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基于并行队列的众核平台入侵检测系统 被引量：2
1
作者 陆遥 余翔湛 《智能计算机与应用》 2017年第5期82-86,共5页
本文通过分析和总结以Suricata为代表的现有的主流并行化入侵检测系统的体系结构,并对Suricata的3种工作方式结合现有tilera系列硬件平台的硬件特点进行了理论分析。提出了众核入侵检测系统的设计要点。并设计了一种基于非统一内存访问... 本文通过分析和总结以Suricata为代表的现有的主流并行化入侵检测系统的体系结构,并对Suricata的3种工作方式结合现有tilera系列硬件平台的硬件特点进行了理论分析。提出了众核入侵检测系统的设计要点。并设计了一种基于非统一内存访问与内存池的入侵检测结构。该结构将传统的流水线模式与并发模式相结合,在尽可能少地进行核间通讯的前提下,最大程度地提升了单核的内存使用效率和cache命中率。同时使用共享内存池进一步提高了读写密集情况下的内存使用效率,使用改进的无锁通讯队列保证了核间通讯的效率,使得该架构在众核平台具有很高的实用性,其主要模块的设计思想也具有一定程度上的可移植性。本文最终设计并实现了一个高效的基于众核平台的入侵检测系统。 展开更多
关键词 入侵检测系统 众核 流量识别 并行计算
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仿生机器鱼近壁面流场识别的人工侧线方法 被引量：2
2
作者 谢鸥 宋爱国 +2 位作者 苗静 孙兆光 沈晔湖 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期164-170,共7页
针对仿生机器鱼目标近距离作业时的环境识别难题,提出一种基于人工侧线(ALL)的近壁面流场识别方法。理论分析了ALL感知近壁面流场环境的可行性,建立了ALL虚拟压力传感器阵列并采用计算流体动力学(CFD)方法计算并提取了不同参数条件下(... 针对仿生机器鱼目标近距离作业时的环境识别难题,提出一种基于人工侧线(ALL)的近壁面流场识别方法。理论分析了ALL感知近壁面流场环境的可行性,建立了ALL虚拟压力传感器阵列并采用计算流体动力学(CFD)方法计算并提取了不同参数条件下(来流速度v,靠壁距离d和游动频率f)仿生机器鱼的体表压力数据,建立了基于多层前馈神经网络的来流速度和靠壁距离预测回归模型,并对模型结构和数据特征进行了优化。结果表明:壁面效应将引起鱼体周围流场结构的非对称分布,鱼体头部和尾部的侧线传感器对流场参数的辨识度高,消除弱相关的特征对来流速度和靠壁距离预测指标的影响小且有利于降低预测模型的复杂度。研究结果能够为水下机器人环境识别的信息提取及处理提供理论方法。 展开更多
关键词 仿生机器鱼 人工侧线 神经网络 壁面 流场识别
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声电双模态两相流流型技术应用展望
3
作者 王良杰 王东 +1 位作者 蒋畅 魏来 《电声技术》 2021年第12期85-88,共4页
目前两相流广泛存在于化工、能源等工业领域。流型是两相流的重要参数。由于管流流体能量损耗机理取决于流型,所以流型的识别与分析对于两相流的研究有着非常重要的作用,对流动过程中参数的准确检测、生产过程的经济安全运行及以后的多... 目前两相流广泛存在于化工、能源等工业领域。流型是两相流的重要参数。由于管流流体能量损耗机理取决于流型,所以流型的识别与分析对于两相流的研究有着非常重要的作用,对流动过程中参数的准确检测、生产过程的经济安全运行及以后的多相流相关科学问题的深入研究等也有非常大的帮助。利用声电双模态数据分析的方法进行流型辨别方式的分析与研究。使用声电双模态分别对流体的相含率和相流速进行测量,选用特别的计算分析方法进行数据处理。此方法能弥补使用单模态方法只能测得一种参数来进行流型识别分析的劣势。同时,用到的超声传感器和电导环传感器所组成的测试辨别系统具有构造简洁、安装便利、成本价低等优点。 展开更多
关键词 流型识别 多普勒超声 两相流 声电双模态
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一种高速网络流识别处理系统的设计与实现
4
作者 路琪 高翔 +1 位作者 许晓 陈朝 《信息技术与网络安全》 2020年第2期45-52,共8页
随着骨干网络传输速率不断提高,对高速网络信号分析处理系统的需求十分迫切。骨干网络高速率、大带宽的特点给整个网络空间的管理带来了许多困难。采用五元组定义的网络流作为研究对象,通过理论分析,设计和实现了高速网络流识别处理系... 随着骨干网络传输速率不断提高,对高速网络信号分析处理系统的需求十分迫切。骨干网络高速率、大带宽的特点给整个网络空间的管理带来了许多困难。采用五元组定义的网络流作为研究对象,通过理论分析,设计和实现了高速网络流识别处理系统硬件平台,实现网络信号在流层面的分析识别,并根据分析结果执行不同的处理策略,从而为网络流的分类处理提供了依据。 展开更多
关键词 高速信号 网络流 流识别
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面向流量识别的网格调度应用再研究
5
作者 赵丰 《武汉工业学院学报》 CAS 2010年第3期86-89,共4页
从网格调度流程切入,提出了基于网格技术的面向流量识别的网格调度机制与算法,并对基于网格技术的流量识别与调度应用进行了测试。测试结果表明采用网格技术对网络流量进行识别与调度,能够有效的提高网络流量的识别与管理,对于进一步促... 从网格调度流程切入,提出了基于网格技术的面向流量识别的网格调度机制与算法,并对基于网格技术的流量识别与调度应用进行了测试。测试结果表明采用网格技术对网络流量进行识别与调度,能够有效的提高网络流量的识别与管理,对于进一步促进网格技术的应用具有一定借鉴意义。 展开更多
关键词 流量识别 网格技术 流量调度
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一种基于Netfilter的P2P流量控制系统的实现
6
作者 杨轩 《现代计算机（中旬刊）》 2015年第3期77-80,共4页
针对P2P流量在互联网的整个流量所占有的比例很高的情况,为了更加合理地利用互联网流量资源,提出一种基于Netfilter的P2P流量控制系统的设计和实现。综合端口识别,P2P应用连接特性识别和特征协议串识别,利用Netfilter扩展功能实现系统... 针对P2P流量在互联网的整个流量所占有的比例很高的情况,为了更加合理地利用互联网流量资源,提出一种基于Netfilter的P2P流量控制系统的设计和实现。综合端口识别,P2P应用连接特性识别和特征协议串识别,利用Netfilter扩展功能实现系统的识别过程,并利用TC对流量进行限制。 展开更多
关键词 流量识别 流量控制 NETFILTER P2P
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基于Random Forest与SVM算法的流量识别系统
7
作者 王璐 《数字技术与应用》 2019年第9期117-119,共3页
随着互联网的飞速发展,根据网络流量识别网络业务的类型,逐渐成为网络技术研究的重要课题。本文将SVM和Random Forest算法应用于流量识别系统的机器学习过程中,首先通过Random Forest算法对采集的数据特征信息进行分析选择,提取出在SVM... 随着互联网的飞速发展,根据网络流量识别网络业务的类型,逐渐成为网络技术研究的重要课题。本文将SVM和Random Forest算法应用于流量识别系统的机器学习过程中,首先通过Random Forest算法对采集的数据特征信息进行分析选择,提取出在SVM算法中用来识别流量类型的8个主要特征,进而对数据进行预处理、训练学习,最终完成网络流量的分类识别。通过实验验证,该系统对流量识别准确率达96.7%,对当前的互联网应用的数据流量具有较高的识别准确率。 展开更多
关键词 SVM RANDOM FOREST 随机森林 流量识别 支持向量机
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一种基于ELM算法的在线学习模型
8
作者 吕超 董育宁 邱晓晖 《智能计算机与应用》 2024年第6期110-118,共9页
网络应用程序的多样化对网络流量分类提出了新的挑战。如何在变化的环境中准确地识别已知类和新类流量,然后实现模型在线更新,最后将新类纳入已知类范畴成为了研究的要点。针对这一问题,本文提出了一种基于极限学习机(Ex⁃treme Learning... 网络应用程序的多样化对网络流量分类提出了新的挑战。如何在变化的环境中准确地识别已知类和新类流量,然后实现模型在线更新,最后将新类纳入已知类范畴成为了研究的要点。针对这一问题,本文提出了一种基于极限学习机(Ex⁃treme Learning Machine,ELM)的在线学习模型,使用基于ELM算法的距离度量选择辅助训练样本,根据距离度量阈值进行新类检测,采用串联识别新类的二分类器的方式包含新的流量类别,当串联的分类器数量达到设定值时重新训练模型。在真实网络流数据集上的测试结果显示,本文方法已知类F1和开集总体准确率NA均能达到0.9以上。与代表性文献方法相比,在分类性能和时间性能方面均有更好的表现。 展开更多
关键词 极限学习机 开集流识别 新类检测 辅助训练 在线学习
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基于置信度与级联结构的未知网络流量检测
9
作者 吴志远 董育宁 李涛 《智能计算机与应用》 2024年第3期181-186,共6页
为了提升开集流识别性能,本文在对已知类和新类的置信度分布分析基础上,提出一种基于置信度信息与级联结构的未知网络流量检测方法。该方法通过级联结构,先将具有高置信度的新类样本检测出来;利用最大置信度差对新类和已知类进行分类;... 为了提升开集流识别性能,本文在对已知类和新类的置信度分布分析基础上,提出一种基于置信度信息与级联结构的未知网络流量检测方法。该方法通过级联结构,先将具有高置信度的新类样本检测出来;利用最大置信度差对新类和已知类进行分类;利用最大置信度对已知类进行细分类。为了更好地检测高置信度新类,还设计了从未标记数据筛选伪负样本的算法。实验表明,与现有代表性方法相比,本文方法的已知类F1提高约13%,新类F1提高约3%,总体准确率提高约5%,训练和分类耗时也明显少于现有方法。 展开更多
关键词 开集流识别 置信度 未知网络流量检测 未标记数据
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一种增量更新模型的新类检测方法
10
作者 赵峰 董育宁 邱晓晖 《智能计算机与应用》 2024年第4期202-208,共7页
开集流识别网络流量分类是网络管理的重要组成部分。为了适应变化的网络环境,已有许多研究瞄准开集流识别,但这些方法不能以增量方式更新模型。针对这一问题,本文提出了一种增量更新级联结构,通过筛选的模拟新类,利用置信度阈值进行新... 开集流识别网络流量分类是网络管理的重要组成部分。为了适应变化的网络环境,已有许多研究瞄准开集流识别,但这些方法不能以增量方式更新模型。针对这一问题,本文提出了一种增量更新级联结构,通过筛选的模拟新类,利用置信度阈值进行新类检测,采用分类器级联的方式逐步包含新出现的类;当级联分类器个数达到设定值时,重新训练多分类器,以此减少分类时间。使用真实数据集对所提方法进行验证,并与代表性文献方法进行对比。结果表明,在分类性能上,本文方法已知类F1和综合性能指标NA均能达到0.9以上;在时间性能上,分类时间和平均模型更新时间显著减少,均优于代表性文献方法,有利于实现快速在线新类检测与分类。 展开更多
关键词 开集流识别 新类检测 模拟新类 增量更新
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基于SORT算法和光流模型的地铁车站客流运动轨迹识别方法研究
11
作者 蒲一超 《城市轨道交通研究》 北大核心 2023年第7期7-12,19,共7页
目的:精准监测地铁系统的大客流状态是进行客流风险识别和管控的基础。地铁车站容纳空间有限,易发生客流堆积和冲突等风险事件,亟需研究一套能够对地铁车站的客流运动轨迹进行实时识别的方法。方法:提出了基于SORT(简单的在线实时多目... 目的:精准监测地铁系统的大客流状态是进行客流风险识别和管控的基础。地铁车站容纳空间有限,易发生客流堆积和冲突等风险事件,亟需研究一套能够对地铁车站的客流运动轨迹进行实时识别的方法。方法:提出了基于SORT(简单的在线实时多目标跟踪)算法和光流模型的地铁车站客流运动轨迹识别方法,作为地铁安全防控的辅助手段。首先,采用SORT算法,实现高密度场景下的实时客流识别;其次,使用PWC-Net(使用金字塔、仿射变换和成本体积的光流卷积神经网络)光流模型,实现实时客流定位和运动轨迹识别;最后,通过上海市地铁车站的真实视频数据,对该方法进行验证。结果及结论:通过上述识别方法,可有效地关联目标,识别覆盖的客流,并提升识别的实时性。采用PWC-Net光流模型实现客流运动轨迹的识别,在模型的体积和训练时间上分别为FlowNet2(数据集训练顺序的网络)模型的94.12%和50.00%。因此,该方法能够满足地铁车站实时高密度客流运动轨迹识别的场景要求。 展开更多
关键词 地铁车站 客流识别 多目标跟踪 运动轨迹识别
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P2P流实时识别技术研究 被引量：3
12
作者 杨林 刘聪 +1 位作者 徐慧 张宵龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第S2期86-87,106,共3页
分析了P2P流识别技术。为了提高P2P流识别的实时性,提出了基于实时属性集分类的P2P流识别方法。测试结果表明,该方法在不影响P2P流量检测精度的前提下缩短了检测时间。
关键词 P2P流识别 实时属性集 属性约简 支持向量机
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对称加密数据随机性定量研究 被引量：2
13
作者 张卫涛 邓月华 王钦 《宇航计测技术》 CSCD 2011年第3期68-73,共6页
通过对加密数据使用原理以及应用范围的分析,阐述了一种基于正态分布和卡方分布的加密数据随机性定量技术。结合M atLab中现有函数erfc(x)以及chi2cdf(x,y),计算并绘制出随机性定量图,实验分析了不同对称加密算法密文随机程度,为加密数... 通过对加密数据使用原理以及应用范围的分析,阐述了一种基于正态分布和卡方分布的加密数据随机性定量技术。结合M atLab中现有函数erfc(x)以及chi2cdf(x,y),计算并绘制出随机性定量图,实验分析了不同对称加密算法密文随机程度,为加密数据识别提供强有力的技术支撑。 展开更多
关键词 随机性 定量技术 数据加密 流量识别
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机场终端区交通流模式识别研究 被引量：1
14
作者 李楠 樊瑞 傅饶 《武汉理工大学学报》 CAS 2021年第5期34-40,共7页
为了实现智能化处理海量的航班数据,提高空中交通管理的效率,保障机场终端区空域中的航空器能够安全有序地运行,提出一种数据分析模型,用于从大量轨迹数据中高保真地表征空中交通流。通过基于DBSCAN密度聚类算法将轨迹聚类,用聚类评价... 为了实现智能化处理海量的航班数据,提高空中交通管理的效率,保障机场终端区空域中的航空器能够安全有序地运行,提出一种数据分析模型,用于从大量轨迹数据中高保真地表征空中交通流。通过基于DBSCAN密度聚类算法将轨迹聚类,用聚类评价指标调整、确定轨迹簇最佳类别数,用均值法提取中心线,以单个代表性轨迹概括轨迹簇,结合现有定义,提出了机场终端区交通流的定义。利用首都机场进行实例验证,结果表明此方法能够有效显示终端区轨迹特征。 展开更多
关键词 空中交通 终端区 DBSCAN聚类 交通流识别
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基于ARM架构SOC的智能网卡设计及路由优化方法研究 被引量：1
15
作者 文博 张鑫 +1 位作者 陈熙德 张骥超 《江苏科技信息》 2021年第4期50-52,共3页
针对当前市面上的网卡计算能力不足、无法适应5G独立组网对通信设备要求的提高且安全性能不足的问题,文章基于ARM架构SOC设计了一种支持软件高度定制、拥有高效加解密核心的智能网卡,并在一种大象流负载均衡机制的基础上进一步提出一种... 针对当前市面上的网卡计算能力不足、无法适应5G独立组网对通信设备要求的提高且安全性能不足的问题,文章基于ARM架构SOC设计了一种支持软件高度定制、拥有高效加解密核心的智能网卡,并在一种大象流负载均衡机制的基础上进一步提出一种预设路由选择方法。文章实现了硬件架构的完全自主设计,同时基于硬件平台对所提出的路由优化方法进行了测试,测试结果表明,该设计实现了吞吐量提升30%的同时有效降低了通信延迟。 展开更多
关键词 硬件设计 智能网卡 大象流识别 路由优化
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基于卷积神经网络的深度学习流场特征识别及应用进展 被引量：23
16
作者 叶舒然 张珍 +1 位作者 王一伟 黄晨光 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期179-193,共15页
深度学习架构的出色性能使得机器学习在流体力学中的应用得到新的发展,可以应对流体力学中诸多问题和需求。卷积神经网络(CNN)强大的非线性映射能力以及分层提取信息特征的功能,使其成为当下流场特征研究不容忽视的工具。围绕这一研究... 深度学习架构的出色性能使得机器学习在流体力学中的应用得到新的发展,可以应对流体力学中诸多问题和需求。卷积神经网络(CNN)强大的非线性映射能力以及分层提取信息特征的功能,使其成为当下流场特征研究不容忽视的工具。围绕这一研究前沿与热点问题,概述和归纳了这一研究领域的进展与成果。首先,对深度学习在流体力学中的发展以及卷积神经网络进行了简单的回顾。然后,从卷积神经网络能够识别特征出发,先后介绍了基于卷积的深度学习特征识别在流场预测、流动外形优化、流场可视化精度提升和生成对抗等应用方面的研究进展。最后,对深度学习在流场识别领域的应用进行了展望,为后续的研究提供参考。 展开更多
关键词 卷积神经网络 流场识别 流动预测 外形优化 泊松方程 生成对抗网络 深度学习
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基于自适应最优核和卷积神经网络的气液两相流流型识别方法 被引量：21
17
作者 翁润滢 孙斌 +2 位作者 赵玉晓 张竟月 文英杰 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期5065-5072,共8页
为了研究气液两相流的动态特性,以及解决提取的特征值少而没有代表性导致识别率不高的传统问题,利用V锥流量计和动态差压传感器获取气液两相流在不同流型下的波动信号,采用自适应最优核算法对获取的动态信号进行时频分析,把一维时域信... 为了研究气液两相流的动态特性,以及解决提取的特征值少而没有代表性导致识别率不高的传统问题,利用V锥流量计和动态差压传感器获取气液两相流在不同流型下的波动信号,采用自适应最优核算法对获取的动态信号进行时频分析,把一维时域信号转换为三维的时频谱图,能够清晰描述出管道内气液两相流的流动状态。将不同流型的时频谱图通过卷积神经网络(CNN)进行学习并自动提取相应的特征值,然后使用Softmax分类器进行训练从而实现流型识别。通过对几种常见流型进行试验与分析发现,采用时频谱图结合卷积神经网络的深度学习方法识别气液两相流流型,克服了传统流型识别方法特征值提取的不足之处,能够更贴切地描述气液两相流的动态特征。此方法可以进一步研究更多种类的流型以及空隙率等。 展开更多
关键词 气液两相流 流型识别 算法 时频分析 神经网络
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大数据流动的安全风险识别与应对策略研究——基于信息生命周期的视角 被引量：15
18
作者 朱光 丰米宁 刘硕 《图书馆学研究》 CSSCI 2017年第9期84-90,共7页
在对国内外相关文献调查与梳理的基础上,从信息生命周期的视角出发,将大数据流动的生命周期划分为采集、组织与存储、传播与流动、使用与服务、迁移与销毁等阶段,识别不同阶段所面临的安全风险。在此基础上,构建大数据流动的安全风险管... 在对国内外相关文献调查与梳理的基础上,从信息生命周期的视角出发,将大数据流动的生命周期划分为采集、组织与存储、传播与流动、使用与服务、迁移与销毁等阶段,识别不同阶段所面临的安全风险。在此基础上,构建大数据流动的安全风险管理框架,并对大数据流动生命周期建模、大数据流动安全风险监测和识别以及大数据流动的安全风险应急管控等功能模块的实现策略进行了详细的阐述。 展开更多
关键词 生命周期 大数据流动 风险识别 风险评估 管理框架
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基于卷积神经网络的气液两相流流型识别方法 被引量：11
19
作者 仝卫国 庞雪纯 朱赓宏 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期883-891,共9页
针对两相流流型识别率不高且存在主观性的问题,提出一种基于Landweber迭代图像重建算法和卷积神经网络相结合的流型识别方法。利用Landweber迭代图像重建算法来获取流型图像并构建出流型图像数据库,通过对VGG16网络中不同的卷积层层数... 针对两相流流型识别率不高且存在主观性的问题,提出一种基于Landweber迭代图像重建算法和卷积神经网络相结合的流型识别方法。利用Landweber迭代图像重建算法来获取流型图像并构建出流型图像数据库,通过对VGG16网络中不同的卷积层层数和不同尺寸及分辨率的数据集样本进行流型识别,确定了网络冻结卷积层和输入图片的参数。实验结果表明:采用电阻层析成像与卷积神经网络相结合的方法,使得流型识别准确率达到了95%,识别性能得到了提高。 展开更多
关键词 流型识别 电阻层析成像 Landweber迭代 图像重建算法 卷积神经网络
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气液两相流流型识别理论的研究进展 被引量：9
20
作者 方立军 胡月龙 武生 《锅炉制造》 2012年第6期33-36,共4页
介绍了气液两相流流型识别理论,首先探讨了气液两相流流型划分问题,然后详细介绍了流型的静态识别方法和实时识别方法,并重点介绍了基于压差波动理论、混沌理论、神经网络和复杂度特性的间接实时流型识别方法。
关键词 气液两相流 流型识别 划分 静态识别 实时识别
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