基于深度迁移学习的网络入侵检测

为解决网络入侵检测问题,提高检测准确率和降低误报率,提出一种基于深度迁移学习的网络入侵检测方法,该方法使用非监督学习的深度自编码器来进行迁移学习,实现网络的入侵检测。首先对深度迁移学习问题进行建模,然后对深度模型进行迁移学习。迁移学习框架由嵌入层和标签层实现编/解码,编码和解码权重由源域和目标域共享,用于知识的迁移。嵌入层中,通过最小化域之间的嵌入实例的KL散度来强制源域和目标域数据的分布相似;在标签编码层中,使用softmax回归模型对源域的标签信息进行编码分类。实验结果表明,该方法能够实现网络入侵检测,且性能优于其他入侵检测方法。     

一种考虑实时状态的网络层转发策略

为了解决转发层接口状态过时或失效的问题,提出了一种基于实时状态的网络层转发策略。针对内容中心网络自适应转发层存在的信息失效现象及其导致的SRTT慢收敛和探测摆动问题,通过改进自适应转发策略中定期探测和触发top-◢N◣探测机制来增强获取网络信息的实时性。通过理论分析和实验仿真表明,该策略可以有效降低SRTT慢收敛的时间,并大幅降低探测摆动问题产生的丢包率。     

基于改进CNN的苹果缺陷检测方法研究

目的:解决现有苹果缺陷检测方法存在的精度低、效率差等问题。方法:基于水果图像采集系统,提出一种改进的卷积神经网络用于苹果表面缺陷检测;引入深度可分离卷积代换原网络标准卷积,提高特征提取速度;引入Leaky ReLU激活函数代替ReLU激活函数,提高计算效率和精度;引入全局平均池化替换全连接层,降低网络模型的计算量;并在每层卷积后加入批量归一化层,通过试验与常规方法进行对比分析,验证其优越性。结果:与常规方法相比,所提方法在苹果缺陷检测中具有较高的检测准确率和速度,且模型参数量少,准确率达99.60%,检测速度(每秒帧数)达526,模型参数量为389 072。结论:该苹果缺陷检测方法能有效降低模型参数和检测时间,具有较高的准确率和速度。     

搜索引擎技术与发展综述

随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛普及,信息检索技术越来越受到重视。阐述了搜索引擎的产生与发展,并对搜索引擎的核心技术、评价指标和工作原理进行了深入研究。介绍了一些著名的搜索引擎。在此基础上,对搜索引擎的发展方向进行了预测。