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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 0 毫秒
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针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题,同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势,提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先,利用信息增益率定量地选择特征子集,最大程度地保留样本信息;其次,采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型,使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力,然后,选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型,以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度,综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果;最后,通过两种数据集进行仿真实验,验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能. 相似文献
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以转基因水稻中最常用的CaMV35S启动子、NOS终止子、Cry1Ab/Ac基因、HPT基因及SPS水稻内标基因为研究对象,利用5 种不同的荧光信号(FAM、HEX、Taxas Red、Cy5、Cy5.5)进行多重实时聚合酶链式反应(real-time polymerase chain reaction,real-time PCR)检测方法的研究。通过引物组合筛选、反应体系优化、特异性测试、灵敏度测试、适用性测试等一系列实验,建立了5 重real-time PCR方法,灵敏度可达0.032%。此方法具有灵敏度高、结果准确、通量大等优点,可实现水稻中转基因成分的快速、高效检测。 相似文献
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如何在复杂背景下持续有效地检测目标位置,一直是研究者们需要面对的主要挑战。本文在研究红外点状移动目标特征的基础上,根据目标无纹理,无形状的特性,提出一种改进的形态学目标增强算法,并利用目标连续时空不变性检测目标。首先,建立多尺度的图像金字塔,在每层上采用改进的形态学算法快速、粗糙定位小目标。然后进一步的根据目标在时空上的位置相关性,提出基于目标运动特征分析的精确检测方法。得到精确稳定的检测结果。最后实验结果表明与经典的形态学检测算法及其他算法相比,该技术能更有效地检测弱小目标,具有更高的鲁棒性。 相似文献
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《信息技术》2019,(6)
云组合服务网络在路由转发控制受到节点的同态扰动影响,容易受到植入入侵,为了提高网络的安全性,提出一种基于阈值组合判决的云组合服务网络的异常植入数据检测算法。构建网络异常植入数据的统计特征模型,采用大数据挖掘技术进行云组合服务网络异常植入数据特征检测和滤波分析,提取云组合服务网络数据的谱特征量,采用支持向量机学习方法进行云组合服务网络的异常植入数据检测过程中的自适应寻优控制,采用双门限阈值组合判决方法,实现对目标数据的准确检测,提高对异常植入数据的准确定位检测能力。仿真结果表明,采用该方法进行云组合服务网络异常植入数据检测的准确概率较高,检测性能较好,提高了网络安全性。 相似文献