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软件定义网络中基于改进随机森林算法的入侵检测研究
被引量：
1
1
作者
马群
胡佳卉
于雅静
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第11期379-385,共7页
针对软件定义网络中入侵数据流特征差异性较大以及随机森林算法应用于入侵检测的适用性等问题,提出一种基于改进随机森林算法的入侵检测模型,依据Fisher比分析入侵数据特征差异性,按它们所对应的不同取值进行特征分区;引入加权的投票方...
针对软件定义网络中入侵数据流特征差异性较大以及随机森林算法应用于入侵检测的适用性等问题,提出一种基于改进随机森林算法的入侵检测模型,依据Fisher比分析入侵数据特征差异性,按它们所对应的不同取值进行特征分区;引入加权的投票方法,以增加分类性能较好的决策树的权重;以最大信息增益率为标准进行节点分裂;改进网格搜索算法,使其对随机森林参数优化的效果得到进一步提高。通过实验分析,在模型的准确率、F1值、AUC值等评估指标上都有明显提升,验证了改进算法的有效性。
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关键词
软件定义网络
随机森林算法
入侵检测
FISHER准则
网格搜索算法
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职称材料
基于心智模型的数字打车产品适老化设计
被引量：
6
2
作者
宫晓东
张佳乐
姜冰
《北京理工大学学报（社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2023年第5期181-192,共12页
针对老年人群在信息科技产品使用中面临的数字鸿沟问题,以数字打车产品为例,提出运用心智模型理论和方法指导,开展基于老年人心智的产品适老化设计研究。(1)收集老年人使用数字产品打车出行时的心智信息,对语音数据关键词文本进行信息编...
针对老年人群在信息科技产品使用中面临的数字鸿沟问题,以数字打车产品为例,提出运用心智模型理论和方法指导,开展基于老年人心智的产品适老化设计研究。(1)收集老年人使用数字产品打车出行时的心智信息,对语音数据关键词文本进行信息编码,获得链接节点表格和过程链路图,并借助系统聚类分析方法产出心智节点聚类网络,提取出老年人在使用数字打车产品过程中存在的心智差异和缺口;(2)运用亲和图法构建老年人使用数字产品打车出行全流程心智空间,通过产品信息架构和功能流程设计填补各阶段心智空间缺口,整合交互流程,形成基于老年人心智的产品原型方案;(3)通过可用性任务测试和可用性度量评价对产品方案的适老可用性进行评估。研究指出,数字打车产品适老化设计的实质是填补老年人既有心智经验与产品使用需求能力之间的差距、引导老年人跨越数字鸿沟的过程。
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关键词
心智模型
适老化
交互设计
数字打车产品
可用性
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职称材料
基于深度学习的精细化树木识别探测—以四川夹江县巨桉为例
3
作者
孙芙蕊
顾驰元
白旭阳
《甘肃林业科技》
2025年第1期21-31,共11页
本文以四川省夹江县10 a生巨桉人工林为例,探索深度学习模型的精细化树木识别能力,为精细化识别巨桉人工林提供了新路径。研究发现:1)相较传统斑点检测(Python scikitimage库Blob Detection)识别方法,MMDetection框架下Cascade R-CNN算...
本文以四川省夹江县10 a生巨桉人工林为例,探索深度学习模型的精细化树木识别能力,为精细化识别巨桉人工林提供了新路径。研究发现:1)相较传统斑点检测(Python scikitimage库Blob Detection)识别方法,MMDetection框架下Cascade R-CNN算法模型比较适用于巨桉人工林,在A、B和C测试区的平均识别精度为80.00%、65.74%和88.26%。2)Cascade R-CNN算法模型识别精度显著高于DETReg算法模型。在A、B和C测试区相较于DETReg算法模型的平均识别精度7.29%、9.30%和31.16%,Cascade R-CNN算法相应值提高了72.71%、56.44%和57.1%。3)在Cascade R-CNN算法模型中增加波段和因子信息可以提高识别精度。在巨桉人工林A、B和C测试区的可见光模型识别精度均值为73.95%,增加近红外波段相应值提高了5.13%,增加近红外波段+3个植被指数(NDVI+NDRE+OSAVI)相应值提高了8.05%。4)Cascade R-CNN算法模型及DETReg算法模型的训练精度和识别精度在不同测试区差异均为极显著,因此模型平均训练精度的高低并不能代表探测识别精度高低。此外,就训练精度而言,3波段模型在Cascade R-CNN算法和DETReg算法间差异不显著,Cascade R-CNN算法模型在不同波段间差异不显著;就识别精度而言,DETReg算法模型在不同测试区间差异不显著,而Cascade R-CNN算法模型差异极显著。本研究通过探索深度学习算法对桉树精准林业识别探测的能力,为今后巨桉经济林种植监测工作提供了技术支撑。
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关键词
斑点检测识别方法
Cascade
R-CNN算法模型
DETReg算法模型
识别精度
巨桉人工林
四川夹江
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职称材料
题名
软件定义网络中基于改进随机森林算法的入侵检测研究
被引量：
1
1
作者
马群
胡佳卉
于雅静
机构
中国
移动通信集团设计院有限公司河北分公司
中国联通智网创新中心
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第11期379-385,共7页
文摘
针对软件定义网络中入侵数据流特征差异性较大以及随机森林算法应用于入侵检测的适用性等问题,提出一种基于改进随机森林算法的入侵检测模型,依据Fisher比分析入侵数据特征差异性,按它们所对应的不同取值进行特征分区;引入加权的投票方法,以增加分类性能较好的决策树的权重;以最大信息增益率为标准进行节点分裂;改进网格搜索算法,使其对随机森林参数优化的效果得到进一步提高。通过实验分析,在模型的准确率、F1值、AUC值等评估指标上都有明显提升,验证了改进算法的有效性。
关键词
软件定义网络
随机森林算法
入侵检测
FISHER准则
网格搜索算法
Keywords
Software-defined network(SDN)
Random forest algorithm
Intrusion detection
Fisher criterion
Grid search algorithm
分类号
TP393 [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
基于心智模型的数字打车产品适老化设计
被引量：
6
2
作者
宫晓东
张佳乐
姜冰
机构
北京理工大学设计与艺术学院
中国联通智网创新中心
出处
《北京理工大学学报（社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2023年第5期181-192,共12页
基金
北京市社会科学基金重点项目“北京适老宜居城市评价指标研究”(18YTA001)
国家社科基金艺术学项目“国际知识产权格局下中国产品设计市场竞争力提升研究”(19BG125)。
文摘
针对老年人群在信息科技产品使用中面临的数字鸿沟问题,以数字打车产品为例,提出运用心智模型理论和方法指导,开展基于老年人心智的产品适老化设计研究。(1)收集老年人使用数字产品打车出行时的心智信息,对语音数据关键词文本进行信息编码,获得链接节点表格和过程链路图,并借助系统聚类分析方法产出心智节点聚类网络,提取出老年人在使用数字打车产品过程中存在的心智差异和缺口;(2)运用亲和图法构建老年人使用数字产品打车出行全流程心智空间,通过产品信息架构和功能流程设计填补各阶段心智空间缺口,整合交互流程,形成基于老年人心智的产品原型方案;(3)通过可用性任务测试和可用性度量评价对产品方案的适老可用性进行评估。研究指出,数字打车产品适老化设计的实质是填补老年人既有心智经验与产品使用需求能力之间的差距、引导老年人跨越数字鸿沟的过程。
关键词
心智模型
适老化
交互设计
数字打车产品
可用性
Keywords
mental model
age friendly
interaction design
taxi-hailing digital product
usability
分类号
TB472 [一般工业技术—工业设计]
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职称材料
题名
基于深度学习的精细化树木识别探测—以四川夹江县巨桉为例
3
作者
孙芙蕊
顾驰元
白旭阳
机构
易
智
瑞信息技术有限公司
中国联通智网创新中心
出处
《甘肃林业科技》
2025年第1期21-31,共11页
基金
国家重点研发计划课题(2016YFC0502605)。
文摘
本文以四川省夹江县10 a生巨桉人工林为例,探索深度学习模型的精细化树木识别能力,为精细化识别巨桉人工林提供了新路径。研究发现:1)相较传统斑点检测(Python scikitimage库Blob Detection)识别方法,MMDetection框架下Cascade R-CNN算法模型比较适用于巨桉人工林,在A、B和C测试区的平均识别精度为80.00%、65.74%和88.26%。2)Cascade R-CNN算法模型识别精度显著高于DETReg算法模型。在A、B和C测试区相较于DETReg算法模型的平均识别精度7.29%、9.30%和31.16%,Cascade R-CNN算法相应值提高了72.71%、56.44%和57.1%。3)在Cascade R-CNN算法模型中增加波段和因子信息可以提高识别精度。在巨桉人工林A、B和C测试区的可见光模型识别精度均值为73.95%,增加近红外波段相应值提高了5.13%,增加近红外波段+3个植被指数(NDVI+NDRE+OSAVI)相应值提高了8.05%。4)Cascade R-CNN算法模型及DETReg算法模型的训练精度和识别精度在不同测试区差异均为极显著,因此模型平均训练精度的高低并不能代表探测识别精度高低。此外,就训练精度而言,3波段模型在Cascade R-CNN算法和DETReg算法间差异不显著,Cascade R-CNN算法模型在不同波段间差异不显著;就识别精度而言,DETReg算法模型在不同测试区间差异不显著,而Cascade R-CNN算法模型差异极显著。本研究通过探索深度学习算法对桉树精准林业识别探测的能力,为今后巨桉经济林种植监测工作提供了技术支撑。
关键词
斑点检测识别方法
Cascade
R-CNN算法模型
DETReg算法模型
识别精度
巨桉人工林
四川夹江
Keywords
Blob Detection and recognition method
Cascade R-CNN algorithm model
DETReg algorithm model
recognition accuracy
Eucalyptus grandis plantations
Jiajiang county of Sichuan province.
分类号
S781.5 [农业科学—木材科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
软件定义网络中基于改进随机森林算法的入侵检测研究
马群
胡佳卉
于雅静
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
基于心智模型的数字打车产品适老化设计
宫晓东
张佳乐
姜冰
《北京理工大学学报（社会科学版）》
CSSCI
北大核心
2023
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于深度学习的精细化树木识别探测—以四川夹江县巨桉为例
孙芙蕊
顾驰元
白旭阳
《甘肃林业科技》
2025
0
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