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利用数据属性建立企业卫生健康信息(数据)标准体系研究 被引量:1
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作者 冯牧青 毛云鹏 +4 位作者 王于峰 王峥洋 黄勃 高雪建 冯昌琪 《中国标准化》 2024年第6期61-66,77,共7页
由于卫生健康软件企业难以知晓和掌握卫生信息数据元的增加、更新和修订,卫生健康软件企业跟踪卫生健康信息标准的变化并执行是一件极为困难的事情。反之,卫生健康企业按卫生信息标准建立企业自己的信息(数据)标准体系相对比较容易。本... 由于卫生健康软件企业难以知晓和掌握卫生信息数据元的增加、更新和修订,卫生健康软件企业跟踪卫生健康信息标准的变化并执行是一件极为困难的事情。反之,卫生健康企业按卫生信息标准建立企业自己的信息(数据)标准体系相对比较容易。本文尝试利用数据本身属性建立企业自己的卫生健康信息(数据)标准体系,如数据元目录及其元数据标准、数据元值域代码、数据集(子集)以及与卫生行业信息标准的对照体系,既满足企业自身研发应用软件需要,又为执行国家卫生信息标准找到了可行的方法。 展开更多
关键词 数据属性 企业 卫生健康 信息标准 数据标准
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基于贪心迭代算法的城轨交通网络关键节点识别技术 被引量:2
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作者 李三江 杨昊成 +1 位作者 朱光剑 赵云 《现代电子技术》 2021年第24期102-106,共5页
针对城市轨道交通网络中关键节点的识别准确度低与执行耗费时间长等问题,文中展开了进一步的算法优化研究。基于复杂网络理论和贪心迭代算法原理的思想,构建了适用于城市轨道交通网络的关键节点识别算法。该算法在分析图的理论基础上,... 针对城市轨道交通网络中关键节点的识别准确度低与执行耗费时间长等问题,文中展开了进一步的算法优化研究。基于复杂网络理论和贪心迭代算法原理的思想,构建了适用于城市轨道交通网络的关键节点识别算法。该算法在分析图的理论基础上,对复杂网络进行定义和分类,改进了经典Page Rank算法中所存在的“均分跳转”缺陷,充分考虑了复杂网络中缺失节点对其他节点所产生的各种综合影响。同时,文中引入了节点之间的相似比、度值比和关键度等多种指标,最终提出基于贪心迭代算法思想的关键节点识别算法。采用成都地铁的实际数据进行仿真计算,结果表明,在相同的攻击条件下,与经典Page Rank算法相比,基于贪心迭代思想的关键节点识别算法具有较高的识别准确度与更少的执行时间消耗。 展开更多
关键词 城轨交通 复杂网络 关键节点识别 贪心迭代算法 网络分类 仿真计算
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基于智能化网络模型的信息安全态势感知算法
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作者 朱光剑 李阳冬 钱平 《信息技术》 2025年第5期135-139,共5页
针对传统网络安全态势感知算法处理复杂网络暴露准确率低、实时性差的缺点,文中改进CNN和LSTM结构提出了一种网络信息安全态势感知算法。该算法使用CNN网络进行数据全局特征提取,并利用深度残差网络解决迭代损失退化的问题,对于CNN提取... 针对传统网络安全态势感知算法处理复杂网络暴露准确率低、实时性差的缺点,文中改进CNN和LSTM结构提出了一种网络信息安全态势感知算法。该算法使用CNN网络进行数据全局特征提取,并利用深度残差网络解决迭代损失退化的问题,对于CNN提取特征不全面的问题,采用Bi-LSTM网络来增强模型对时间序列数据的特征提取能力,并通过注意力机制进行权重分类,从而最终得到网络安全态势的判断结果。在实验测试中,所提算法的准确率、MAE和RMSE分别为94.1%、0.0031和0.0201,结果较优,表明算法具有良好的综合性能。 展开更多
关键词 安全态势感知 卷积神经网络 残差网络 长短时记忆网络 注意力机制
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基于ECC公钥加密体制的监控网络安全接入协议 被引量:3
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作者 欧阳志强 罗荣 张静 《电子设计工程》 2024年第18期66-70,共5页
高安全性、高效率的加密算法是大型计算应用的重要保障条件之一。文中结合混合加密算法和属性基加密算法提出了一种监控网络安全接入模型设计方案。混合加密算法由ECC和AES组成,通过采用窗口块NAF算法对ECC进行改进,使得算法效率得到提... 高安全性、高效率的加密算法是大型计算应用的重要保障条件之一。文中结合混合加密算法和属性基加密算法提出了一种监控网络安全接入模型设计方案。混合加密算法由ECC和AES组成,通过采用窗口块NAF算法对ECC进行改进,使得算法效率得到提升,利用AES算法,进一步缩短了加解密时间。同时,使用CP-ABE算法实现了细粒度的访问控制,提升了数据的安全性。在实验测试中,算法加解密时间在所有对比算法中为最短,且破译所需时间长达1020年,能够有效保证监控网络的数据传输安全。 展开更多
关键词 椭圆曲线加密 非对称加密算法 窗口块算法 属性基算法 混合加密 数据安全
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基于multi-CNN的专用网络入侵检测模型设计与仿真 被引量:11
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作者 万壮 赵云 +1 位作者 陆川 朱光剑 《现代电子技术》 2023年第2期80-84,共5页
多尺度卷积神经网络模型在网络入侵检测中可获取更丰富的局部特征。针对浅层卷积核神经网络获取数据局部特征能力较差的不足,文中基于多尺度卷积神经网络,提出一种改进的列车通信专用网络入侵检测模型。该模型对Inception V3网络加以改... 多尺度卷积神经网络模型在网络入侵检测中可获取更丰富的局部特征。针对浅层卷积核神经网络获取数据局部特征能力较差的不足,文中基于多尺度卷积神经网络,提出一种改进的列车通信专用网络入侵检测模型。该模型对Inception V3网络加以改进,并将模型部分大尺寸卷积核进行合理缩小并串联,以增强模型获取数据局部特征的能力;同时结合循环神经网络对时间序列的学习能力,利用Bi-GRU模型对局部特征进行学习,使模型训练后的数据也具有全局特征。实验测试结果表明:所设计模型在二分类测试中的准确度与Inception V3模型相比提升约1.3%,运行时间缩短近5.2 s;在五分类测试中,与其他对比算法相比准确度平均提升1.7%。该模型有良好的性能及效率,可有效且准确地对网络入侵进行检测。 展开更多
关键词 网络入侵检测 多尺度卷积神经网络 检测模型 模型训练 特征学习 实验环境搭建 模型性能测试
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