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赛博空间态势感知技术研究 被引量:17
1
作者 张勇 丁建林 《信息网络安全》 2012年第3期42-44,80,共4页
文章从赛博空间的概念和态势感知的流程出发,构建赛博空间态势感知框架,以安全检测和安全事件分析技术为支撑,提出多层次多角度的态势评估模型,在此基础上使用时间序列分析方法预测安全态势的发展趋势。
关键词 赛博空间 态势感知 态势评估 态势预测
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未来互联网络研究进展及关键技术
2
作者 靳俊峰 方青 田明辉 《信息网络安全》 2013年第2期73-75,共3页
目前,互联网的应用已有40多年的历史,发展到今天面临许多未曾想象的挑战,尤其在商业应用方面。安全性、可移动性、内容分发等新的迫切需求通过增量式打补丁已经难以满足。因此,需要一种全新设计的网络来解决这些挑战,即未来互联网络。... 目前,互联网的应用已有40多年的历史,发展到今天面临许多未曾想象的挑战,尤其在商业应用方面。安全性、可移动性、内容分发等新的迫切需求通过增量式打补丁已经难以满足。因此,需要一种全新设计的网络来解决这些挑战,即未来互联网络。文章主要对国内外的研究进展做了分析,指出了未来互联网络需要解决的若干关键问题。 展开更多
关键词 未来互联网络 虚拟化 可编程 安全性
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基于浮空器雷达的公路铁路积累方法研究及比较 被引量:1
3
作者 沈静波 张勇 刘扬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第A01期174-176,共3页
针对"低慢小"目标的威胁,让雷达升空成为近年来雷达发展的一种新趋势,但随着雷达升空,杂波干扰问题也随之而来,特别是地面上高速运动的汽车、火车等,都易于成为虚假目标,影响操作员的判断。而传统的电子公路图铁路图又难以适... 针对"低慢小"目标的威胁,让雷达升空成为近年来雷达发展的一种新趋势,但随着雷达升空,杂波干扰问题也随之而来,特别是地面上高速运动的汽车、火车等,都易于成为虚假目标,影响操作员的判断。而传统的电子公路图铁路图又难以适应不断深入的公路铁路基础建设的发展。针对这一问题,研究了基于浮空器雷达的公路铁路积累方法,利用雷达回波的点迹信息积累生成实时的公路铁路图,用于辅助操作员进行判断,尽快丢弃在公路或铁路上行驶的虚假目标。还在雷达检飞过程中比较了不同坐标系下的公路铁路积累效果,实验结果表明,基于极坐标系下的公路铁路积累方法可以有效形成实时公路铁路积累图,从而辅助操作员快速辨别公路铁路上运动的目标。 展开更多
关键词 浮空器雷达 目标识别 公路铁路图 积累 极坐标
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赛博空间的结构和攻防研究 被引量:1
4
作者 丁建林 张勇 《信息网络安全》 2012年第4期39-42,共4页
赛博空间作为一个全新的领域,已成为世界各国信息战的研究热点,文章从赛博空间一词的起源出发,在分析国内外相关研究的基础上给出赛博空间的定义,并在介绍了赛博空间组成和结构基础上,对赛博战做出定义,通过与传统电子战进行对比分析,... 赛博空间作为一个全新的领域,已成为世界各国信息战的研究热点,文章从赛博空间一词的起源出发,在分析国内外相关研究的基础上给出赛博空间的定义,并在介绍了赛博空间组成和结构基础上,对赛博战做出定义,通过与传统电子战进行对比分析,总结出赛博战的内容、实施过程及其特点,以期为有关研究人员提供参考。 展开更多
关键词 赛博空间 电子战 网络战 赛博战
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一种基于类别不平衡数据的层次分类模型 被引量:4
5
作者 施培蓓 刘贵全 +1 位作者 汪中 卫兵 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期61-68,共8页
传统的机器学习方法在处理类别不平衡数据时分类性能较低,为此提出一种基于类别不平衡数据的层次分类模型.层次分类模型采用AdaBoost方法为基准分类器,以分类器误报率和特征建立数学模型,并证明层次分类模型的参数可以计算得到.首先以... 传统的机器学习方法在处理类别不平衡数据时分类性能较低,为此提出一种基于类别不平衡数据的层次分类模型.层次分类模型采用AdaBoost方法为基准分类器,以分类器误报率和特征建立数学模型,并证明层次分类模型的参数可以计算得到.首先以层次分类树为结构建立模型,接着针对层次分类树的结构模型进行分类代价计算,得到模型的代价与每层特征之间的定量数学描述,然后将该分类代价转换为优化问题并给出优化问题的求解过程,同时给出层次分类模型的计算结果.在UCI数据集上进行大量测试,以AUC和F-Measure为评价标准,相比于现有的不平衡分类方法,层次分类模型具有更优的分类性能. 展开更多
关键词 机器学习 类别不平衡 层次分类 特征 评价标准
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基于快速增量学习的行人检测方法 被引量:6
6
作者 施培蓓 刘贵全 汪中 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第8期1837-1841,共5页
行人检测器如何自适应场景的变化是智能交通的一个难点问题.当离线训练的分类器直接用于特定场景检测行人时,其分类性能将大大降低.针对该问题,提出一种基于快速增量学习的行人检测方法.所提方法的特点是以微小代价通过少量在线样本调... 行人检测器如何自适应场景的变化是智能交通的一个难点问题.当离线训练的分类器直接用于特定场景检测行人时,其分类性能将大大降低.针对该问题,提出一种基于快速增量学习的行人检测方法.所提方法的特点是以微小代价通过少量在线样本调整离线级联分类器的参数,同时保留原有分类器的分类能力.首先定义基于级联分类器架构的目标混合损失函数,接着分别对混合损失函数的离线部分和在线部分进行计算,得到离线部分的近似结果,然后对混合损失函数进行优化求解,最终给出快速增量学习方法的算法流程.在行人检测公开数据集上测试,相比于现有的增量学习方法,实验结果表明所提方法可以有效解决行人检测器的场景自适应问题. 展开更多
关键词 行人检测 增量学习 损失函数 离线训练 在线检测
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基于检测分段的机场目标提取算法 被引量:2
7
作者 靳俊峰 方青 田明辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第A01期310-311,314,共3页
提出了三步骤法进行机场场面监视雷达图像目标提取:首先使用检测分段计算目标的组成单元,然后采用加权估计算法得到图像目标的质心,最后采用分治策略分析图像目标量化引起的质心方位和距离误差。通过仿真实验分析得出:算法可以准确提取... 提出了三步骤法进行机场场面监视雷达图像目标提取:首先使用检测分段计算目标的组成单元,然后采用加权估计算法得到图像目标的质心,最后采用分治策略分析图像目标量化引起的质心方位和距离误差。通过仿真实验分析得出:算法可以准确提取机场目标,且目标组成单元数目越多,算法的可靠性越高;采用目标量化误差分析方法有效消除了目标提取引起的误差。 展开更多
关键词 场面监视雷达 目标提取 分辨单元 检测分段 量化误差
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一种基于动态感知模型的异常发现方法
8
作者 谢锦生 郭立 李竞竞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第8期2539-2542,共4页
针对视频中异常目标行为特征的有效表示问题,提出一种基于动态感知模型的异常目标发现方法。对视频场景中的光滑、纹理、边沿区域建立动态感知模型,得到运动注意块作为候选检测位置,减少了对非感兴趣区域的冗余计算,再提取运动注意块的... 针对视频中异常目标行为特征的有效表示问题,提出一种基于动态感知模型的异常目标发现方法。对视频场景中的光滑、纹理、边沿区域建立动态感知模型,得到运动注意块作为候选检测位置,减少了对非感兴趣区域的冗余计算,再提取运动注意块的时空HNF特征使用稀疏编码算法训练生成字典。根据样本关于字典的重构误差是否超过预设阈值作为个体异常发现的判别标准。实验结果与测试数据库Ground Truth比较说明了该方法的有效性和实用性,且易于实现。 展开更多
关键词 稀疏表示 视频分析 动态感知 异常发现
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