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物联网异常流量检测算法研究 被引量：4
1
作者 鲍捷 牛颉 +1 位作者 张勇 邓海勤 《信息技术与网络安全》 2019年第2期17-20,共4页
主要研究利用无监督机器学习算法检测物联网中的网络异常流量,采用开源数据集Intrusion Detection Evaluation Dataset,介绍了异常流量的特征选取,深入研究了三种无监督机器学习算法,分别是One-class Support Vector Machine (One-class... 主要研究利用无监督机器学习算法检测物联网中的网络异常流量,采用开源数据集Intrusion Detection Evaluation Dataset,介绍了异常流量的特征选取,深入研究了三种无监督机器学习算法,分别是One-class Support Vector Machine (One-class SVM)、K-means和Isolation Forest。分析了这三种无监督机器学习算法的原理以及不足的地方,介绍了目前研究的状况。采用wireshark对pcap流量包进行解析、预处理操作,然后使用One-class SVM、K-means和Isolation Forest这三种无监督机器学习算法对训练集进行机器学习,对测试集进行正确率、误报率、漏报率、效率等方面进行评估。实验结果显示K-means算法多方面要优于其他两种算法,主要体现在正确率、误报率、漏报率和效率上。 展开更多
关键词 异常流量 无监督机器学习 ONE-CLASS Support VECTOR Machine算法 K-MEANS算法 ISOLATION Forest算法
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基于单个三轴加速度计的人体行为识别研究 被引量：2
2
作者 张宇 郭达 +1 位作者 高志勇 周大海 《信息技术与网络安全》 2019年第2期21-25,共5页
人工智能的发展和行业应用需求促进人体行为识别研究得到众多关注,主要研究方法或基于视频数据或基于传感器数据。得益于可穿戴传感器的发展,众多研究专注于在人体部署多个传感器以期取得良好效果。不同于以往研究,本文仅通过佩戴在手... 人工智能的发展和行业应用需求促进人体行为识别研究得到众多关注,主要研究方法或基于视频数据或基于传感器数据。得益于可穿戴传感器的发展,众多研究专注于在人体部署多个传感器以期取得良好效果。不同于以往研究,本文仅通过佩戴在手腕的单个三轴加速度计进行人体行为识别研究,以最大程度减小对个体的干扰并降低传感器部署成本。通过数据预处理和特征提取,并利用一种改进的子窗口的集成学习算法,实现对人体行为的准确识别。实验结果表明,相较于传统算法,识别准确率得以显著提升,证实了研究成果的有效性。 展开更多
关键词 可穿戴物联网 人工智能 人体行为识别 三轴加速度计 集成学习
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基于深度学习的工业车辆驾驶行为识别 被引量：1
3
作者 李俊杰 邓海勤 +1 位作者 高志勇 张勇 《信息通信技术》 2019年第1期26-32,38,共8页
文章提出一种基于深度学习的工业车辆驾驶行为识别的方法。该方法对工业车辆在实际工厂环境中行驶的特点进行分析,将三轴加速度传感器和三轴角速度传感器采集到的数据进行预处理,根据处理结果将数据送入深度神经网络训练,完成对工业车... 文章提出一种基于深度学习的工业车辆驾驶行为识别的方法。该方法对工业车辆在实际工厂环境中行驶的特点进行分析,将三轴加速度传感器和三轴角速度传感器采集到的数据进行预处理,根据处理结果将数据送入深度神经网络训练,完成对工业车辆驾驶行为的识别。系统先对样本数据使用数据插值、标准化处理等方法进行预处理,通过数据增强算法减少过拟合的影响,再基于长短期记忆网络(LSTM)处理时间序列数据,构建出CNN+LSTM的深度网络模型,用于驾驶行为的识别。测试结果表明,所提模型识别整体准确率可达96.51%,能够准确地识别出工业车辆行驶的状态。 展开更多
关键词 深度学习 驾驶行为识别 CNN+LSTM 工业车辆
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人工智能应用中的“大象”——时间序列数据人工智能及应用
4
作者 唐晓峰 高志勇 邓海勤 《信息通信技术》 2019年第1期45-54,共10页
时序数据大量存在于各行各业当中,尽管数量庞大且应用价值很高,但由于其获取方式和可解释性的限制,长期以来被大多数国内外科技巨头和研究学者所忽略,成了人工智能应用领域中"屋子里面的大象"。通过介绍时序数据特点,分析领... 时序数据大量存在于各行各业当中,尽管数量庞大且应用价值很高,但由于其获取方式和可解释性的限制,长期以来被大多数国内外科技巨头和研究学者所忽略,成了人工智能应用领域中"屋子里面的大象"。通过介绍时序数据特点,分析领域研究和应用难以融合的原因;阐述时序数据AI典型应用包括相似度搜索、分割和模式识别及研究领域概况;介绍时序AI系统构建流程、设计原则及参考架构等系统实施原则,通过多个真实案例分析,重点比较架构决策因素以及传统机器学习和深度学习在时序数据上的应用效果。 展开更多
关键词 人工智能 时序数据 物联网 边缘计算
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