基于RF-RNN模型的DNS隐蔽信道检测方法

为提高检测隐蔽信道的灵敏度,提出一种基于随机森林(Random Forest,RF)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的域名系统(Domain Name System,DNS)隐蔽信道检测方法。该方法采用域名检测作为主要手段,使用RF模型对域名进行分类,通过深度学习方法挖掘更高阶的特征表示。实验结果表明,与单一模型相比,该方法在检测准确性和健壮性方面均取得了显著提升。

混合型超级电容器电源失效自动化监测方法

敏感特征量可以用于监测电容器电源的状态,该文以其为基础研究基于敏感特征量与机器学习的混合型超级电容器电源失效自动化监测方法。构建混合型超级电容器电源系统数学模型后,获得电容器电源在运行过程中的电压、电流等基础数据,使用时域法计算敏感特征量ESR值,再将其作为输入,利用随机森林模型和旋转森林模型组建多联级森林深度网络,输出混合型超级电容器电源失效监测结果。实验表明,该方法可有效获取混合型超级电容器电源运行过程中的电流,并准确计算其敏感特征量ESR值,同时获得混合型超级电容器电源失效自动化监测结果。

基于随机森林模型的合肥市主城区轨道交通站域空间活力与建成环境关联性测度

以合肥市主城区轨道交通站域为例,基于百度热力指数等多源数据分析其空间活力特征,采用随机森林模型测度地理区位、土地利用、功能设施、开发强度、交通便利度以及环境品质6个维度的建成环境要素与轨道交通站域空间活力的关联性。同时,结合K-means聚类算法,划分轨道交通站域类型并识别典型站域存在问题,从而针对不同类型轨道交通站域提出空间活力优化策略。结果表明:①合肥市主城区轨道交通站域空间活力在时序上呈现“晚高峰高于早高峰,休息日晚高峰高于工作日晚高峰”特征,在空间上呈现“内高外低”由二环线向外逐渐递减的空间分异格局;②综合工作日与休息日早/晚/非高峰时段建成环境变量对轨道交通站域空间活力的相对重要性排序,由大到小依次为:功能设施>开发强度>地理区位>土地利用>交通便利度>环境品质;③合肥市主城区轨道交通站域可划分为成熟型、成长型、初熟型、孕育型4类,聚类特征明显,在空间上呈现“圈层结构”。其中,成熟型站域集聚分布在二环线内,成长型站域沿二环线呈环状分布,初熟型站域主要呈零散状分布在二环线外滨湖区与经开区,孕育型站域主要分布在二环线外城市各区,分布范围较广。研究旨在从建成环境视角为轨道交通站域空间活力提升与低碳交通策略提供政策启示。

基于Passive DNS的速变域名检测

利用Passive DNS采集校园网真实运行环境的域名访问记录,从域名的多样性、时间性、增长性和相关性等方面构建18个特征集,提出基于随机森林算法来识别速变域名的模型。交叉验证实验表明,所构建的模型对域名分类的准确率超过90%。在所采集的数据集上,所构建的模型比Flux Buster能更有效地识别速变域名。

论区域森林资源的综合评价

综合评价是区域森林资源预警的基本方法。通过与单项评价相比较，阐述了区域森林资源综合评价的内涵，并从评价的范围、内容和外延３个方面界定了它的论域。

经济林学科方向预测及其技术路线图

经济林学科是我国创立的林学分支学科。21世纪以来,我国在经济林树种的组学与分子生物学、优异种质发掘与良种选育、栽培生理与优质高效栽培技术、经济林产品加工利用等方面的研究都取得了显著成效,有效支撑了经济林产业的快速发展。预测了经济林学科的发展趋势,凝练了学科未来发展的重点领域与重点技术,制定了我国经济林学科的中短期和中长期发展目标,绘制了未来经济林学科发展的技术路线图,提出了未来我国经济林学科发展的7大研究任务,即经济林产量、品质、抗逆等重要性状的形成机制与调控,经济林优异种质挖掘、评价及高效育种,生态经济型品种筛选及良种工程化技术,特色经济林优质高效生产关键技术集成与示范,特色经济林机械化、轻简化和智能化高效栽培技术的建立与应用,经济林产品(原料)规模化采后处理与贮藏保鲜,特色经济林产品加工与高值化综合利用。

限定领域口语对话系统中超出领域话语的对话行为识别

由于领域外话语具有内容短小、表达多样性、开放性及口语化等特点,限定领域口语对话系统中超出领域话语的对话行为识别是一个挑战。该文提出了一种结合外部无标签微博数据的随机森林对话行为识别方法。该文采用的微博数据无需根据应用领域特点专门收集和挑选,又与口语对话同样具有口语化和表达多样性的特点,其训练得到的词向量在超出领域话语出现超出词汇表字词时提供了有效的相似性扩展度量。随机森林模型具有较好的泛化能力,适合训练数据有限的分类任务。中文特定领域的口语对话语料库测试表明,该文提出的超出领域话语的对话行为识别方法取得了优于最大熵、卷积神经网络等短文本分类研究进展中的方法的效果。

频域分解和深度学习算法在短期负荷及光伏功率预测中的应用

由于光伏发电和负荷的时变特性,光伏发电功率的消纳存在动态的过程,提升精细化的光伏及负荷预测技术对配电网的实时调度运行至关重要。该文在负荷和光伏发电精确预测的基础上,对光伏消纳能力进行分析。首先提出一种基于频域分解的短期负荷预测方法;其次,应用基于孤立森林和长短期记忆神经网络,预测短期光伏发电功率;然后,分析负荷特性及光伏发电特性;最后,结合消纳指标对安徽省某地级市国庆期间进行消纳能力分析。实验结果表明,所提出的短期负荷及光伏预测方法可达到理想的预测效果,消纳分析结果为该地区配电网火电机组调配提供参考意义。

基于多元属性特征的恶意域名检测

域名系统主要提供域名解析功能,完成域名到IP的转换,而恶意域名检测主要用来发现以域名系统为屏障的非法行为,来保障域名服务器的正常运行。总结了恶意域名检测的相关工作,并采用基于机器学习的方法,提出一种基于多元属性特征的恶意域名检测方法。在域名词法特征方面,提取更加细粒度的特征,比如数字字母的转换频率、连续字母的最大长度等;在网络属性特征方面,更加关注名称服务器,比如其个数、分散度等。实验结果表明,该方法的准确率、召回率、F1值均达到了99.8%,具有较好的检测效果。

林区道路平曲线半径对驾驶员生理疲劳影响研究

本文从人机工程学角度出发,运用时域分析方法,通过行车试验,分析林区道路平曲线半径大小对驾驶员各心率指标的影响。通过实验数据分析得出,驾驶员在林区道路上驾驶时,平曲线半径越小其MRR值越小,心跳速度加快,容易紧张,其交感神经活性增加幅度越大,驾驶员越容易疲劳[1]。

多专题森林资源调查数据输入建模技术研究

森林资源数据采集是森林资源监测的基础,提高数据采集软件效率与质量是森林资源信息化的重要内容。该文通过分析森林资源多专题数据采集特征与应用需求,以领域分析技术为基础,提出了一套适用于森林资源多专题数据采集的建模技术。通过对多专题调查数据输入软件的开发流程各部分进行分析,将共享部分进行封装成为通用的功能,对需要扩展与发生变化的部分参数化,通过参数设置达到智能化设置调查任务、调查项目及调查表格的目标。该方案能够为当前森林资源一类、二类、三类野外数据调查软件提供通用支撑,并能适应将来业务发展中调查因子扩展与变化的需要,提高森林资源调查数据采集工作的效率。

基于超声时域特征及随机森林的磷酸铁锂电池荷电状态估计

荷电状态(SOC)是电池管理系统中的重要监测指标。磷酸铁锂电池因开路电压与SOC曲线过于平坦而导致电信号对SOC变化不敏感,从而难以实现精确估计。超声信号可以检测电极材料物理性质变化,继而建立构效关系来表征电池状态。该文融合高相关性超声特征和低复杂性回归模型提出了一种磷酸铁锂电池平台期SOC估计方法。首先,分析超声波发射频率、电流倍率和温度等不同条件下常规超声特征与SOC的一致性和相关性变化;然后,基于超声结构特征进一步扩展多维高相关性超声时域特征;最后,对比多种数据驱动和模型驱动方法后提出一种基于随机森林的SOC精确估计方法。实验结果显示,不同动态工况下SOC估计的方均根误差和平均绝对误差分别低于1.9%和1.6%,验证了此方法进行SOC估计的可靠性与准确性。

南方集体林区林权改革之行政征用制度研究

从公民财产权与政府行政权平衡的视角,对南方集体林区如何实现林权安全性进行研究,介绍了行政征用权设立的历史背景和理论基础,分析了南方集体林区行政征用制度存在的缺陷,提出了行政征用制度改革的主要内容为:①改革林地征用制度;②建立公益林征用(管制占用)制度。

面向协同式森林灭火决策的领域本体构建及其解析

森林灭火决策的参与人员可能来自不同的组织、不同领域,他们有不同知识结构、专业背景、学识和各自的经验、偏好,这往往不利于决策过程中的交流、协同进行。本文把本体引入协同式森林灭火决策中,解决决策成员在协作中对他人所述的内容理解一致问题。分析了现有建立领域本体的主要方法,并借鉴软件开发的生命周期理论,提出建立面向森林火灾的领域本体的具体实现方法。以森林灭火决策为应用导向,通过对森林灭火决策的内容分析及与领域专家相互交流,根据领域中概念分类体系和概念的组合结构,从相关领域(林业、气象学、消防工程、地理学)抽象出概念术语集、关系集、函数集、规则集等,建立可共享、理解、重用、互操作的概念模型;利用本体建模工具,建立森林灭火本体库;设计与实现了本体的解析与可视化工具,用户可以交互式的查询术语的概念内涵,利用可视化工具,显示概念之间的关系。研究成果将为学科或领域间的高效协作打下通信与交流的基础,为林业、消防的信息化研究、林火本体服务提供可借鉴的框架和成果,为林火管理和应急指挥决策提供一个语义层级次上的重要途径。

基于太赫兹时域光谱技术的红木分类识别

提出了一种利用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)进行红木分类识别方法。红木价格昂贵,同时由于种类繁多难以识别,导致红木市场以次充好,以假乱真的现象层出不穷,严重扰乱了市场秩序,给生产者和消费者造成巨大的经济损失,传统的红木分类识别方法难以兼顾准确性和快速性,因此需要研究一种新的方法对现有木材分类识别方法进行补充和发展。相比于传统方法,太赫兹波对红木具有良好的穿透性及指纹特性,在红木的分类识别中有较大的应用潜力。选用5种红木(巴里黄檀、奥氏黄檀、大叶紫檀、小叶紫檀、交趾黄檀)作为试验样品木材。利用THz-TDS系统得到木材的太赫兹时域光谱,通过对五种木材的太赫兹时域光谱进行快速傅里叶变换,得到木材太赫兹频域光谱,并对太赫兹时域光谱提取光学参数,分别得到木材的太赫兹折射率谱和吸收系数谱,结果表明不同种类的木材在时域光谱上具有时间延迟线与振幅的差异,在频域光谱上显示衰减趋势及幅值各不相同,在吸收系数谱中各种类红木吸收峰出现的频段不同,能够直观地展示出各种类木材之间的区别,表明THz-TDS进行红木分类识别具有一定的可行性。利用连续投影算法(SPA)提取吸收系数谱和折射率谱的特征频率,对吸收系数谱260个频率点筛选出28个特征频率点,频段占比10.77%;对折射率谱260个频率点筛选出12个特征频率点,频段占比4.62%。分别建立基于吸收系数谱和折射率谱的随机森林分类模型和支持向量机(SVM)红木分类模型,并对各模型分类结果进行对比。实验结果表明,THz-TDS具有良好的木材识别效果,基于木材太赫兹吸收系数谱和折射率谱建立的随机森林分类模型对红木种类有着较好的分类性能,总体分类准确率分别达到了94%和96%,能够准确对红木种类进行分类识别。利用太赫兹时域光谱技术实现了红木的分类识别,为红木的分类识别提供了一个新的思路和技术方案,能够作为近红外光谱木材检测方法的补充,同时为太赫兹技术在木材分类识别领域的应用提供了理论基础。

东晋南朝时人对南方山林的地理认知

汉魏以前,中原人将南方视为畏途,其地理认知十分粗疏。这一状况在永嘉南渡后发生很大改变。本文从认知主体和载体两个层面,着重分析作为南渡北人及其后裔的文人、僧侣以及地方官员在认知重点和表达方式上的差异,进而论述对各区域的认知特点。文章认为,对南方山林认知的提升开阔了以原先北方为主体的观念世界,为文学审美拓展了新途径,并触及了生物气候地带性规律。

空间视域分析方法在八达岭长城风景林分类配置中的应用

以八达岭长城沿线风景林为研究对象,利用空间视域分析技术,在ERDAS virtualGIS平台上,将八达岭长城风景林和游客同时置身于一个虚拟的三维空间中,通过调整游客在长城上的观测高度和视程,将长城沿线风景林划分为视觉盲区、视觉感知区、视觉敏感区3个类型,结合研究区植被、森林起源等专题图数据,采用空间叠置分析法,获得新的区划斑块,从视觉感知方面客观确定每个风景林景斑类型,为八达岭长城风景林科学经营提供科学依据。结果表明,八达岭长城风景林区在最远2 000 m视域范围内,视觉盲区、视觉感知区、视觉敏感区面积824.44 hm2、880.4 hm2、3 247.77 hm2。空间叠加分析将八达岭长城风景林区分为119个风景林景斑类型,为了经营管理方便,划分10种大的类型,分别是视觉敏感区保安灌木林、视觉敏感区保安林、视觉感知区保安林、视觉感知区保安灌木林、视觉盲区保安林、视觉敏感区观光林、视觉感知区观光林、视觉盲区观光林、视觉敏感区游憩林、视觉感知区游憩林。

森林环境电磁脉冲传播仿真的时域抛物方程方法

采用森林环境的3层等效模型,首先将植被等效为均匀有耗介质,推导有耗介质中电波传播的时域抛物方程方法,其次仿真电磁脉冲传播的时域特性,并通过傅里叶变换,给出了与Tamir经验值在频域的比较算例,最后证明时域抛物方程方法的有效性.

Windows 2000 Server局域网组网实训方案

根据教学过程中的教学实践 ,利用现有的机房条件 ,采用虚拟局域网技术 ,设计了一些分组方案 ,完成了Windows 2 0 0 0Server局域网组网实训。

Kerberos在活动目录域林模型中的应用研究

在开放的网络环境中,Kerberos是一种被广泛应用的认证系统,各种服务程序都可利用它来验证用户的身份。在分析Kerberos协议的基础上,深入研究了Kerberos在微软活动目录域林模型中的应用,并给出了在企业中部署活动目录时进行优化的一些建议。