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基于电子指纹的网络攻击溯源技术 被引量:4
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作者 吴朝雄 马书磊 +1 位作者 石波 于冰 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第11期3036-3041,共6页
针对网络攻击隐蔽性、不确定性等导致的网络攻击溯源难的问题,提出一种基于电子指纹的网络攻击溯源技术。设计数据的电子指纹,结合网络攻击信息,构建原生网络攻击路径,通过数据相似性、同源性分析,完成对原生网络攻击路径的重构,分辨出... 针对网络攻击隐蔽性、不确定性等导致的网络攻击溯源难的问题,提出一种基于电子指纹的网络攻击溯源技术。设计数据的电子指纹,结合网络攻击信息,构建原生网络攻击路径,通过数据相似性、同源性分析,完成对原生网络攻击路径的重构,分辨出确定和可疑的网络攻击路径,分析数据的交互关系,预测即将受影响的数据。实验结果表明,该技术能够有效实现数据级、全过程的网络攻击溯源以及预测攻击的影响范围。 展开更多
关键词 电子指纹 数据同源 数据相似 攻击路径重构 攻击影响预测
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从改进型“爱国者”看TBM突防技术 被引量:2
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作者 方有培 汪立萍 赵霜 《航天电子对抗》 2006年第4期5-7,共3页
伊拉克战争中,“爱国者”改进型首次参加实战,拦截TBM的概率提高为32%。介绍了PAC-3的改进情况。PAC-3拦截能力的提高,将对TBM突防技术提出挑战。
关键词 PAC-3 识别 电子指纹 突防技术
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基于e-PCR的小麦、山羊草属SSR电子指纹图谱的开发
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作者 杨晟 尹誉蓉 +4 位作者 王长彪 任永康 牛瑜琦 韩斌 唐朝晖 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期551-561,共11页
电子指纹图谱的绘制可对电泳结果进行规范化、可视化操作,进而提高小麦分子标记的流通性,加速小麦育种进程。本研究用MicroSAtellite(MISA)软件对小麦属、山羊草属共61个叶绿体和13个线粒体的全基因组SSR标记进行搜索,发现SSR位点的出... 电子指纹图谱的绘制可对电泳结果进行规范化、可视化操作,进而提高小麦分子标记的流通性,加速小麦育种进程。本研究用MicroSAtellite(MISA)软件对小麦属、山羊草属共61个叶绿体和13个线粒体的全基因组SSR标记进行搜索,发现SSR位点的出现频率与基因组类型有关,线粒体、叶绿体基因组均以2次重复的五核苷酸和六核苷酸重复基序为主,同一种类型的基序重复次数与SSR数目成反比;基于电子PCR技术(e-PCR)并结合MapChart软件共筛选出30对引物,其中来源于二倍体和四倍体山羊草属叶绿体全基因组的引物分别有16和2对,来源于四倍体和六倍体小麦属叶绿体全基因组的引物分别有5和2对,来源于六倍体小麦属线粒体全基因组的引物有5对,最后用MapChart软件绘制电子指纹图谱。本研究采用了一种新的SSR引物设计和筛选方法,完成了小麦属、山羊草属叶绿体和线粒体共74个全基因组序列SSR分子标记的初步开发和电子指纹图谱的绘制,为引物开发提供了新思路,有利于提高分子标记的流通性以及小麦种质资源亲缘关系的鉴定。 展开更多
关键词 小麦属 山羊草属 e-PCR SSR分子标记 电子指纹图谱
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光电式指纹采集图像装置及其分类算法
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作者 宋榕 林喜荣 +1 位作者 黄万锋 郭洪峰 《电视技术》 北大核心 2008年第2期84-86,共3页
介绍了基于CMOS图像传感器的便携式指纹采集装置的设计,利用全反射原理,并通过对指纹图像全局的方向分布获取特征向量。实验证明,特征向量融合方法使分类的准确率达到93.7%。
关键词 光电指纹图像采集 全局方向特征 图像滤波 中心点
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基于神经网络及电子鼻的虾夷扇贝鲜活品质评价及传感器的筛选 被引量:14
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作者 傅润泽 沈建 +3 位作者 王锡昌 刘俊荣 倪锦 樊文 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期268-275,共8页
追踪检测虾夷扇贝品质变化过程中的存活指标,生理指标以及电子鼻气味图谱的变化,建立保活流通过程中不同等级的活品虾夷扇贝电子鼻气味指纹图谱,购买市场上不同状态的活品虾夷扇贝,分别通过学习向量量化(learning vector quantization,L... 追踪检测虾夷扇贝品质变化过程中的存活指标,生理指标以及电子鼻气味图谱的变化,建立保活流通过程中不同等级的活品虾夷扇贝电子鼻气味指纹图谱,购买市场上不同状态的活品虾夷扇贝,分别通过学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)、概率(probabilistic neural networks,PNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)神经网络对测试样品快速模式分类,最后通过对电子鼻传感器的筛选探索便携式快速品质鉴别设备的可能性。研究结果表明,24 h的极端胁迫环境放置较为完整的模拟了虾夷扇贝在保活流通过程中状态变差的过程;将电子鼻数据主成分分析、聚类分析结果与存活指标(开口率、缩边率以及死亡率)和生理指标(超氧化物歧化酶活性、耗氧率以及海水浊度)相结合可以把品质变化过程中的虾夷扇贝分成5个等级,并分别得到每个等级的扇贝气味指纹图谱;3种神经网络均可以对测试样品等级进行快速测定,其中支持向量机(SVM)神经网络兼具精确和快速的特点,测试样本T全部预测为等级4,测试样本N全部预测为等级3,从交叉验证到仿真预测所用时间仅为7.652 s;筛选得到的8个电子鼻传感器也可以对不同等级鲜活虾夷扇贝气味特征进行有效区分。 展开更多
关键词 神经网络 传感器 模型 虾夷扇贝 保活流通 电子鼻 气味指纹图谱
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