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题名船舶网络流量的异常状态检测模型
被引量：1
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作者
谢晓广
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机构
河南省工业和信息化厅
河南信息工程学校
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2019年第18期160-162,共3页
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基金
河南省教育厅职业教育教学改革研究资助项目(ZJB18064)
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文摘
船舶网络流量异常状态直接描述船舶网络工作情况,当前船舶网络流量异状检测过程中存在误差大、计算时间复杂度高等缺陷,为了获得更好的船舶网络流量异常状态检测结果,设计了基于复合核函数极限学习机的船舶网络流量异常状态检测模型。首先分析当前船舶网络流量异常状态检测研究进展,阐述船舶网络流量异常状态检测的基本思路,然后采集船舶网络流量异常状态检测数据,并采用复合核函数极限学习机建立船舶网络流量异常状态检测模型,最后进行仿真实验,实验结果表明,复合核函数极限学习机可以全面、客观描述船舶网络流量异常状态,检测精度高、时间短,相对于其他船舶网络流量异常状态模型,综合性能更优,可以有效保障船舶网络正常、安全工作。
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关键词
船舶网络
流量异常状态
复合核函数
计算时间复杂度
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Keywords
ship network
abnormal flow state
complex kernel function
computational time complexity
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分类号
TP393.06
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U675.7
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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