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被动分簇下云服务器通信串口故障数据识别
被引量：
2
1
作者
于艳朋
惠向晖
《现代电子技术》
北大核心
2025年第4期68-72,共5页
由于云服务器通信网中数据流量庞大且复杂,同时受到网络结构和配置的多样性以及动态变化的影响,传统的主动探测或人工分析方法难以准确识别漏洞弧段,导致故障数据识别的准确性和效率受到限制。因此,研究一种基于被动分簇的云服务器通信...
由于云服务器通信网中数据流量庞大且复杂,同时受到网络结构和配置的多样性以及动态变化的影响,传统的主动探测或人工分析方法难以准确识别漏洞弧段,导致故障数据识别的准确性和效率受到限制。因此,研究一种基于被动分簇的云服务器通信串口故障数据识别方法。由被动分簇算法确定云服务器通信串口的通信网的漏洞弧段,基于信息熵的量化方法,提取云服务器通信串口通信网漏洞弧段中节点流量数据的熵值特征,将其作为串口故障数据分类方法的分类目标,并以K-means聚类的方式判定云服务器通信串口流量数据的故障类型,实现被动分簇下云服务器通信串口故障数据识别。实验结果表明,所提方法在多种网络入侵行为下对云服务器通信串口故障数据识别时,都有较好的识别效果。
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关键词
被动分簇
云服务器
通信串口
故障数据识别
分类
识别
K-MEANS聚类
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职称材料
基于固定检测器的动态交通故障数据识别与修复
2
作者
宋永朝
王翠
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期88-96,共9页
针对固定检测器在采集动态交通数据过程中易发生交通数据异常、数据缺失等问题,为实现故障数据有效识别及修复,提出了基于离群距离检测的故障数据识别算法及改进的DE-LSTM数据修复模型。利用时序数据的自身连续性,采用直接离群点定位和...
针对固定检测器在采集动态交通数据过程中易发生交通数据异常、数据缺失等问题,为实现故障数据有效识别及修复,提出了基于离群距离检测的故障数据识别算法及改进的DE-LSTM数据修复模型。利用时序数据的自身连续性,采用直接离群点定位和离群距离检测对故障数据进行有效识别。采用差分进化算法优化长短期记忆神经网络的隐含层神经元个数和初始学习率,并引入自适应控制策略改进传统DE算法中的变异因子、交叉因子,建立了基于改进差分进化算法优化长短期记忆神经网络的修复模型,并与固定阈值结合交通流机理、LSTM神经网络模型及DE-LSTM修复模型进行对比。实例验证结果表明:与固定阈值结合交通流机理法相比,离群距离检测算法识别率更为高效,改进的DE-LSTM模型具有良好的计算效率及修复性能。
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关键词
交通工程
固定检测器
动态交通
数据
故障数据识别
数据
修复
优化算法
在线阅读
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职称材料
基于S-G滤波的交通流故障数据识别与修复算法
被引量：
18
3
作者
陆化普
屈闻聪
孙智源
《土木工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期123-128,共6页
为了提高检测器采集到的交通流数据的有效性,基于S-G滤波法和数据驱动方法,提出一套交通流故障数据识别与修复的算法。以北京市某路段上单个交通流检测器所收集的数据为基础,结合实时数据与历史数据,完成故障数据识别与修复过程。与传...
为了提高检测器采集到的交通流数据的有效性,基于S-G滤波法和数据驱动方法,提出一套交通流故障数据识别与修复的算法。以北京市某路段上单个交通流检测器所收集的数据为基础,结合实时数据与历史数据,完成故障数据识别与修复过程。与传统方法相比,该方法整合了交通流故障数据识别与故障数据修复两部分功能,运算更加高效而可靠。通过对北京市某路段实测数据的处理实例对算法进行验证。结果表明该方法实用性较高、运算速度快,为异常数据处理提出了新的思路。
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关键词
交通流
故障数据识别
数据
修复
滤波算法
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职称材料
题名
被动分簇下云服务器通信串口故障数据识别
被引量：
2
1
作者
于艳朋
惠向晖
机构
河南农业大学信息与管理科学学院(软件学院)
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第4期68-72,共5页
文摘
由于云服务器通信网中数据流量庞大且复杂,同时受到网络结构和配置的多样性以及动态变化的影响,传统的主动探测或人工分析方法难以准确识别漏洞弧段,导致故障数据识别的准确性和效率受到限制。因此,研究一种基于被动分簇的云服务器通信串口故障数据识别方法。由被动分簇算法确定云服务器通信串口的通信网的漏洞弧段,基于信息熵的量化方法,提取云服务器通信串口通信网漏洞弧段中节点流量数据的熵值特征,将其作为串口故障数据分类方法的分类目标,并以K-means聚类的方式判定云服务器通信串口流量数据的故障类型,实现被动分簇下云服务器通信串口故障数据识别。实验结果表明,所提方法在多种网络入侵行为下对云服务器通信串口故障数据识别时,都有较好的识别效果。
关键词
被动分簇
云服务器
通信串口
故障数据识别
分类
识别
K-MEANS聚类
Keywords
passive clustering
cloud server
communication serial port
fault data identification
classification identification
K-means clustering
分类号
TN929.5-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于固定检测器的动态交通故障数据识别与修复
2
作者
宋永朝
王翠
机构
重庆交通大学交通运输学院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期88-96,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61863019)
云南省交通运输厅科技创新项目(2022-81)。
文摘
针对固定检测器在采集动态交通数据过程中易发生交通数据异常、数据缺失等问题,为实现故障数据有效识别及修复,提出了基于离群距离检测的故障数据识别算法及改进的DE-LSTM数据修复模型。利用时序数据的自身连续性,采用直接离群点定位和离群距离检测对故障数据进行有效识别。采用差分进化算法优化长短期记忆神经网络的隐含层神经元个数和初始学习率,并引入自适应控制策略改进传统DE算法中的变异因子、交叉因子,建立了基于改进差分进化算法优化长短期记忆神经网络的修复模型,并与固定阈值结合交通流机理、LSTM神经网络模型及DE-LSTM修复模型进行对比。实例验证结果表明:与固定阈值结合交通流机理法相比,离群距离检测算法识别率更为高效,改进的DE-LSTM模型具有良好的计算效率及修复性能。
关键词
交通工程
固定检测器
动态交通
数据
故障数据识别
数据
修复
优化算法
Keywords
traffic engineering
fixed detector
dynamic traffic data
fault data identification
data repair
optimization algorithm
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于S-G滤波的交通流故障数据识别与修复算法
被引量：
18
3
作者
陆化普
屈闻聪
孙智源
机构
清华大学
出处
《土木工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期123-128,共6页
文摘
为了提高检测器采集到的交通流数据的有效性,基于S-G滤波法和数据驱动方法,提出一套交通流故障数据识别与修复的算法。以北京市某路段上单个交通流检测器所收集的数据为基础,结合实时数据与历史数据,完成故障数据识别与修复过程。与传统方法相比,该方法整合了交通流故障数据识别与故障数据修复两部分功能,运算更加高效而可靠。通过对北京市某路段实测数据的处理实例对算法进行验证。结果表明该方法实用性较高、运算速度快,为异常数据处理提出了新的思路。
关键词
交通流
故障数据识别
数据
修复
滤波算法
Keywords
traffic flow
erroneous data detection
data recovery
filtering
分类号
U491.112 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
被动分簇下云服务器通信串口故障数据识别
于艳朋
惠向晖
《现代电子技术》
北大核心
2025
2
在线阅读
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职称材料
2
基于固定检测器的动态交通故障数据识别与修复
宋永朝
王翠
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于S-G滤波的交通流故障数据识别与修复算法
陆化普
屈闻聪
孙智源
《土木工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
18
在线阅读
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职称材料
已选择
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