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利用生物记忆原理中的记忆存储、更新与遗忘原理,建立一种基于生物记忆原理的入侵检测模型。在本模型中,利用瞬时记忆衰减更新速度快且对外界信息反应敏感的特点,对异常数据进行及时检测,尽可能较早地阻止入侵的发生;短时记忆和长时记忆可以随着异常访问频度调整记忆强度并进行相互转化,以达到最佳的记忆效果。短时记忆容量限制和记忆库自动更新清理机制能有效地节省入侵检测系统资源消耗,将更多空间用于存储重要信息。实践检验发现,该模型能实时追踪最新动态,借助记忆库对旧信息进行选择性更新和遗忘,并对未知入侵行为做出及时、高效、准确的判断。 相似文献
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基于多重集合,对Z.Pawlak粗糙集的论域进行了扩展,提出了基于多重粗糙集理论,并给出了该理论相关内容的完整定义、定理和性质,其中包括多重论域定义、论域对象及其状态与重要度的定义与标识、多重粗糙集对象与Z.Pawlak粗糙集对象的相互转换方法、多重近似集的定义及其性质的证明、多重等价类及其成员关系的定义与性质的证明、多重粗糙集的属性约简与决策分析等内容。这些定义、定理和性质与Z.Pawlak粗糙集既有区别又有联系。多重粗糙集可充分反映知识颗粒间的重叠性,对象的重要度差别及其多态性,可以很方便地实现对象状态间的各种运算,这些特性可为挖掘潜藏在关系数据结构中的知识提供方便。 相似文献
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针对造成低对比度环境下运动人体检测困难的两个主要因素:拍摄时光线昏暗和拍摄时距离较远,引入局部灰度熵概念,根据局部灰度熵可以准确地反映样本的离散程度且与样本的灰度均值无关这一原理,提出基于局部灰度熵的人体目标检测算法。建立背景模型,运用泰勒展开式简化局部灰度熵计算公式,计算邻域窗口内运动物体与背景模型的局部灰度熵值之差,通过检测率与虚警率对算法进行的评价, 得到两种低对比度情况下可以获取运动人体目标的局部灰度熵差值的最佳阈值。实验结果表明,在低对比度环境下,基于局部灰度熵的人体检测算法能够有效地检测出运动人体目标。 相似文献
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利用原位合成法、还原法和浸渍法合成了石墨烯改性NiY分子筛,分别得到还原氧化石墨烯(rGO)-NiY、h-rGO-NiY和j-rGO-NiY子筛。利用X射线衍射仪、红外光谱和扫描电镜表征石墨烯改性NiY分子筛,结果表明:改性后,样品具有较高的结晶度,保持NiY分子筛的骨架结构,晶粒尺寸增大到3μm左右。在微生物电解池(MEC)阴极对石墨烯改性NiY分子筛进行催化析氢活性评价,评价结果为:12h内,rGO-NiY分子筛的最大电流密度8.10A/m~2,产气量11.1mL,氢气净产量9.29mL,表现出优异的催化析氢性能。 相似文献
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