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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
1
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。
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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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职称材料
基于multi-CNN的专用网络入侵检测模型设计与仿真
被引量：
11
2
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。
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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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职称材料
题名
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
1
作者
李三江
杨昊成
朱光剑
赵云
机构
电子科技大学通信抗干扰
技术
国家级重点实验室
成都
地铁运营
有限公司
维保分
公司
成都
久信
信息
技术
股份
有限公司
成都慧宝高科信息技术有限公司
出处
《现代电子技术》
2021年第24期102-106,共5页
基金
四川省科学技术厅“软件代码安全检测服务平台示范项目”(2019GFW177)。
文摘
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。
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
Keywords
urban rail transit
complex network
key node identification
greedy iterative algorithm
network classification
simulation calculation
分类号
TN912.34-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [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multi-CNN的专用网络入侵检测模型设计与仿真
被引量：
11
2
作者
万壮
赵云
陆川
朱光剑
机构
西南交通大学土木工程学院
成都
地铁运营
有限公司
维保分
公司
成都慧宝高科信息技术有限公司
中共四川省委党校
信息
技术
部
成都
久信
信息
技术
股份
有限公司
出处
《现代电子技术》
2023年第2期80-84,共5页
基金
四川省科学技术厅“软件代码安全检测服务平台示范项目”(2019GFW177)。
文摘
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。
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
Keywords
network intrusion detection
multiscale CNN
detection model
model training
feature learning
experimental environment establishment
model performance test
分类号
TN915-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贪心迭代算法的城轨交通网络关键节点识别技术
李三江
杨昊成
朱光剑
赵云
《现代电子技术》
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于multi-CNN的专用网络入侵检测模型设计与仿真
万壮
赵云
陆川
朱光剑
《现代电子技术》
2023
11
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