目前,网络对抗对入侵检测智能化和自主性的需求不断提高,基于深度学习的方法通过训练和学习来区分复杂攻击模式和行为,但有监督的学习方法需要专家知识和大量人工开销。针对上述问题,文章提出一种基于集成学习的无监督网络入侵检测方法...目前,网络对抗对入侵检测智能化和自主性的需求不断提高,基于深度学习的方法通过训练和学习来区分复杂攻击模式和行为,但有监督的学习方法需要专家知识和大量人工开销。针对上述问题,文章提出一种基于集成学习的无监督网络入侵检测方法,并使用基于3种不同异常检测理念的深度学习检测器,在3种不同集成逻辑下对各单检测器的检测结果进行检测判定。该方法可以综合分析时间序列数据中不同类型的异常数据,降低无监督异常检测模型由于过度拟合所造成的影响,并以一种高效的在线方式检测可能存在的网络攻击数据流。在KDD CUP 1999和CSE-CICIDS 2018数据集上进行验证,实验结果表明,与其他单一的无监督异常检测模型相比,文章提出的集成方法结合了不同无监督检测模型的优势,适用于对多种网络入侵引起的异常进行检测。展开更多
为从物性角度更全面地研究纤维燃烧特性,快速科学地评估纤维燃烧性能和确定纤维复配方案,建立了利用锥形量热仪测试纤维集合体燃烧性能的一般性方法。通过分析影响纤维样品测试结果可重复性的因素,利用系列实验确定锥形量热仪测试纤维...为从物性角度更全面地研究纤维燃烧特性,快速科学地评估纤维燃烧性能和确定纤维复配方案,建立了利用锥形量热仪测试纤维集合体燃烧性能的一般性方法。通过分析影响纤维样品测试结果可重复性的因素,利用系列实验确定锥形量热仪测试纤维燃烧性能的测试条件参数如辐射强度、格栅遮盖率、纤维样品面密度等,并进一步通过实验对方法进行验证。结果表明:锥形量热仪测试纤维样品的最优参数分别为辐射强度75 k W/m2、格栅遮盖率25%、纤维样品面密度600 g/m2,该条件下测试得到的纤维样品的最大热释放速率(PHRR)的CV值最小,测试结果的可重复性最好;并且验证实验表明该方法具有较广的适应性和良好的灵敏度。展开更多
近年来,由于政府引导和行业需求,建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术及应用迅猛发展,已取得了良好的社会和经济效益。为了进一步拓展BIM在土木工程新技术中的应用,针对新型摇摆钢支撑,基于Revit平台开发了快速建模功...近年来,由于政府引导和行业需求,建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术及应用迅猛发展,已取得了良好的社会和经济效益。为了进一步拓展BIM在土木工程新技术中的应用,针对新型摇摆钢支撑,基于Revit平台开发了快速建模功能模块。首先,梳理了Revit软件平台二次开发的基本方式,确定了模块开发所用技术,提出了摇摆钢支撑快速建模功能模块开发的整体架构。随后,利用C#语言作为程序开发基础语言,针对新型摇摆钢支撑的各个部件,分别开发了相应的子模块,并介绍了各自的功能和实现路径,集成了摇摆钢支撑快速建模功能模块。最后,以某小学教学楼抗震加固项目为例,实现了新型摇摆钢支撑的BIM快速建模,从而在既有建筑模型的基础上形成了三维可视、信息共享的建筑模型,为新型摇摆结构加固既有建筑的BIM建模提供了新的方法。研究结果提升了摇摆钢支撑在BIM软件中的建模效率,拓展了BIM在土木工程新技术上的应用。展开更多
文摘目前,网络对抗对入侵检测智能化和自主性的需求不断提高,基于深度学习的方法通过训练和学习来区分复杂攻击模式和行为,但有监督的学习方法需要专家知识和大量人工开销。针对上述问题,文章提出一种基于集成学习的无监督网络入侵检测方法,并使用基于3种不同异常检测理念的深度学习检测器,在3种不同集成逻辑下对各单检测器的检测结果进行检测判定。该方法可以综合分析时间序列数据中不同类型的异常数据,降低无监督异常检测模型由于过度拟合所造成的影响,并以一种高效的在线方式检测可能存在的网络攻击数据流。在KDD CUP 1999和CSE-CICIDS 2018数据集上进行验证,实验结果表明,与其他单一的无监督异常检测模型相比,文章提出的集成方法结合了不同无监督检测模型的优势,适用于对多种网络入侵引起的异常进行检测。
文摘为从物性角度更全面地研究纤维燃烧特性,快速科学地评估纤维燃烧性能和确定纤维复配方案,建立了利用锥形量热仪测试纤维集合体燃烧性能的一般性方法。通过分析影响纤维样品测试结果可重复性的因素,利用系列实验确定锥形量热仪测试纤维燃烧性能的测试条件参数如辐射强度、格栅遮盖率、纤维样品面密度等,并进一步通过实验对方法进行验证。结果表明:锥形量热仪测试纤维样品的最优参数分别为辐射强度75 k W/m2、格栅遮盖率25%、纤维样品面密度600 g/m2,该条件下测试得到的纤维样品的最大热释放速率(PHRR)的CV值最小,测试结果的可重复性最好;并且验证实验表明该方法具有较广的适应性和良好的灵敏度。
文摘近年来,由于政府引导和行业需求,建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术及应用迅猛发展,已取得了良好的社会和经济效益。为了进一步拓展BIM在土木工程新技术中的应用,针对新型摇摆钢支撑,基于Revit平台开发了快速建模功能模块。首先,梳理了Revit软件平台二次开发的基本方式,确定了模块开发所用技术,提出了摇摆钢支撑快速建模功能模块开发的整体架构。随后,利用C#语言作为程序开发基础语言,针对新型摇摆钢支撑的各个部件,分别开发了相应的子模块,并介绍了各自的功能和实现路径,集成了摇摆钢支撑快速建模功能模块。最后,以某小学教学楼抗震加固项目为例,实现了新型摇摆钢支撑的BIM快速建模,从而在既有建筑模型的基础上形成了三维可视、信息共享的建筑模型,为新型摇摆结构加固既有建筑的BIM建模提供了新的方法。研究结果提升了摇摆钢支撑在BIM软件中的建模效率,拓展了BIM在土木工程新技术上的应用。
