括网络应用软件监控系统协议栈的定义、通讯协议的设计等。阐述监控信息传输时报文分组和重组的必要性,并设计相应的算法。研究结果表明:该网络监控系统可用于实现管理站点和管理代理间监控信息实时、准确的交换与传输。 相似文献
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对SNMP中MIB信息和协议数据单元扩充的基础上,设计并实现了面向应用软件的网络监控系统。该系统提供了对应用程序类中成员变量和成员函数的监控功能。论文详细介绍了其管理信息存储的优化设计过程。包括三种存储设计方案及其优缺点的比较、内存映射文件的存储数据结构设计、插入类节点、变量节点和删除节点等数据管理算法、数据刷新算法等。通过内存映射文件方式存储管理信息,高效地完成了收集各应用程序实例的监控信息任务并实现了监控信息的存储、共享和监控模块与管理代理间实时信息交换的功能。 相似文献
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