基于SSC-BP神经网络的异常检测算法

针对物联网环境下产生的新型网络攻击的数量持续上升和复杂性不断升高,传统的异常检测算法误报率高、检测率低以及数据量大而造成计算困难等问题,提出了一种基于子空间聚类(Subspace Clustering,SSC)和BP神经网络相结合的异常检测算法.首先在网络数据集上通过子空间聚类算法中最常用的CLIQUE算法得到不同的子空间;其次对不同子空间中的数据进行BP神经网络异常检测,计算预测误差值,通过与预先设定好的精度进行比较,来不断更新阈值进行修正,以达到提高识别网络攻击的能力.仿真实验采用NSL-KDD公开数据集和物联网环境下的网络攻击数据集,将NSL-KDD公开数据集分割为4种单一攻击子集和1种混合攻击子集,通过与K-means,DBSCAN,SSC-EA以及k-KNN异常检测模型进行比较,在混合攻击子集中,SSC-BP神经网络模型的检测率比传统的K-means模型的检测率提高了6％,误检率降低了0.2％;而在4种单一攻击子集中,SSC-BP神经网络模型都能以最低的误检率检测出最多的受到攻击的网络.在物联网环境下的网络攻击数据集上,SSC-BP神经网络模型的性能均优于其他几种对比模型.     

物流中心选址问题的二元语义决策方法

为了有效避免语言评价中信息的损失和扭曲,从而提高物流中心选址的准确性,在层次分析法中引入三角模糊数,将各评价指标量化,提出一种二元语义决策选址方法.给出二元语义评价的方法与步骤,并通过物流中心选址的算例分析说明该方法的合理性.     

基于Z-buffer算法优化的大型变电站场景模型快速线消隐方法

针对现有三维模型消隐方法面向大规模三维场景模型应用中存在的计算复杂、耗时长等缺陷, 本文提出了基于改进 Z-buffer 算法对大型变电站场景消隐的快速可视化方法。首先,为了简化计算,将场景模 型数据整合并重构;其次,通过透视投影变换将变电场景模型像素化;进一步,基于 Z-buffer 算法高效的像素 化计算特性提出了快速模型筛选方法,从而得到变电场景的子模型遮挡关系。最后,实验中将所得遮挡关系列 表融合现有消隐算法,结果表明本文提出的方法能够大幅度提升消隐的运算性能。     

一种基于并联机构的航天器姿态模拟装置的设计开发

航天器发射升空前进行地面测试和试验是航天器研制过程中的重要环节。文中针对一种基于并联机构的姿态模拟装置的设计开发,从位置分析、速度分析和虚拟样机的建造和仿真分析等方面对3UPS-PU并联机构进行研究,完成姿态模拟装置的设计,为航天器装配、试验和测试设备的设计提供一种新的思路。     

基于遗传蜂群算法的运动想象BCI系统导联选择*

在运动想象脑-机接口系统中,常采用高密度导联获取脑电信号,导致实验准备时间长,系统运行速度慢,性能变差等问题。针对上述不足,本文提出了一种基于遗传算子的蜂群算法用于导联优选,引入交叉和变异算子以提高蜂群算法的邻域搜索能力。通过对第四届国际BCI 竞赛 Dataset 1中四名被试者(a,b,f和g)的59导联运动想象数据进行导联优选,用多类CSP算法和支持向量机对优选导联数据进行特征提取和分类识别。结果表明所提出的算法在大大降低了导联维数的同时,也得到了比采用全部导联更高的分类识别率,验证了本文所提算法的实用性和有效性。     

高职学生学习主动性意识的缺失与重塑

分析高职学生的特点和学习主动性意识缺失的症状,从学生的学习自觉自信、教师的课堂教学反思、学校的学生评价机制等方面,对高职学生学习主动性意识的重塑策略进行探讨,并提出相应的对策。     

英语精读课教学预热环节

预热环节是精读课教学的重要一环,就精读课预热环节的内容、效度和形式等进行了分析讨论,以便取得最佳的教学效果。     

提高高等学校课堂教学有效性的应对策略

探讨高等学校课堂教学现状,分析存在的问题,找寻其中原因,提出应对策略：学生提高自我管理能力、转变学习方法、明确学习目的和增加专业认同感;教师端正教学态度、改变教学方法、提高教学能力;学校实行样本课程、完善教学基础设施、健全和改革学生和教师评价制度等.     

强油非导向变压器热特性分析及优化设计

本文中作者借助流体软件对强油非导向变压器进行了热特性分析,并对变压器内部散热油路及冷却器进行了优化设计.     

系统失效的分支-界限分析法及其在桁架可靠性分析中的应用

本文首先介绍了系统失效的分支-界限分析法，然后以空间桁架系统为例用分支-界限分析法进行了可靠性分析。系统失效的分支-界限分析法直观、明了，适合对实际工程中的复杂系统进行可靠性分析。