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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)  [作者] 杨宏宇  张梓锌  张良  
针对目前网络安全态势评估方法在特征提取、高效性等方面存在的不足,该文提出了一种基于并行特征提取和改进双向门控循环单元(BiGRU)的网络安全态势评估方法,设计了一个由并行特征提取网络(PFEN)和基于注意力机制改进的BiGRU组成的深度学习模型(PFENABiGRU)。PFEN模块由并行的稀疏编码器组成,用于差异化地提取不同网络威胁的关键信息并将提取的特征与原始信息融合;ABiGRU模块通过注意力机制对关键特征进行加权以提高模型的准确性。将训练好的PFEN-ABiGRU模型用于网络威胁检测,根据威胁检测结果,结合提出的网络安全态势量化指标,计算网络安全态势值。实验结果表明,PFEN-ABiGRU在精确率和召回率上均优于对比的其他模型。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)  [作者] 杨宏宇  王峰岩  吕伟力  
针对基于数据类别标记的监督式网络数据建模方式在评估网络威胁态势时存在计算成本高,效率低和耗时长的问题,该文提出一种基于无监督生成推理的网络安全威胁态势评估方法。首先,设计一种变分自动编码器-生成式对抗网络(VAE-GAN)模型,将只包含正常网络流量的训练数据集输入到由VAE-GAN组成的网络集合层进行训练,统计每层网络输出的重构误差,并使用输出层的3层变分自动编码器训练重构误差;然后使用包含异常网络流量的测试数据集进行分组威胁测试,统计每组测试的威胁发生概率;最后根据威胁发生概率确定网络安全威胁严重度,结合威胁影响度计算威胁态势值对网络安全威胁态势进行评估。仿真实验结果表明,与反向传播(BP)和径向基函数(RBF)方法相比,该方法能够更直观地评估网络威胁的整体态势,对网络威胁具有更好的表征效果。
[期刊] 现代情报  [作者] 李昌兵  庞崇鹏  凌永亮  王强  
[目的/意义]针对信息过载条件下中文网络产品评论中特征提取性能低以及特征聚类中初始中心点的选取问题。[方法/过程]本研究提出采用基于权重的改进Apriori算法产生候选产品特征集合,再根据独立支持度、频繁项名词非特征规则及基于网络搜索引擎的PMI算法对候选产品特征集合进行过滤。并以基于HowNet的语义相似度和特征观点共现作为衡量产品特征之间关联程度的特征,提出一种改进K-means聚类算法对产品特征进行聚类。[结果/结论]实验结果表明,在特征提取阶段,查准率为69%,查全率为92.64%,综合值达到79
[期刊] 经济师  [作者] 李娜  
烟草企业既有的网络安全态势感知技术以及评估方案对网络安全运行态势指数的计算与评估缺乏精准性,导致相关部门无法全面掌握烟草行业网络安全态势。针对这一问题,文章提出基于数据挖掘的烟草行业网络安全态势感知与评估方法。即利用数据挖掘稳定程度,判断并提取烟草行业网络安全态势感知特征;对网络运行态势指数进行计算,生成运行态势矩阵;对矩阵中具有共性的数据进行挖掘,生成最终结果。实验表明,该方法具有一定优势,能精准感知烟草行业网络安全态势。
[期刊] 图书情报知识  [作者] 商宪丽  王学东  
本文针对微博文本的简短、动态性等特征,提出一种新的文本特征提取方法,提升微博话题识别任务中文本聚类算法效果。利用词项共现的思想,针对微博时序文本构建动态共词网络。在动态共词网络中,边权重随着时间推移而线性衰减,并在此基础上利用网络的度中心性计算微博文本特征权重。从新浪微博中采样构建实验数据集进行实验,结果表明动态共词网络特征提取方法相较于文档频率方法,更适宜于提取微博文本特征,能取得更好的微博话题识别效果。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 计智伟  汪杭军  何涛  尹建新  
基于图像的智能木材识别方法是通过自动提取木材的识别特征来识别木材,对木材科学和产业具有十分重要的意义。提出了一种基于改进区域生长的木材导管形态特征提取方法:采用分治策略改进区域生长法实现木材横切面显微图像中导管细胞的快速分割,用链码跟踪技术提取了10个导管细胞的形态特征;选取了6种阔叶材树种的横切面显微图像进行仿真实验。实验结果显示:本文方法能提高导管细胞的分割速度;所提取的10个形态特征在给定的树种显微图像上具有较高的区分度,说明将本文方法用于阔叶材树种智能识别具有较强的可行性。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 于津凯  王映雪  陈怀楚  
介绍一种改进的文本特征提取及匹配算法。该算法基于N-Gram算法思路进行文本处理和特征提取,设计了gram关联矩阵用于统计与合并特征词,从而在固定长度N-Gram算法的基础上能够提取出不同长度的特征词。实验证明,该特征提取算法能够更为准确地描述文本特征,可应用于文本检索、Web挖掘等信息处理领域。
[期刊] 情报科学  [作者] 周源  刘怀兰  杜朋朋  廖岭  
【目的/意义】特征提取会很大程度地影响分类效果,而传统TF-IDF特征提取方法缺乏对特征词上下文环境和对特征词在类之间分布状况的考虑。【方法/过程】本文提出一种改进TF-IDF特征提取的方法:(1)基于文本网络和改进Page Rank算法计算节点重要程度值,解决传统TF-IDF忽略文本结构信息的问题;(2)增加特征值IDF值的方差来衡量特征词w在不同类别文本集中程度的分布情况,解决传统TF-IDF忽略特征词在类之间分布状况的不足。【结果/结论】基于该改进方法构建了文本分类模型,对3D打印数据进行分类实验。
[期刊] 实验技术与管理  [作者] 李馥娟  王群  
针对高校信息安全相关专业特点,分析了网络安全态势感知教学在人才培养中的重要性以及建设相应实训平台的必要性。介绍了网络安全态势感知的概念,基于高校所普遍具有的网络应用环境,设计了网络安全态势感知实训平台基本架构,开发了满足教学需要的实验项目,细化了具体的实验内容,规范了相关的技术细节。结合本单位实际,在服务教学的同时,拓展了实训平台在学生科技创新和教师教学研究中的应用,在高校人才培养中具有理论和实践指导作用。
[期刊] 工业工程  [作者] 杨静宗  杨天晴  吴丽玫  
为提高滚动轴承故障诊断的准确性,提出一种基于固有时间尺度分解(ITD)、奇异值分解(SVD)和多点最优最小熵反褶积(MOMEDA)相结合的故障特征提取方法。首先,采用ITD分解故障振动信号,并构建基于峭度和相关系数的组合权重指标筛选准则,从而完成分量信号的筛选与重构。其次,对其进行SVD滤波降噪。最后,利用MOMEDA提取降噪后信号中的周期性冲击成分,并通过Hilbert包络谱分析得到诊断结果。经过实验数据分析,结果表明所提出的方法不仅能滤除噪声干扰,增强故障特征信息,而且能准确提取出故障特征。
[期刊] 物流技术  [作者] 梁磊  
根据物流信息网络的特点和风险类型,提出基于模糊层次分析法的物流信息网络安全风险评估方案:首先建立物流信息网络的层次分析模型;其次构建模糊一致判断矩阵,设计了一种模糊层次分析算法;最后求解风险因素的权重,得到各类风险相对于损失的影响程度,用以指导网络安全防护工作。
[期刊] 南京农业大学学报  [作者] 肖茂华  张存义  傅秀清  熊龙飞  王月文  封志祥  
[目的]针对滚动轴承故障信号非线性、非平稳特征导致的故障特征频率难以提取的问题,提出了一种基于改进的带有自适应白噪声的完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)和小波阈值降噪的滚动轴承故障特征提取方法。[方法]首先用小波阈值降噪对故障信号进行预处理,然后利用ICEEMDAN对降噪后的信号进行模态分解,产生一系列的固有模态函数(IMF),并根据互相关系数法提取与原信号相关的模态分量,作各层模态分量的包络谱图,提取滚动轴承的故障特征频率。[结果]通过仿真试验与滚动轴承故障试验分析,并将其与集合经验模态分解(EEMD)处理的进行比较,基于ICEEMDAN方法分解后的包络谱幅值更加明显。[结论]本研究提出的方法能精确地提取滚动轴承的故障特征频率。
[期刊] 商业时代  [作者] 李广明  诸唯君  周欢  
本文针对缺少实物抵押和信用记录的情况,应用描述性分析方法,对P2P网络融资平台中具有拖欠贷款行为的小额贷款者的基本特征进行分析,提取具有拖欠贷款可能性的小额贷款者的关键特征,有助于借出者识别贷款对象和控制拖欠贷款风险的发生。
[期刊] 地理科学进展  [作者] 宋晓猛  张建云  占车生  刘九夫  
数字高程模型(DEM)是地表形态高程属性的数字化表达,利用流域DEM数据构建数字水系模型并提取流域水文特征,是分布式水文过程模拟的重要基础。DEM中闭合洼地和平坦区域的处理、流向的确定以及DEM分辨率的大小都直接影响着流域水系特征提取的质量与效率。针对当前基于DEM提取河网与流域特征的诸多问题,阐述了DEM数据提取流域水系特征的原理,回顾了数字水系模型与流域特征提取方法,评述了洼地和平地的处理方法及水流方向的确定方法的研究进展,介绍了当前基于不同DEM数据类型的提取方法研究,探讨了DEM尺度和分辨率对提取流域特征的影响,总结了平缓区域数字水系和河网提取的研究进展。
[期刊] 统计与决策  [作者] 党耀国  侯荻青  
多指标面板数据能够较全面的提供研究对象的信息和数据特征,但复杂的数据结构也给其聚类分析带来了一定的困难。针对这一问题,文章提出了基于特征提取的多指标面板数据聚类方法,该方法将能够表征面板数据动态变化的"绝对量"特征、"波动"特征、"偏度"特征、"峰度"特征及"趋势"特征引入动态聚类算法中,可以避免以往采用欧式距离进行聚类的局限性,还可以处理带有缺失数据的面板数据,同时大大提高了聚类效率,并最大限度地保证时间维度信息不受损失。利用该方法分析了2001至2013年我国不同省份道路交通事故的不平衡状况,通过实证分析表明该方法能够解决多指标面板数据聚类的问题。
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