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基于无参数高效算法的近红外光谱模型传递研究 被引量:1
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作者 刘翠玲 徐金阳 +2 位作者 孙晓荣 张善哲 昝佳睿 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期396-402,共7页
模型传递可解决不同近红外光谱仪间多元校正模型无法共享的问题。以食用油为研究对象,对其酸值和过氧化值模型进行传递分析。在主机上建立偏最小二乘多元校正模型,利用无参数高效模型传递(PFCE)算法中NS-PFCE无标样算法和FS-PFCE有标样... 模型传递可解决不同近红外光谱仪间多元校正模型无法共享的问题。以食用油为研究对象,对其酸值和过氧化值模型进行传递分析。在主机上建立偏最小二乘多元校正模型,利用无参数高效模型传递(PFCE)算法中NS-PFCE无标样算法和FS-PFCE有标样算法分别实现模型传递,探讨了标准化样品数量对模型传递效果的影响。并与经典的3种有标样传递算法和2种无标样传递算法进行对比。结果表明,经NS-PFCE无标样传递后,从机酸值与过氧化值预测集均方根误差分别从0.613 mg/g和16.153 mmol/kg下降到0.275 mg/g和9.523 mmol/kg;而经FS-PFCE有标样传递后,从机酸值与过氧化值预测集均方根误差分别下降到0.274 mg/g和8.945 mmol/kg。且随着标准化样品数量的增加,经PFCE算法传递后预测集均方根误差越低。无参数高效模型传递算法联合应用单一的无标样算法和有标样算法两种传递方式,增强了传递模型的适应性和包容性,同时有效地降低主机光谱与从机光谱之间的差异,实现了不同光谱仪间校正模型的共享。 展开更多
关键词 食用油 近红外光谱 模型传递 无参数高效模型传递算法
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基于自适应布谷鸟搜索算法的Tsallis熵阈值图像分割 被引量:9
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作者 黄毅英 黄河清 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第5期127-133,共7页
针对现有图像分割算法中计算复杂度大的问题,提出一种基于自适应布谷鸟(adaptive cuckoo search,ACS)算法的Tsallis熵阈值图像分割方法,能够改善学习过程和收敛速度,减少分割时间.该方法使用Tsallis熵作为ACS的适应度函数值,实现无参数... 针对现有图像分割算法中计算复杂度大的问题,提出一种基于自适应布谷鸟(adaptive cuckoo search,ACS)算法的Tsallis熵阈值图像分割方法,能够改善学习过程和收敛速度,减少分割时间.该方法使用Tsallis熵作为ACS的适应度函数值,实现无参数搜索过程,在搜索空间中使用当前位置的知识来自适应步长,最后使用ACS最大化Tsallis熵来获得最优阈值,得到分割图像.实验结果表明,该文方法能够有效实现图像分割,且分割时间低于粒子群优化算法、布谷鸟搜索算法和改进布谷鸟搜索算法,结构相似性(Structural Similarity, SSIM)和收敛成功率高于其他算法. 展开更多
关键词 TSALLIS熵 自适应布谷鸟搜索 无参数算法 最优阈值 图像分割
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基于源目的IP地址对数据库的防范DDos攻击策略 被引量:21
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作者 孙知信 李清东 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期2613-2623,共11页
提出了一种基于源目的IP地址对数据库的防范分布式拒绝服务攻击(distributed denial of service attacks,简称DDos)攻击策略.该策略建立正常流量的源目的IP地址对数据库(source and destination IP address database,简称SDIAD),使用扩... 提出了一种基于源目的IP地址对数据库的防范分布式拒绝服务攻击(distributed denial of service attacks,简称DDos)攻击策略.该策略建立正常流量的源目的IP地址对数据库(source and destination IP address database,简称SDIAD),使用扩展的三维BloomFilter表存储SDIAD,并采用改进的滑动窗口无参数CUSUM(cumulative sum)算法对新的源目的IP地址对进行累积分析,以快速准确地检测出DDos攻击.对于SDIAD的更新,采用延迟更新策略,以确保SDIAD的及时性、准确性和鲁棒性.实验表明,该防范DDos攻击策略主要应用于边缘路由器,无论是靠近攻击源端还是靠近受害者端,都能够有效地检测出DDos攻击,并且有很好的检测准确率. 展开更多
关键词 分布式拒绝服务攻击 路由器 无参数CUSUM算法 BLOOM FILTER
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基于多维信息熵值的DDoS攻击检测方法 被引量:4
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作者 赵小欢 夏靖波 +1 位作者 郭威武 杜华桦 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2013年第3期58-62,共5页
针对互联网中日益严重的分布式拒绝服务攻击行为,提出了一种基于多维信息熵值的DDoS攻击检测方法。首先根据DDoS攻击的特点,采用条件熵及相异熵构建具有良好区分度的多维攻击检测向量,在此基础上采用滑动窗口的多维无参数CUSUM算法放大... 针对互联网中日益严重的分布式拒绝服务攻击行为,提出了一种基于多维信息熵值的DDoS攻击检测方法。首先根据DDoS攻击的特点,采用条件熵及相异熵构建具有良好区分度的多维攻击检测向量,在此基础上采用滑动窗口的多维无参数CUSUM算法放大正常流量与攻击流量的差异来实现DDoS攻击的检测。通过实际网络攻击流量及合成攻击流量测试表明:文中提出的算法能够检测到LLS-DDoS数据集及合成数据集中的全部攻击,算法对于DDoS攻击的响应速度快,能够应用于高速骨干网络中。 展开更多
关键词 分布式拒绝服务攻击 条件熵 相异熵 多维无参数CUSUM算法 滑动窗口
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基于流量行为的DDoS检测系统 被引量:4
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作者 张毅 刘强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期134-136,共3页
针对传统攻击检测算法不能实时识别攻击源和受害者的问题,基于对单用户流量行为的分析,设计实现一种实时的DDoS洪流攻击检测和防御系统。通过周期性地检测每个用户发送和接收的流量,判断其是否满足TCP和UDP协议行为的时间同步性,从而有... 针对传统攻击检测算法不能实时识别攻击源和受害者的问题,基于对单用户流量行为的分析,设计实现一种实时的DDoS洪流攻击检测和防御系统。通过周期性地检测每个用户发送和接收的流量,判断其是否满足TCP和UDP协议行为的时间同步性,从而有效识别攻击者、受害者和正常用户,并且实时过滤攻击流量和转发正常流量。测试结果表明,该系统能够在攻击早期实时地检测出攻击者并过滤其流量,防御效果明显。 展开更多
关键词 DDoS洪流攻击 实时性 单用户流量行为 无参数CUSUM算法
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Hybrid membrane computing and pigeon-inspired optimization algorithm for brushless direct current motor parameter design 被引量:3
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作者 DENG YiMin ZHU WeiRen DUAN HaiBin 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第9期1435-1441,共7页
In this paper, a novel approach is proposed for solving the parameter design problem of brushless direct current(BLDC) motor, which is based on the membrane computing(MC) and pigeon-inspired optimization(PIO) algorith... In this paper, a novel approach is proposed for solving the parameter design problem of brushless direct current(BLDC) motor, which is based on the membrane computing(MC) and pigeon-inspired optimization(PIO) algorithm. The motor parameter design problem is converted to an optimization problem with five design parameters and six constraints. The PIO algorithm is introduced into the framework of MC for improving the global convergence performance. The hybrid algorithm can improve the population diversity with better searching efficiency. Comparative simulations are conducted, and comparative results are given to show the feasibility and effectiveness of our proposed hybrid algorithm for high nonlinear optimization problems. 展开更多
关键词 brushless direct current(BLDC) motor pigeon-inspired optimization(PIO) membrane computing(MC)
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