无线局域网络入侵行为的预判算法设计与仿真

无线局域网在入侵检测过程中几乎都是根据已经被入侵的事实完成,缺少对安全形式波动的预判性,造成对入侵行为的检测存在滞后。为提高无线局域网络的安全性能,提出无线局域网络入侵行为的预判算法。首先利用小波阈值分类方法对无线局域网络展开去噪处理,然后通过Hilbert变换分析无线局域网络信号的频谱信息,获取入侵网络流量特征信息。根据网络流量特征的波动性,构建深度学习模型初步预判入侵行为,通过Bi-km eans的聚类结果生成未知入侵行为判断纠正项。将入侵行为的初步预判和未知入侵行为判断纠正项相结合,获得最终的入侵行为预判结果。实验结果表明:这种方法对无线局域网络入侵行为预判流量特征提取准确度高、检测率高、误报率低、检测时间短。

学习模式的变革取向与预期特点

根据学习模式类型的性质和价值,论述了当前我国学习模式变革的基本取向,并在此基础上,结合国内外教育教学改革的发展走势,分别从目标取向、学习理念、学习任务、评价倾向、教学方式、学习情境、学习分组、教师角色、学习者角色和信息技术支持等方面,描述了学习模式变革的十大预期特点,以期为认识和探索学习模式的变革提供一个具有可操作意义的思维框架。

安徽庐枞矿集区罗河-小包庄矿区重磁场特征及找矿预测

文章对罗河-小包庄西侧、南侧重磁低缓异常进行研究,预测了深部存在铁矿体,并通过钻探证实,取得了找矿重大突破;推测其向东、北存有较大延伸,预测资源量有较大幅度增加。小波多尺度变换将重磁异常分解到不同尺度空间,可有效分离具垂向叠加重磁异常。

基于CEEMDAN-WPT的台区线损组合变权预测模型研究

为了有效提高线损计算精度,本文提出一种基于模态分解和小波包的台区线损改进变权组合预测模型。首先使用完整集合经验模态分解讲与实践序列相关的电气特征参数分解成多个不同的子序列,通过傅立叶变换计算子序列的幅值方差,结合小波包阈值去噪对含有噪音的高频信号进行降噪处理,提取代表性变量作为预测输入。最后改进标准遗传算法,利用遗传算法的全局优化能力,对广义回归神经网络和门控循环单元构成的组合预测模型的权重系数进行样本移动自适应变权求解,将得到的权重系数进行加权求和,得到了最终线损值。以某市具体台区数据为例进行计算验证,对比结果表明,本文所提的改进变权组合预测模型比单一模型及传统变权组合预测模型具有更高的计算精度。