水利安全中混凝土松软程度报警网络模型仿真

为提高水利安全监测中混凝土松软程度检测准确性,本研究设计了基于神经网络的混凝土松软程度报警网络模型。以Matlab 7.1仿真平台为例,设计了一系列对比实验,通过模拟各种水利环境和干扰条件,对比分析神经网络模型与传统模型在定位准确性、鲁棒性及通信信号误码率方面的表现。结果表明,神经网络模型在各项指标上均优于传统模型,证明了其在水利安全监测上的优越性。

基于关联分析和聚类算法的高校网络警报挖掘模型及实验研究

高校网络警报挖掘模型用于入侵检测、获取攻击流量、筛除误报信息以及警报排序。首先,研究过程对网络流量的统一资源标识符(Uniform Resource Identifier,URI)进行项拆分,获取路径项和行为项,基于Apriori关联分析法确定行为项的频繁项集。其次,以聚类算法为基础,构建警报挖掘模型。最后,运用校园网警报数据集和CSIC2010数据集开展模型实验,从而检验各个功能模块的实际性能。