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基于并行深度卷积神经网络的舰船通信异常数据检测研究
被引量：
1
1
作者
邓雪阳
邓达平
苏万靖
《舰船科学技术》
北大核心
2023年第15期119-122,共4页
为了提高通信异常数据检测效果,设计基于并行深度卷积神经网络算法的大规模舰船通信异常数据检测方法。采集大规模舰船通信数据,采用小波变换对数据实施降噪处理,将降噪后数据输入并行深度卷积神经网络中,经过模型训练提取特征,利用Soft...
为了提高通信异常数据检测效果,设计基于并行深度卷积神经网络算法的大规模舰船通信异常数据检测方法。采集大规模舰船通信数据,采用小波变换对数据实施降噪处理,将降噪后数据输入并行深度卷积神经网络中,经过模型训练提取特征,利用Softmax分类函数得出舰船通信异常数据特征,输出舰船通信异常数据检测结果。实验结果表明:该方法可有效实现大规模舰船通信异常数据检测,其加速比最高,并行效果最优;具有较强的大规模舰船通信数据集检测能力,提高大规模舰船通信异常数据检测效果。
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关键词
并行深度
卷积神经网络
大规模舰船
通信异常数据
检测方法
数据预处理
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职称材料
基于小波变换的智能家居通信异常数据的检测系统设计
被引量：
2
2
作者
赵磊
《现代电子技术》
2021年第2期140-143,共4页
针对当前智能家居通信异常现状,采用传统系统受到外界干扰而导致检测精准度低的问题,提出基于小波变换的智能家居通信异常数据的检测系统设计。根据系统硬件结构,通过代理服务器实现不同防火墙之间的信息转换,以此进行异常数据检测。设...
针对当前智能家居通信异常现状,采用传统系统受到外界干扰而导致检测精准度低的问题,提出基于小波变换的智能家居通信异常数据的检测系统设计。根据系统硬件结构,通过代理服务器实现不同防火墙之间的信息转换,以此进行异常数据检测。设计CPU控制模块,从控制单元、计算单元和存储单元根据用户预先编号的程序,依次从存储器中取出各种指令,并向相应组件发送微操作控制信号。使用Web应用服务器通过各种协议将商业逻辑暴露给客户端程序,为系统资源提供访问机制。在基于XML跨平台模块(可扩展标记语言Extensible Markup Language)、构造模块和预测模型模块上对检测数据进行验证分析,以此实现系统集成。利用小波变换分析通信异常信号奇异点位置和奇异度大小,并求解通信异常行为一致性描述因子。通过小波变换检测流程,完成通信异常数据检测。由实验结果可知,该系统检测精准度较高,能够实现家居设备的智能控制。
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关键词
智能家居
通信异常数据
检测系统
小波变换
系统设计
系统集成
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职称材料
题名
基于并行深度卷积神经网络的舰船通信异常数据检测研究
被引量：
1
1
作者
邓雪阳
邓达平
苏万靖
机构
江西理工大学信息工程学院
赣南科技学院
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2023年第15期119-122,共4页
基金
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ218504)
大学生创新创业训练计划项目(202213434005)。
文摘
为了提高通信异常数据检测效果,设计基于并行深度卷积神经网络算法的大规模舰船通信异常数据检测方法。采集大规模舰船通信数据,采用小波变换对数据实施降噪处理,将降噪后数据输入并行深度卷积神经网络中,经过模型训练提取特征,利用Softmax分类函数得出舰船通信异常数据特征,输出舰船通信异常数据检测结果。实验结果表明:该方法可有效实现大规模舰船通信异常数据检测,其加速比最高,并行效果最优;具有较强的大规模舰船通信数据集检测能力,提高大规模舰船通信异常数据检测效果。
关键词
并行深度
卷积神经网络
大规模舰船
通信异常数据
检测方法
数据预处理
Keywords
parallel
depth
convolutional
neural
network
large
scale
ships
abnormal
communication
data
detection
method
data
preprocessing
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于小波变换的智能家居通信异常数据的检测系统设计
被引量：
2
2
作者
赵磊
机构
聊城大学东昌学院
出处
《现代电子技术》
2021年第2期140-143,共4页
基金
山东省自然科学基金资助项目(ZR2016QZ006)。
文摘
针对当前智能家居通信异常现状,采用传统系统受到外界干扰而导致检测精准度低的问题,提出基于小波变换的智能家居通信异常数据的检测系统设计。根据系统硬件结构,通过代理服务器实现不同防火墙之间的信息转换,以此进行异常数据检测。设计CPU控制模块,从控制单元、计算单元和存储单元根据用户预先编号的程序,依次从存储器中取出各种指令,并向相应组件发送微操作控制信号。使用Web应用服务器通过各种协议将商业逻辑暴露给客户端程序,为系统资源提供访问机制。在基于XML跨平台模块(可扩展标记语言Extensible Markup Language)、构造模块和预测模型模块上对检测数据进行验证分析,以此实现系统集成。利用小波变换分析通信异常信号奇异点位置和奇异度大小,并求解通信异常行为一致性描述因子。通过小波变换检测流程,完成通信异常数据检测。由实验结果可知,该系统检测精准度较高,能够实现家居设备的智能控制。
关键词
智能家居
通信异常数据
检测系统
小波变换
系统设计
系统集成
Keywords
smart
home
abnormal
communication
data
detection
system
wavelet
transform
system
design
system
integration
分类号
TN911.23-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于并行深度卷积神经网络的舰船通信异常数据检测研究
邓雪阳
邓达平
苏万靖
《舰船科学技术》
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于小波变换的智能家居通信异常数据的检测系统设计
赵磊
《现代电子技术》
2021
2
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职称材料
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