基于多特征融合的LDoS攻击检测方法.pdf
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相关资料
基于多特征融合的LDoS攻击检测方法.pdf
低速率拒绝服务(LDoS)攻击可以根据TCP协议的反馈系统周期性地发送短时间脉冲造成网络拥塞,从而降低网络的服务水平。针对目前LDoS攻击识别率低和虚警率高的问题,本发明从多特征融合的角度对LDoS攻击进行检测,首先根据Apriori关联规则算法得到多个特征的支持度和置信度,并以此为依据设计了包含ACK差值、包大小和队列的LDoS攻击特征集。再分别对每个特征进行数字化预处理得到符合最小临近距离(KNN)分类器输入标准的输入特征,得出决策轮廓矩阵。最终将矩阵中的后验概率进行多特征决策融合,以融合后的决策结果
基于多特征融合的红外弱小目标检测方法.pdf
本发明提出了基于多特征融合的红外弱小目标检测方法,先基于红外弱小目标局部灰度值大的特性,利用目标与邻域背景的灰度对比度对真实目标进行增强、部分复杂背景进行抑制。其次,利用红外弱小目标自身灰度信息符合二维高斯分布的特性,通过计算红外弱小目标边缘像素点与中心像素点之间的距离和灰度差的协方差来检测目标,得到显着图一。再次,利用红外弱小目标与邻域相似度低的特性,通过计算相似性因子来检测目标,得到显着图二。最后,将显着图一与显着图二进行点乘,通过融合红外弱小目标多种特性得到最终显着图,对最终显着图计算简单阈值进行分
基于多参数特征融合的浮选精矿品位检测方法.pdf
本发明涉及一种基于多参数特征融合的浮选精矿品位检测方法,包括如下步骤:(1)采集浮选矿物颗粒及浮选泡沫图像;(2)基于图像处理技术检测采集到的矿物颗粒图像粒度分布情况;(3)提取浮选泡沫的图像特征,建立样本数据库;(4)在线测量矿浆浓度及密度指标;(5)利用矿浆浓度、密度与精矿品位之间的数学关系建立多变量精矿品位预测模型;(6)基于五种不同的神经网络分别建立不同的精矿品位预测模型;(7)利用粒子群算法建立的精矿品位预测模型参数进行多变量联合优化,将六种模型输出结果累加和的平均值作为最终浮选精矿品位预测模型
一种基于目标检测的多尺度特征融合方法.pdf
本发明公开了一种基于目标检测的多尺度特征融合方法,其通过网络收集计算机视觉图像样本建立多尺度目标检测数据集,并将数据集划分为训练集和测试集;利用一阶段代表作YOLOv5算法负责图像内目标物体的检测;通过骨干网络多阶段多层次的卷积操作提取出多尺度图像特征;将其中一个支路以传统特征融合方式与颈部网络相连,另一支路以捷径方式与相同采样倍率的颈部网络相连,最后一支路以捷径方式与相同采样倍率的预测结构相连;通过深度学习一个三支路骨干网络结构,并将骨干网络中不同尺度的特征图像通过三支路向后实现神经网络的前向、后向传递
基于多特征融合的恶意信息检测方法、装置及系统.pdf
本发明属于网络信息处理领域,具体涉及一种基于多特征融合的恶意信息检测方法、装置及系统;所述方法包括获取社交网络平台的传播信息,得到源文本、评论文本的句子级语义向量和源文本的字符级语义向量;分别得到源文本特征和评论文本特征;进行处理后得到源文本特征检测结果和评论文本特征检测结果;根据用户关系属性,构建出用户节点与其邻居节点之间的信息传播树,按照信息传播树构建出传播子图,对传播子图向量化,得到传播特征;进行处理后得到传播特征检测结果;采用基于时变函数的融合方法对源文本特征检测结果、评论文本特征检测结果与传播特