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基于在线自适应极限学习机选择性集成的网络入侵检测被引量：5: 1; 作者何捷舟刘金平 +3 位作者张五霞肖文辉唐朝晖徐鹏飞《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期544-554,共11页; 随着互联网的普及和网络连接设备与访问方式的多样化,网络入侵方式与手段日趋多样化且变异速度快,传统入侵检测方法在有效性、自适应性和实时性方面难以应对日益复杂网络环境的安全监控要求,为此提出一种基于在线自适应极限学习机(onlin... 展开更多; 关键词网络入侵检测集成学习在线自适应极限学习机; 在线阅读下载PDF 职称材料

层适应网格上求解奇异摄动问题的粒子群算法被引量：1: 2; 作者周琴程立正《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第11期46-50,共5页; 针对一类奇异摄动对流扩散问题,将粒子群算法与差分格式相结合,在Bakhvalov-Shishkin网格上进行求解。对于Bakhvalov-Shishkin网格中的网格参数,采用粒子群算法进行优化,构造了求误差范数最小值的目标函数。对两个算例进行了数值计算,... 展开更多; 关键词粒子群算法奇异摄动 Bakhvalov-Shishkin网格网格参数; 在线阅读下载PDF 职称材料

Bakhvalov-Shishkin网格上求解边界层问题的差分进化算法: 3; 作者周琴程立正《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2021年第1期245-253,共9页; 该文在Bakhvalov-Shishkin网格上求解具有左边界层或右边界层的对流扩散方程,并采用差分进化算法对Bakhvalov-Shishkin网格中的参数进行优化,获得了该网格上具有最优精度的数值解.对三个算例进行了数值模拟,数值结果表明:采用差分进化... 展开更多; 关键词边界层 Bakhvalov-Shishkin网格差分进化算法网格参数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于KELM选择性集成的复杂网络环境入侵检测被引量：29: 4; 作者刘金平何捷舟 +3 位作者马天雨张五霞唐朝晖徐鹏飞《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1070-1078,共9页; 为解决复杂网络环境网络入侵事件特征复杂多变、新型入侵检测度低、检测时间长、难以实现实时检测的问题,本文提出一种基于核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)选择性集成的网络入侵检测方法(SEoKELM-NID).该方法采用Ba... 展开更多; 关键词网络入侵检测极限学习机(ELM) 异常检测选择性集成学习边缘距离最小化; 在线阅读下载PDF 职称材料

交流电机绕组磁势动画演示研究及其编程: 5; 作者李俊呈刘小鹏 +1 位作者陈晓丹李晓松《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2019年第1期166-170,共5页; 针对交流绕组磁势这一电机学的重要内容,通过编程开发,在理论分析基础上,以"波形"与"相量"等为表述方式对磁势的变化情况进行动画演示,形象的体现磁势"脉振"与"旋转"、"圆形"与"... 展开更多; 关键词电机绕组磁势理论分析动画演示编程; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于在线自适应极限学习机选择性集成的网络入侵检测被引量：5: 1; 作者何捷舟刘金平张五霞肖文辉唐朝晖徐鹏飞; 机构湖南师范大学智能计算与语言信息处理省重点实验室湖南师范大学计算与随机数学教育部重点实验室中南大学信息科学与工程学院; 出处《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期544-554,共11页; 基金国家自然科学基金(61501183,61771492,61472134) 国家自然科学基金-广东联合基金重点(U1701261) +1 种基金湖南省自然科学基金(2018JJ3349) 湖南省研究生科研创新项目(CX2018B312)资助.; 文摘随着互联网的普及和网络连接设备与访问方式的多样化,网络入侵方式与手段日趋多样化且变异速度快,传统入侵检测方法在有效性、自适应性和实时性方面难以应对日益复杂网络环境的安全监控要求,为此提出一种基于在线自适应极限学习机(online adaption extreme learning machine, OAELM)选择性学习的网络入侵检测方法(SEoOAELM-NID).首先,提出一种能自动设定最优隐含节点个数且具有在线增量学习功能的OAELM构建方法,采用Bagging策略快速训练出多个具有一定独立性的OAELM子学习器;然后,基于边缘距离最小化原则(margin distance minimization,MDM)对OAELM子学习器的集成增益进行计算;通过选择增益度高的部分OAELM进行选择性集成,获得泛化能力强、效率高的选择性集成学习器用于入侵检测.由于SEoOAELM-NID能自动设定ELM子学习器最优隐节点个数且能根据网络环境变化实现检测模型在线顺序更新,因而能有效适应各种复杂网络环境的入侵检测要求;选择部分最优的子学习器进行集成,保证了最终检测结果的准确性和实效性,同时利用在线数据不断更新检测器.在NSL-KDD数据集上的测试结果表明,相比基于单个学习器以及传统集成学习的网络入侵检测方法,SEoOAELM-NID无论对已知入侵类型还是未知入侵类型均能获得更高的检测率,且识别速度快.; 关键词网络入侵检测集成学习在线自适应极限学习机; Keywords network intrusion detection ensemble learning online adaption ELM; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名层适应网格上求解奇异摄动问题的粒子群算法被引量：1: 2; 作者周琴程立正; 机构湖南涉外经济学院信息与机电工程学院湖南师范大学计算与随机数学教育部重点实验室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第11期46-50,共5页; 基金国家自然科学基金面上项目(No.11771138) 湖南省教育厅科学研究项目(No.18C1097)。; 文摘针对一类奇异摄动对流扩散问题,将粒子群算法与差分格式相结合,在Bakhvalov-Shishkin网格上进行求解。对于Bakhvalov-Shishkin网格中的网格参数,采用粒子群算法进行优化,构造了求误差范数最小值的目标函数。对两个算例进行了数值计算,实验结果表明,与选择固定的网格参数相比,采用粒子群算法计算能得到更好的数值结果,并且数值结果具有收敛性,验证了该方法的有效性和优越性。; 关键词粒子群算法奇异摄动 Bakhvalov-Shishkin网格网格参数; Keywords particle swarm optimization algorithm singular perturbation Bakhvalov-Shishkin mesh mesh parameter; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O241 [理学—计算数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Bakhvalov-Shishkin网格上求解边界层问题的差分进化算法: 3; 作者周琴程立正; 机构湖南涉外经济学院信息与机电工程学院湖南师范大学计算与随机数学教育部重点实验室; 出处《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2021年第1期245-253,共9页; 基金国家自然科学基金(11771138) 湖南省教育厅资助科研项目(18C1097,19B325) 湖南省普通高校省级一流本科课程建设项目(2019)。; 文摘该文在Bakhvalov-Shishkin网格上求解具有左边界层或右边界层的对流扩散方程,并采用差分进化算法对Bakhvalov-Shishkin网格中的参数进行优化,获得了该网格上具有最优精度的数值解.对三个算例进行了数值模拟,数值结果表明:采用差分进化算法求解具有较高的计算精度和收敛性,特别是边界层的数值解精度明显优于选择固定网格参数时的结果.; 关键词边界层 Bakhvalov-Shishkin网格差分进化算法网格参数; Keywords Boundary layer Bakhvalov-Shishkin mesh Differential evolution algorithm Mesh parameter; 分类号 O241 [理学—计算数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于KELM选择性集成的复杂网络环境入侵检测被引量：29: 4; 作者刘金平何捷舟马天雨张五霞唐朝晖徐鹏飞; 机构湖南师范大学智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室湖南师范大学计算与随机数学教育部重点实验室湖南师范大学物理与电子科学学院中南大学信息科学与工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1070-1078,共9页; 基金国家自然科学基金(No.61501183 No.61771492 +3 种基金 No.61472134) 湖南省研究生科研创新项目(No.CX2018B312); 文摘为解决复杂网络环境网络入侵事件特征复杂多变、新型入侵检测度低、检测时间长、难以实现实时检测的问题,本文提出一种基于核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)选择性集成的网络入侵检测方法(SEoKELM-NID).该方法采用Bagging策略独立快速训练出多个KELM子学习器;然后基于边缘距离最小化(Margin Distance Minimization,MDM)准则对KELM子学习器的集成增益进行度量,通过选择增益度高的部分KELM子学习器进行选择性集成,获得泛化能力强、效率高的选择性集成学习器;同时,引入一种基于批量样本增量学习的KELM子分类器在线更新策略,实现入侵检测模型的在线更新,使SEoKELM-NID能有效适应复杂网络环境的变化.在KDD99数据集和一个以太网和无线网络混合的复杂网络仿真实验平台上进行了仿真实验验证,结果表明,SEoKELM-NID相比基于单个学习器以及传统集成学习的网络入侵检测方法具有更好的识别准确性以及更快的识别速度,特别对于未知的网络入侵连接事件响应速度快、漏报率低.; 关键词网络入侵检测极限学习机(ELM) 异常检测选择性集成学习边缘距离最小化; Keywords network intrusion detection extreme learning machine (ELM) anomaly detection selective ensemble learning margin distance minimization; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名交流电机绕组磁势动画演示研究及其编程: 5; 作者李俊呈刘小鹏陈晓丹李晓松; 机构长沙理工大学湖南省智能电网运行与控制重点实验室特变电工衡阳变压器有限公司湖南师范大学计算与随机数学教育部重点实验室; 出处《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2019年第1期166-170,共5页; 基金湖南省战略新兴产业科技功关项目(2016Gk4038); 文摘针对交流绕组磁势这一电机学的重要内容,通过编程开发,在理论分析基础上,以"波形"与"相量"等为表述方式对磁势的变化情况进行动画演示,形象的体现磁势"脉振"与"旋转"、"圆形"与"椭圆形"等诸多特点。有利于加深对电机学"磁势"概念的理解,同时亦丰富了电机学中关于磁势的分析与表达方式。; 关键词电机绕组磁势理论分析动画演示编程; Keywords motor winding magneto-motive force theory analysis animation demonstration programming; 分类号 TM86 [电气工程—高电压与绝缘技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于在线自适应极限学习机选择性集成的网络入侵检测	何捷舟刘金平张五霞肖文辉唐朝晖徐鹏飞	《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2019	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	层适应网格上求解奇异摄动问题的粒子群算法	周琴程立正	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	Bakhvalov-Shishkin网格上求解边界层问题的差分进化算法	周琴程立正	《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于KELM选择性集成的复杂网络环境入侵检测	刘金平何捷舟马天雨张五霞唐朝晖徐鹏飞	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	29	在线阅读下载PDF 职称材料
5	交流电机绕组磁势动画演示研究及其编程	李俊呈刘小鹏陈晓丹李晓松	《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心	2019	0	在线阅读下载PDF 职称材料