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题名基于CNN-LSTM模型的入侵检测算法研究
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作者
高鑫泽
吕国
杨宵
张建成
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机构
河北建筑工程学院
辽宁省铁岭市昌图县第一高级中学
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出处
《河北建筑工程学院学报》
CAS
2024年第3期216-221,共6页
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文摘
随着云技术的广泛应用,网络入侵检测系统越来越受到人们的欢迎。一般的入侵检测数据集都具有空间性和时序性,因此利用卷积神经网络(CNN)以及长短期记忆网络(LSTM)的强大特点,构建了一个深度学习模型CNN-LSTM来学习数据的时空属性。首先使用卷积神经网络对流量数据做特征选择,并在卷积层后加入了Dropout层防止过拟合。然后利用长短期记忆网络的时间序列学习特点对卷积神经网络筛选后的特征进行学习与分类,以提高网络检测的效率和准确率。经实验证明使用的模型的检测结果优于单一CNN和LSTM模型。
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关键词
网络入侵
深度学习
卷积神经网络
长短期记忆网络
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Keywords
Network Intrusion
Deep Learning
Convolutional Neural Network
Long Short Term Memory Network
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进模拟退火遗传算法的路径规划问题研究
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作者
张天顺
王剑雄
刘平
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机构
河北建筑工程学院
辽宁省铁岭市昌图县第一高级中学
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出处
《河北建筑工程学院学报》
CAS
2024年第3期203-209,共7页
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文摘
为了解决复杂环境中的路径规划问题,通过引入并改进模拟退火算法与遗传算法相结合的混合优化策略,以克服传统路径规划算法在全局搜索能力、收敛速度及避免局部最优解方面的局限性,提出了一种基于改进模拟退火遗传算法的路径规划方法。在遗传算法框架内,通过编码方式表示路径,并利用选择、交叉和变异等遗传操作生成新的路径种群。为增强全局搜索能力和跳出局部最优解的能力,引入了模拟退火机制,在遗传算法的交叉和变异操作中融入模拟退火的概率接受准则,允许以一定概率接受较差的解,从而增加种群的多样性。研究过程中,首先设计并实现了改进的模拟退火遗传算法,并设置了对比实验,包括单独使用遗传算法、模拟退火算法以及模拟退火遗传算法进行对比分析。实验结果表明,与单独使用遗传算法和模拟退火算法相比,改进模拟退火遗传算法在复杂环境中的路径规划问题上展现出了显著的优势,有效提升了算法的全局搜索能力、最优解准确度和收敛速度,同时增强了算法对复杂环境的适应能力。
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关键词
模拟退火遗传算法
优化设计
路径规划
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Keywords
simulated annealing genetic algorithm
Optimization design
Path planning
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于核心素养的高中数学建模能力培养策略分析
被引量：1
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作者
尤海涛
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机构
辽宁省铁岭市昌图县第一高级中学
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出处
《数理天地（高中版）》
2024年第1期110-112,共3页
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文摘
进入21世纪以来,数学及其应用成了带动国民经济和社会发展的重要基础.数学建模作为现实世界与数学知识沟通的渠道,对帮助学生强化实际应用能力和创新能力均积极作用.为此,在全新的课程标准下,必须深刻理解建模能力培养的重要性.本文根据笔者的教学实践经历,从“渗透点”选择、问题情境创设、多角度思考引导以及生活实际应用提出几点数学建模能力培养策略,期望为高中数学核心素养的渗透带来突破.
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关键词
核心素养
高中数学
建模能力
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分类号
G63
[文化科学—教育学]
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