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A MULTILAYER FEEDFORWARD NEURAL NETWORK MODEL FOR VISUAL MOTION PERCEPTION
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作者 杨先一 郭爱克 《Journal of Electronics(China)》 1992年第4期296-304,共9页
The local visual motion detection mechanism used in the visual systems of primatescan only sense the motion component oriented perpendicularly to the contrast gradient of thebrightness pattern.But the visual system of... The local visual motion detection mechanism used in the visual systems of primatescan only sense the motion component oriented perpendicularly to the contrast gradient of thebrightness pattern.But the visual system of higher animals can adaptively determine the actualdirection of motion through a learning process.In this paper a multilayered feedforward neuralnetwork model for perception of visual motion is presented.This model employs W.Reichardt’selementary motion detectors array and T.Kohonen’s self-organizing feature map.We explored theself-organizing principles for perception of visual motion.The computer simulations show thatthis neural network is able to recognize the true direction of motion through an unsupervisedlearning process.In addition,the neurons with the same or similar motion direction selectivitytend to appear in“functional columns”which seem to be qualitatively similar to the corticalmotion columns observed by electrophysiological and cytohistochemical studies in certain higherareas such as MT.It proves that motion-detection by spatio-temporal coherences,mapping,co-operation,competition,and Hebb rule may be the basic principles for the self-organization ofvisual motion perception networks. 展开更多
关键词 neural network MOTION PERCEPTION self-organIZATION Reichardt’s ALGORITHM kohonens ALGORITHM
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一种改进Kohonen网络的DoS攻击检测算法 被引量:13
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作者 李昆仑 董宁 +1 位作者 关立伟 郭昌隆 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第3期450-454,共5页
拒绝服务(Denial of Service,DoS)是企图使其预期用户的一台主机或其他网络资源不可用,如临时或无限期地中断或暂停连接到因特网主机的服务.为了有效地阻止DoS攻击,首先需要提高DoS攻击检测的准确性,提出一种基于改进Kohonen网络的DoS... 拒绝服务(Denial of Service,DoS)是企图使其预期用户的一台主机或其他网络资源不可用,如临时或无限期地中断或暂停连接到因特网主机的服务.为了有效地阻止DoS攻击,首先需要提高DoS攻击检测的准确性,提出一种基于改进Kohonen网络的DoS攻击检测算法.该方法通过对DoS攻击原始数据的预处理,为后续数据处理的方便和保证程序运行时加快收敛奠定必要的基础,采用检测结果的正确率作为该算法的评价指标,采用SOM学习算法是把高维空间的输入数据映射到低维神经网络上,并且保持原来的拓扑次序,然后建立S-Kohonen(Supervised-Kohonen)神经网络检测模型.实验结果表明,与传统的Kohonen方法相比,S-Kohonen网络具有更好的检测性能. 展开更多
关键词 s-kohonen网络 DO s 入侵检测 sOM
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基于思维进化算法优化S-Kohonen神经网络的恶意域名检测模型 被引量:5
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作者 罗峥 张学谦 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2020年第6期82-89,共8页
恶意域名作为目前互联网攻击的主要手段,给用户和企业带来巨大的网络使用的风险。为了更有效地抵御恶意域名的攻击,保障网络空间的安全性,文章提出了一种基于思维进化算法优化S-Kohonen神经网络的恶意域名检测模型。该模型利用Kohonen... 恶意域名作为目前互联网攻击的主要手段,给用户和企业带来巨大的网络使用的风险。为了更有效地抵御恶意域名的攻击,保障网络空间的安全性,文章提出了一种基于思维进化算法优化S-Kohonen神经网络的恶意域名检测模型。该模型利用Kohonen神经网络,在隐藏层后额外添加一个输出层,将其改进为有监督的神经网络S-Kohonen,使其更好地学习恶意域名的相关特征,再利用思维进化算法进行结合,优化神经网络的初始权值和阈值,最终得出的模型可以快速、准确地检测出恶意域名。通过模型的MATLAB实验仿真,以及和思维进化算法优化的BP神经网络的对比,从混淆矩阵、分类柱状图、ROC曲线和AUC值的方式具体分析两种模型的分类情况。结果表明该分类模型对恶意域名具有高准确率、快速识别的特点,可以应用于恶意域名的网络安全防护中,并且有较高的实用价值。 展开更多
关键词 s-kohonen神经网络 有监督学习 思维进化算法 恶意域名检测
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自组织人工神经网络用于金属间化合物三元填隙D88结构形成条件的判别 被引量:2
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作者 蔡煜东 许伟杰 陈念贻 《金属学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1995年第6期B280-B283,共4页
将Kohonen自组织人工神经网络应用于金属间化合物三元填隙D88结构形成条件的判别上。对65种化合物的研究结果表明,神经网络方法性能好,可望成为化合物结构分析的有效辅助手段。
关键词 金属间化合物 神经网络 自组织模型 三元填隙
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