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1.
通过分析信息熵在异常检测中的应用和条件熵的固有特性, 提出了一种基于条件熵和加权熵理论的异常检测方法。分析网络流量特征, 选取具有内在相关性的网络特征属性, 给出了加权系数矩阵的公式和异常检测的具体实现方法。通过实验验证了该方法的有效性和实用性, 根据不同属性特征在加权条件熵理论中的应用效果, 分析了不同特征属性选择造成检测效果差异的原因。 相似文献
2.
3.
通过三步法合成了马来酸单十二胺丙基磺酸钠可聚合表面活性剂。首先用马来酸酐和十二烷基伯胺开环生成马来酸单十二胺,再用氢氧化钠中和成钠盐,最后用丙磺酸内酯做磺化剂生成磺酸钠盐。用正交设计试验确定了较佳工艺条件:当马来酸单十二胺钠盐和1,3-丙磺酸内酯摩尔比为1.0∶1.1,用乙醇为溶剂于65℃反应4 h,产率达到79.28%。用红外光谱对其结构进行了表征,并测定了其表面活性和乳化力。结果表明:该表面活性剂具有良好的表面活性,其cmc为0.42 mmol.L-1,最低表面张力为31.16 mN.m-1,并具有很好的乳化能力。 相似文献
4.
采用新方法首次将动物骨中的鱼骨引入到磷酸三钙和磷酸氢钙等原料体系中通过高温烧结制备磷酸钙基生物骨水泥(CPC),以柠檬酸和柠檬酸钠的缓冲液为固化液、按一定的液固比制备固化试样,通过扫描电子显微分析(SEM)和力学性能测试等方法,研究了熟料粒度对其固化试样结构与抗压强度的影响.结果表明:制备过程中骨水泥粉末的粒度对其固化试样的微观结构及其抗压强度有着较为显著的影响,通过调整骨水泥粉末的粒度可达到优化其固化试样的微观结构和改善其力学性能的目的. 相似文献
5.
针对网络安全态势预测模型预测精度不高、收敛较慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化极限学习机(IPSO-ELM)算法的预测方法。首先,通过改进粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重和学习因子来实现两种参数随着迭代次数增加的自适应调整,使PSO初期搜索范围大、速度高,后期收敛能力强、稳定。其次,针对PSO易陷入局部最优的问题,提出一种粒子停滞扰动策略,将陷入局部最优的粒子重新引导至全局最优飞行。改进粒子群优化(IPSO)算法既保证了全局寻优的能力,又对局部搜索能力有所增强。最后,将IPSO与极限学习机(ELM)结合来优化ELM的初始权值及阈值。与ELM相比,结合IPSO的ELM的预测精度提高了44.25%。实验结果表明,与PSO-ELM相比,IPSO-ELM的预测结果拟合度可达到0.99,收敛速度提升了47.43%。所提算法在预测精度和收敛速度等指标上明显优于对比算法。 相似文献
6.
恶意软件是互联网最严重的威胁之一.现存的恶意软件数据庞大,特征多样.卷积神经网络具有自主学习的特点,可以用来解决恶意软件特征提取复杂、特征选择困难的问题.但卷积神经网络连续增加网络层数会引起梯度消失,导致网络性能退化、分类准确率较低.针对此问题,提出了一种适用于恶意软件图像检测的Attention-DenseNet-BC模型.首先结合DenseNet-BC网络和注意力机制(attention mechanism)构建了Attention-DenseNet-BC模型,然后将恶意软件图像作为模型的输入,通过对模型进行训练和测试得到检测结果.实验结果表明,相比其他深度学习模型,Attention-DenseNet-BC模型可以取得更好的分类结果.在Malimg公开数据集上该模型取得了较高的分类精确率. 相似文献
7.
针对TC4钛合金耐腐蚀性偏低的问题,本文利用微弧氧化技术在TC4钛合金表面制备陶瓷涂层,探究电解液中水热合成液浓度对TC4钛合金微弧氧化(MAO)涂层硬度和摩擦行为的影响。利用XRD、SEM、摩擦试验机等设备对水热处理的TC4钛合金微弧氧化进行表征。研究结果表明:随着水热反应液浓度增加,TC4钛合金微弧氧化涂层中金红石相Ti O2衍射峰逐渐加强,锐钛矿相Ti O2减弱。在水热处理24 h后,在水热反应试验条件下能实现羟基磷灰石颗粒的合成,并且反应液浓度越高,获得的羟基磷灰石越多。水热合成浓度增加,有助于TC4钛合金涂层表面平整度增加。水热处理后的TC4钛合金MAO涂层的显微硬度呈现出先增加后降低的趋势。水热处理TC4钛合金MAO涂层的摩擦因数在0. 95~1. 1之间,水热合成液的浓度对摩擦因数影响不明显。 相似文献
8.
9.
10.