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《Planning》2015,(2)
目的了解惠州市公共场所集中空调通风系统的卫生状况,为今后卫生管理工作提供科学依据。方法按照《公共场所集中空调通风系统卫生规范》(WS 394-2012)对惠州市5类106家公共场所的集中空调通风系统进行卫生学调查,采用卡方检验进行统计分析。结果不同公共场所集中空调通风系统监测项目中,风管内表面积尘量、真菌总数、细菌总数的合格率分别为87.7%、87.6%、89.1%;送风中PM10、细菌总数、真菌总数、β-溶血性链球菌的合格率分别为100%、90.9%、92.6%、100%;冷凝水和冷却水嗜肺军团菌总检出率分别为12.8%和22.4%。KTV的风管内表面和送风的卫生状况最差,集中空调通风系统嗜肺军团菌污染情况亦比较严重。结论惠州市公共场所集中空调通风系统卫生管理不完善,卫生指标未全部达标,其中卫生状况最差的场所是KTV,应加强空调系统的运行管理,提高空调环境卫生状况,促进人群健康。 相似文献
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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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《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