基于多模态神经网络流量特征的网络应用层DDoS攻击检测方法

农业设备、传感器和监控系统与网络的连接日益紧密,给农村配电网带来了新的网络安全挑战。其中,分布式拒绝服务(DDoS)攻击是一种常见的网络威胁,对农村配电网的安全性构成了严重威胁。针对农村配电网的特殊需求,提出一种基于多模态神经网络流量特征的网络应用层DDoS攻击检测方法。通过制定网络应用层流量数据包捕获流程并构建多模态神经网络模型,成功提取并分析了网络应用层DDoS攻击流量的特征。在加载DDoS攻击背景下的异常流量特征后,计算相关系数并设计相应的DDoS攻击检测规则,以实现对DDoS攻击的有效检测。经试验分析,所提出的方法在提取DDoS攻击相关特征上表现出色,最大提取完整度可达95%,效果明显优于对比试验中基于EEMD-LSTM的检测方法和基于条件熵与决策树的检测方法。

论文精选:人工神经网络在果蔬干燥领域的应用进展

研究概况果蔬干燥是农产品加工中的重要环节,构建精确的干燥动力学模型是干燥领域的重点方向。针对神经网络在干燥过程中的各种场景分类为四个部分:含水率预测、品质检测、工艺优化和控制系统方面,总结各部分的应用类型及发展创新;对比传统干燥模型和人工神经网络模型;介绍混合神经网络的应用场景。发现人工神经网络比传统干燥模型更精确,且混合神经网络结合专家系统、模糊逻辑等理论,这样的模型更适合果蔬干燥且在未来有更广阔的发展空间,以期这些探讨和分析对果蔬干燥领域具有参考意义。

基于卷积神经网络的深度学习技术在软件缺陷检测中的应用

探讨了卷积神经网络(CNN)在软件缺陷检测中的应用。采用深度学习技术,模拟图像识别中的模式识别能力,对代码进行自动分析,以识别潜在缺陷。实验结果显示,该方法的缺陷检测正确率达到了94.28%~97.51%,说明利用CNN进行软件缺陷检测能够有效提升检测速度和准确性,对于降低开发成本、提高软件质量及可靠性具有重要意义。

基于卷积神经网络方法的起重机械电气系统原理图识别初步研究

特种设备检验检测人员在起重机械电气系统原理图审查中,效率低,容易出现审查疏忽等问题,故本文研究了卷积神经网络在电气系统原理图规范化审核中的应用。在初步研究中,确定了电气元器件符号样本,图像和标签值的对应;针对样本量较少的情况,对已有样本图片进行处理以增加样本量;基于Python的程序资源库,对图像样本进行规范化前处理,得到输入规格统一的图像数据;最后通过基于Python的TensorFlow框架,构建了卷积神经网络识别模型。

概反周期函数及其在一类Hopfield神经网络上的应用

探讨一类具有混合时滞的中立型Hopfield神经网络的概反周期解的存在性与稳定性。首先,讨论了概周期函数与概反周期函数之间的关系,证明了全体概反周期函数构成的集合,是概周期函数空间的一个闭子空间。最后,利用不动点原理得到Hopfield神经网络存在一个唯一的有界解,而且该解函数还是概反周期函数。概反周期函数是比概周期函数更精细的函数,对神经网络概反周期解的存在性与唯一性的探讨,相较于对概周期解的存在性以及唯一性的探讨,能够更加精确地描述神经网络的动力学性质,所得结论是新颖的,是现有结论的进一步完善与补充。

神经网络在作物需水量估算中的应用分析

面对全球水资源紧缺的挑战,准确估算作物需水量已经成为农业节水灌溉领域的关键环节。以反向传播神经网络和长短时记忆网络为代表的神经网络技术在参考作物蒸发蒸腾量估算方面具有独特优势。针对在农业水利领域的具体技术应用,提出一系列措施,包括特征工程、模型优化、决策系统整合以及技术普及推广。这些措施旨在推动神经网络技术在农业灌溉和气候政策支持方面的实用价值,为提升作物需水量估算的精准度和效率提供新的视角和工具,进而推动水资源的高效利用和农业的可持续发展。

基于人工神经网络下的应用开发

随着经济的发展,人才竞争日益激烈,如何有效利用人力资源,发挥其最大价值成为学校与企业关注的话题。共建平台基于人工神经网络,首先,需要对平台进行基础的架构,使用Axurer RP设计平台原型后利用HTML+CSS3+JavaScrip技术完成平台的创建。然后,进行大学生与企业的信息自主收集,利用大数据技术将收集端口以二维码的形式进行呈现。最后,将其数据导入,使用ASP.NET、Python语言对数据进行整合与处理,以达到最佳推荐结果的呈现方式来完成应用开发。

人工神经网络与计算技术在电子仪器运行维护中的应用与优化

电子仪器设备是电气工程中的重要组成部分,常见的电子仪器设备包括断路器、变压器、输电线路等,对电气工程质量起到决定性影响。随着互联网与信息技术的快速发展,人工智能技术得到了广泛发展和利用,其能够提高运维决策的精确性和处理效率,从而确保运维质量和稳定性。基于此,本文针对人工神经网络和计算技术在电子仪器运行维护中的应用与优化方式进行分析,从而为电气工程的顺利开展提供更好的保障。

基于神经网络的医学图像特征提取算法研究

全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)是一种具有深度结构的神经网络,它在复杂人工智能,尤其是图像识别以及自然语言处理问题中应用广泛.全卷积神经网络应用在医学领域,能为人类健康提供更可靠的数据,文章提出一种基于改进的Adam深度学习算法来完成人体重要器官肝脏影像资料的提取,通过几百张肝脏图片进行训练比对,帮助提高肝脏影像图像的异常部分定位及精准性.

基于神经网络的粒子输运问题高效计算方法

蒙特卡罗方法是求解粒子输运问题的有力工具之一,其局限性在于为达到精度要求需模拟大量粒子,计算耗时长,这阻碍了该方法的进一步应用,尤其在需快速响应的情形.本文结合神经网络和若干蒙特卡罗方法基本原理发展了一种计算方法,能够实现源分布可变,几何、材料和目标计数不变的中子输运问题的快速准确求解.首先,为高效生成用于神经网络训练的数据,利用重要性原理实现在同样模拟次数基础上有效扩充训练数据集容量,在一定程度上克服了使用蒙特卡罗计算获取训练数据耗时长的缺点.进而,基于目标计数是源分布与重要性函数乘积积分的事实,设计了利用神经网络实现快速输运计算的策略.该网络的输入是中子源项,输出是目标计数,在几何、材料和目标计数固定的情况下,该神经网络可重复使用,根据新的源项快速准确得到目标计数.本文所提出方法的原理和框架同样适用于其他种类粒子的同类型输运问题.基于若干基准模型的验证表明,训练得到的神经网络能在不到1 s的时间内得到目标计数,且与蒙特卡罗大样本模拟得到基准结果的平均相对偏差均低于5%.

浅谈《神经网络原理及其应用》课程教学改革与实践

在我校研究生课程《神经网络原理及其应用》的教学中,运用MATLAB仿真技术和多媒体教学手段相结合的现代教学方法,精选课堂教学内容,通过神经网络原理及其应用课程的教学改革,以使该课程的教学质量和教学效果上一个新台阶。

基于改进卷积神经网络的苹果叶片病害识别

针对传统的卷积神经网络对农业领域的识别精度不高的问题,对现有的VGG16网络模型进行改进,用于解决苹果树叶片病害的识别与预测问题。网络通过对输入图像进行卷积操作获得特征图,首先在每一个卷积层结束后加入批量归一化模块,用于提高模型的收敛速度。同时将卷积层的ReLU激活函数替换为P-ReLU函数以便提高网络训练效率,解决梯度消失的问题。在公开的PlantVillage数据集中的实验结果为98.578%,表明文中的改进方法较一些经典网络模型有了更好的病害分类与预测精度。

人工神经网络在新鲜奶酪中的应用现状及发展前景

综述新鲜奶酪中马苏里拉奶酪和哈罗米奶酪的研究进展以及人工神经网络(artificial neural network,ANN)在新鲜奶酪领域中的应用现状,并分析当前应用ANN方法的优势及存在的问题。除此之外,ANN在新鲜奶酪领域中的未来发展前景是基于深度算法,实现对生产过程的多目标预测和多工艺参数优化,为提高新鲜奶酪的工艺优化效率和优化质量提供理论依据。

图神经网络算法架构及可解释性研究分析

首先,全面概述了图神经网络的基本概念和意义,对基于谱的图神经网络、基于空域的图神经网络和其他图神经网络三个类别进行了系统性介绍,同时总结了训练过程中常用的优化技术。其次,分析了图神经网络领域目前面临的可解释性问题的挑战,从而明确了研究目标。随后,阐述了图形神经网络的可解释性基本概念与基础理论,将其分类为实例级和模型级可解释性技术,并列出了评估图学习方法可解释性的度量指标。最后,在结语部分总结了本文的主要研究脉络,并对该领域的未来研究方向提出了建议。旨在介绍图神经网络的理论基础以及其在可解释性领域的研究。

一种求解数学应用题的多粒度图神经网络编码器

近几年,数学应用题自动解答(Math Word Problems,MWP)的研究受到越来越多学者关注,大多数研究的重点是对编码器的改进。然而目前的研究在编码器的改进方面还存在以下问题:(1)输入文本的颗粒度一般是字级别,这会导致泛化能力不足;(2)大多数模型对文本信息的挖掘没有充分利用文本内实体、词性等信息,只是停留在时序信息层面。该文针对以上问题,在双向GRU(Gated Recurrent Unit)的基础上提出了一种新颖的基于多粒度分词和图卷积网络的编码器结构(Multi-grained Graph Neural Networks,MGNet)。多粒度分词是通过对文本的每个词进行不同颗粒度的分词,增加了样本容量,并且通过引入一些噪声样本,提高了模型的泛化能力。图卷积神经网络通过构建文本内实体、数字、日期之间的不同的属性图,对它们之间隐含的关系进行建模。在Math23K和Ape210K数据集的实验显示,该文提出的模型MGNet准确率分别达到77.73%和80.8%。

脉冲神经网络研究现状与应用进展

脉冲神经网络(SNN)是更具生物可解释性的新一代人工神经网络,具有独特的信息编码处理方式、丰富的时空动力学特性、低功耗事件驱动工作模式等优势,近年来受到广泛关注并在医疗健康、工业检测、智能驾驶等方向获得探索性应用。本文介绍了SNN的基本要素和学习算法,包括经典的神经元模型、突触可塑性机制、常用的信息编码方式,分析了各类学习算法的优缺点,总结了主流的SNN软件模拟器、脉冲神经形态硬件的研究情况;细致梳理了SNN在计算机视觉、自然语言处理、推理决策等方面的研究以及行业应用场景,发现SNN在目标检测、动作识别、语义认知、语音识别等任务中具有突出的潜力,显著提升了相应的计算性能。我国在SNN领域的研究与应用发展,重在加强关键核心技术攻关、推动技术成果转化应用、持续优化产业生态格局,以尽快实现与国际先进水平的接轨;类脑复杂系统、类脑控制等理论与方法的深入研究和逐步突破,也将促进大规模SNN新模型的构建,有望拓展人工智能的更广阔应用前景。

神经网络系统综述——原理、历史、模型及应用

本文对神经网络系统进行了综述。探讨了神经网络系统的生物学和数学基础,介绍了它的发展历史和几个主要模型,讨论了在不同领域中的应用。

信息扩散原理及神经网络在采矿方法选择中的应用

本文应用信息扩散原理处理采矿方法选择中存在的知识不完备性问题 ,结合运用人工神经元网络选择地下采矿方法 ,并通过一个实例进行说明 ,且取得了令人满意的结果。

智能神经网络组成原理在汉字识别中的应用

应用智能神经网络组成原理 ,研究了将传统神经网络完成的复杂任务划分为子任务 ,分配给功能专一、结构简单的较小的智能神经网络完成 ,在此基础上 ,构筑功能完善的较大的智能神经网络的方法 .同时 ,通过加入推理规则 ,提高了神经网络获取知识的速度 .实验表明 ,智能神经网络组成原理为解决大规模。

神经网络与神经计算机的基本原理和应用(续完)

本文是“神经网络与神经计算机的基本原理和应用”的第二部分。主要介绍Hopfleld 网络模型及其在求解旅行商问题中的成功应用。为了避免陷入局部极小,Boltz-mann 机和随机网络模型对 Hopfield 模型作了进一步的改进。感知机和 BP 网络,是利用神经网络进行自学习的两种常见方式。按误差反向传播的 BP层次型网络,可以通过样本训练改变神经元的连接权以进行学习和记忆。在神经计算机一节中, 扼要介绍了神经计算机的主要特征、体系结构、其中并行拉度、虚拟处理器和拓扑结构是三个需要考虑的重要参数。文中最后部分讨论了神经网络与神经计算机的应用领域。