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面向复杂振动工况的磁流变三向隔振器研究
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作者 姜鲁航 朱秘 +1 位作者 綦松 余淼 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1-17,共17页
磁流变材料具备优异的智能磁控特性,基于其开发的隔振器在复杂振动抑制领域具有广阔应用前景。目前,多数磁流变隔振器仅具备单向隔振功能,缺乏与三向隔振应用相结合的研究。针对此问题,文中采用理论计算、动力学仿真及有限元分析相结合... 磁流变材料具备优异的智能磁控特性,基于其开发的隔振器在复杂振动抑制领域具有广阔应用前景。目前,多数磁流变隔振器仅具备单向隔振功能,缺乏与三向隔振应用相结合的研究。针对此问题,文中采用理论计算、动力学仿真及有限元分析相结合的设计方法,基于传统橡胶及磁流变液材料,设计了一种应用于机载复杂振动工况下的新型磁流变三向隔振器件,并搭建了三向隔振系统进行实验。结果表明,设计的隔振系统在垂向与横向的随机振动衰减效率分别达到了93.93%与96.01%,展现出了良好的宽频随机振动隔振性能。文中针对磁流变隔振器提出的设计方法可同样应用于面向目标需求的其他形式隔振器设计。 展开更多
关键词 磁流变隔振器 三向隔振 动力学仿真 有限元分析 随机振动响应
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融合字符级滑动窗口和深度残差网络的僵尸网络DGA域名检测方法 被引量:11
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作者 刘小洋 刘加苗 +1 位作者 刘超 张宜浩 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期250-256,共7页
本文提出了一种基于字符级滑动窗口的深度残差网络(Sliding Window-Depth Residual Network,SWDRN),首次将轻量级深度可分离式卷积应用于僵尸网络中DGA(Domain Generation Algorithm)域名检测.SW-DRN采用深度可分离式卷积,相比标准卷积... 本文提出了一种基于字符级滑动窗口的深度残差网络(Sliding Window-Depth Residual Network,SWDRN),首次将轻量级深度可分离式卷积应用于僵尸网络中DGA(Domain Generation Algorithm)域名检测.SW-DRN采用深度可分离式卷积,相比标准卷积减少了约56%的参数,增强了模型检测效率.采集两种不同来源的数据,分别命名为Real-Dataset和Gen-Dataset.SW-DRN与对照组模型在两个数据集上进行实验,实验结果表明:SW-DRN模型在DGA域名二分类任务中的F-Score评估指标上分别取得了99.23%和97.81%的成绩;并且在少样本DGA域名家族以及域名字符串易混淆DGA域名情形下多分类任务中取得不错的成绩,相比目前已有的DGA域名分类模型在总体FScore上提升了1.23%和1.01%的性能,增强了DGA域名家族之间的识别;同时还对所提出的模型在生成对抗模型产生域名进行测试,均能得到有效的识别. 展开更多
关键词 域名生成算法 字符级向量 残差网络 深度可分离式卷积
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面向生活垃圾图像分类的多级特征加权融合算法 被引量:5
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作者 徐传运 王影 +3 位作者 王文敏 李刚 郑宇 张晴 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2022年第9期146-155,共10页
生活垃圾的有效分类处理是改善社会环境的一项重要措施,传统的垃圾分类算法已经不能满足当前垃圾分类的要求。为了提高生活垃圾分类性能,在深入研究卷积神经网络中不同层次具有不同特征的基础上,提出一种面向生活垃圾图像分类的多级特... 生活垃圾的有效分类处理是改善社会环境的一项重要措施,传统的垃圾分类算法已经不能满足当前垃圾分类的要求。为了提高生活垃圾分类性能,在深入研究卷积神经网络中不同层次具有不同特征的基础上,提出一种面向生活垃圾图像分类的多级特征加权融合算法。构建基于ResNet的特征提取网络,通过多分支网络结构提取并处理图像不同层次的特征信息,在特征融合过程中分析自适应权重融合和固定权重融合对图像分类性能的影响,选取更优的加权融合方法对多级特征进行融合,从而获取更丰富的生活垃圾图像特征信息,提高垃圾分类准确率。实验结果表明,该算法在华为生活垃圾图像数据集上的分类准确率最高可达97.53%,优于其他算法,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 垃圾分类 生活垃圾图像 多级特征 加权融合 多分支网络
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多重注意力特征融合网络对中文评价情感分析 被引量:4
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作者 王勇 张索宇 吕心怡 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第8期1633-1638,共6页
针对目前中文评价情感分析对深层情感语义信息关注较少的问题,提出一种多重注意力的特征融合神经网络模型简称MTA-CBG(Multi-Attention Convolution-BiGRU).传统词向量不能有效解决一词多义的情况,本文构建了自注意力(Self-Attention)... 针对目前中文评价情感分析对深层情感语义信息关注较少的问题,提出一种多重注意力的特征融合神经网络模型简称MTA-CBG(Multi-Attention Convolution-BiGRU).传统词向量不能有效解决一词多义的情况,本文构建了自注意力(Self-Attention)词向量矩阵模型,获取词语间的关联特征.通过多尺度宽卷积结构(Multi-scale Wide Convolution,MWC)全面地提取局部特征.将两种不同粒度的特征融合后输入双向门限循环单元(Bidirectional Gated Reccurrent Unit,BiGRU)学习序列化特征,在解决长距离依赖问题的同时获取更广泛的文本特征.最后输入改进的高速注意力层(Attention-Highway)构建句子级的关联,提取深层情感语义特征.通过多组对比实验证明本文所提方法能有效提高中文评价情感分析的准确率和F1值. 展开更多
关键词 多重注意力 特征融合 多尺度宽卷积 双向门限循环单元 高速注意力层
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物联网僵尸网络病毒的传播动力学模型与分析 被引量:4
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作者 张翕然 刘万平 龙华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S01期738-743,共6页
随着信息技术的革新与进步,物联网技术在各个领域的应用呈现爆发式增长,然而大部分物联网设备却面临着黑客攻击的威胁。基于物联网设备的僵尸网络节点迅猛增长,导致了大规模DDoS攻击等网络安全事件,给物联网用户造成了极大损失。因此,... 随着信息技术的革新与进步,物联网技术在各个领域的应用呈现爆发式增长,然而大部分物联网设备却面临着黑客攻击的威胁。基于物联网设备的僵尸网络节点迅猛增长,导致了大规模DDoS攻击等网络安全事件,给物联网用户造成了极大损失。因此,研究以Mirai病毒为代表的一系列僵尸网络恶意威胁在物联网设备节点间的传播规律至关重要。首先,为了细致刻画物联网僵尸网络的形成过程,将物联网中的设备节点分为传输性设备节点和功能性设备节点,并通过对Mirai病毒感染机制的分析,提出了一个新颖的物联网病毒传播动力学模型——SDIV-FB模型。其次,从理论上计算了模型的传播阈值和平衡点,并对平衡点的稳定性进行了证明和分析。通过数值仿真实验验证了理论结果,并分析了模型参数对物联网病毒传播过程的影响。最后,确定了影响物联网僵尸网络病毒传播的重要参数,提出降低感染率和提高清除率可作为抑制物联网僵尸网络的有效控制策略。 展开更多
关键词 物联网 Mirai病毒 僵尸网络 SDIV-FB模型 传播阈值
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一类连续的K-means 等价聚类模型及其优化算法 被引量:5
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作者 谢挺 刘瑞华 魏正元 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第11期2077-2083,共7页
聚类作为一种非监督学习方法是数据科学中重要的研究内容。K-means是一种基于划分的聚类算法,一般是利用启发式算法求解一个离散的NP问题。为增强K-means在大数据问题中的应用性,从聚类矩阵的属性出发,设计了一类非凸连续的K-means等价... 聚类作为一种非监督学习方法是数据科学中重要的研究内容。K-means是一种基于划分的聚类算法,一般是利用启发式算法求解一个离散的NP问题。为增强K-means在大数据问题中的应用性,从聚类矩阵的属性出发,设计了一类非凸连续的K-means等价聚类优化模型,并利用ADMM框架给出了该等价模型的快速优化算法。数值实验结果表明了该模型及其优化算法在大数据聚类中的准确性和高效性。此外,还讨论了该模型的性质及等价性问题。 展开更多
关键词 K-MEANS 聚类 稀疏 交替方向乘子法
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