混沌混合信号欠定盲分离方法的研究

提出一种混沌混合信号欠定盲源分离的方法。首先讨论了混沌信号的特征,利用EMD对信号进行分层并且得到独立子波函数,然后把独立子波函数加入到单路混沌信号中从而实现混沌信号的盲分离;最后通过混沌信号的分离实验,证明了本方法的有效性和可靠性。该方法可以很好的检测系统或电路中是不是产生了混沌现象,进而采取相应的措施,利用或抑制混沌,对提高机器的使用寿命和电路的稳定性有很好的应用价值。

基于变分自编码高斯混合模型的入侵检测方法

随着网络的不断更新迭代,网络安全形势也愈发纷繁复杂。网络入侵检测作为防护网络安全的一种重要手段,近些年来也一直被广泛关注。然而,为复杂和高维数据开发有效的网络入侵检测方法仍然是一个挑战。对于高维数据的处理,研究者提出了结合压缩网络和生成式模型的深度自编码高斯混合模型(DAGMM),基于对该算法的研究,本文改进了该算法在编码时不能很好地抓住数据特性的问题,提出了变分自编码高斯混合模型。利用KDDCUP99数据集进行了实验验证,实验结果表明,与DAGMM方法相比较,模型的精确率提高大概3%,进而验证了本文算法的有效性。