基于t-SNE降维预处理的网络流量异常检测

网络流量中大多数流量都是正常的,但经常会出现偏离正常范围的异常流量,主要由DDOS攻击、渗透攻击等恶意的网络行为引起,这些异常行为通常会导致网络质量下降,甚至网络直接瘫痪。因此引入网络安全态势的预测,在仅知道正常网络流量的情况下判断网络中的异常。异常检测是一种网络安全态势的预测方法,用来判断网络中是否有异常。现有的异常检测算法由于无法准确提取网络数据包的低维特征导致算法的性能不佳,因此,需要找到网络数据包的准确的低维特征表示,该低维特征表示能够区分网络数据包是正常的还是有攻击的。为此,本文引入基于t-SNE降维的NLOF异常检测算法。该算法采用t-SNE算法自动预处理网络数据包以获得低维的网络数据包特征,之后将得到的低维的网络数据包特征作为NLOF算法的输入进行异常检测。其中,本文的NLOF算法首先采用k-means算法将网络数据包聚类成为K个簇,并将网络数据包数量小于N个的簇标记为异常簇,之后将未被标记为异常簇的网络数据包作为LOF算法的输入进行异常检测。在ISCX2012数据集上的实验结果表明,基于t-SNE降维的LOF算法达到最优性能时,准确率为98.46%,精确度为98.38%,检测率为98.54%,FAR为0.66%。该算法比基于现有最新算法的准确率、检测率和F1分别高3.18个百分点、0.02个百分点和0.01个百分点。基于t-SNE降维的NLOF算法达到最优性能时,准确率为98.53%,精确度为98.86%,检测率为98.86%,FAR为0.32%。该算法比基于现有最新算法的准确率、检测率和F1分别高3.25个百分点、0.34个百分点和0.41个百分点。这是异常检测中首次采用t-SNE算法自动提取低维的网络数据包特征。此外,LOF算法仅能捕获异常点,而本文的NLOF算法能够同时捕获异常点和异常簇。     

东京芝浦电气公司横滨工厂的钨冶炼

东京芝浦电气公司钨的冶炼加工已有很长的历史,并在日本和世界钨钼加工行业中占有一定的地位。1909年就拉制出电灯用的钨丝。1911年对钨金属的精炼开始进行研究,并于1916年在川崎建成从钨矿石到钨丝的工厂,1921年研究了麦芝达牌螺旋灯丝。接着又研制了钨—银—铜触点材料和钨钴硬质合金。该公司的钨钼分部从1931年以来一直在本领域居世界领先地位。     

白光图象处理系统的振幅噪声

本文在理论分析和实验结果的基础上讨论了白光图象处理系统的主要噪声一输入面振幅噪声,以及频谱滤波对输出噪声形态的影响。     

特征点匹配法实现汽车牌照的快速识别

本文在模板匹配法的基础上，根据汽车牌照本身的特性，提出了特征点匹配识别的方法，选取能够区分各字符的若干特征点，进面最值得到各字符的编码、通过判断达到识别汽车牌照的目的。本方法减少了冗余信息，大大提高了识别速度。     

二元神经网络模型中的Monte Carlo学习算法

基于作者以前提出的一种单通道双极光学神经网络结构,利用自适应阈值,本文提出了一个新的Monte Carlo学习算法的判据。这个判据可以使Monte Carlo学习算法进一步改善神经网络的性能。     

用三色光栅和黑白感光胶片拍摄彩色景物

本文提出用一枚特殊设计的三色光栅的一次编码来实现用黑白感光胶片记录彩色图象和不用彩色胶片为中介而直接使用彩色相纸拍摄彩色景物的新技术。它有效地利用了白光图象处理在彩色图象处理方面的优点。实验结果与理论分析相符。     

通过光栅分色用黑白底片记录彩色图象

本文提出和实现了在附有光栅的成像透镜和三个光谱原色滤色片组成的简单成像系统中,能把彩色图像分解为三个分离的红、绿、蓝原色像,记录在黑白底片上。把记录的分色黑白片置于该成像系统中,即可再现原彩色图像。实验结果与理论分析相符。所用设备简单、操作方便、造价低廉。     

含泪膜的人眼模型的建立及其光学特性研究

在Hwey-Lan Liou眼模型的基础上,提出在角膜前表面加入泪膜,建立了新的解剖学准确的眼光学模型。与以往只有4个或者更少折射面的眼模型不同,由于考虑泪膜,这一眼模型有5个折射面。新建眼模型的轴长为23．93mm,在543nm波长下,屈光度为60．4D。分析了新建眼模型的球差和光学传递函数(MTF),由新建的眼模型计算出的球差及零视场下的MTF与实验值符合得较好。     

θ调制多光谱照相中图像融合及假彩色化研究

针对θ调制多光谱照相,提出了一种构造数字滤波模板进行解码的方法,将CCD获得的编码图像直接解码获得数字图像。讨论并模拟了解码单波段图像在RGB颜色空间、IHS颜色空间以及L^＊n^＊b^＊颜色空间的假彩色融合,实验结果表明,对于θ调制解码图像,基于L^＊n^＊b^＊颜色空间的HLC融合法目标与背景色彩反差最大,目标识别效果最好。     

基于多分辨分析的集成元件管脚微位移检测

由于电子集成元件的管脚朝着多且细的方向发展,管脚偏移检测要求提高,一般的检测方法不能满足这样高的精度。本文研究了采用光电自动快速检测大尺寸、多管脚集成块管脚位置微偏移的方法,提出了基于多分辨分析（MRA）的微位移的检测技术,达到亚像素的检测精度,具有良好的可靠性,解决了大型集成块管脚位置偏差自动化检测问题。