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SDN中基于MS-KNN算法的LFA检测方法
被引量:
1
1
作者
孙文悦
王昌达
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第9期2832-2836,共5页
针对一种新型的DDoS攻击—链路泛洪攻击(link-flooding attack,LFA)难以检测的问题,提出了SDN中基于MS-KNN(mean shift-K nearest neighbor)方法的LFA检测方法。首先通过搭建SDN实验平台,模拟LFA并构建LFA数据集;然后利用改进的加权欧...
针对一种新型的DDoS攻击—链路泛洪攻击(link-flooding attack,LFA)难以检测的问题,提出了SDN中基于MS-KNN(mean shift-K nearest neighbor)方法的LFA检测方法。首先通过搭建SDN实验平台,模拟LFA并构建LFA数据集;然后利用改进的加权欧氏距离均值漂移(mean shift,MS)算法对LFA数据集进行分类;最后利用K近邻(K nearest neighbor,KNN)算法判断分类结果中是否具有LFA数据。实验结果表明,相较于KNN算法,利用MS-KNN不仅得到了更高的准确率,同时也得到了更低的假阳性率。
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关键词
链路泛洪攻击
SDN
均值漂移算法
K近邻算法
ms-knn
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职称材料
基于SPME-GC-MS和电子鼻的鱼粉挥发性物质分析
被引量:
5
2
作者
李培
牛智有
+3 位作者
朱明
邵恺怿
耿婕
李洪成
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期397-405,共9页
为了能够全面、快速分析鱼粉的新鲜度,将电子鼻与顶空固相微萃取气质联用技术结合,以挥发性物质含量辅助评价鱼粉的新鲜度。首先,采用顶空固相微萃取方法对18种储藏时间鱼粉的挥发性物质进行了分析,得到不同储藏时间鱼粉的挥发性物质种...
为了能够全面、快速分析鱼粉的新鲜度,将电子鼻与顶空固相微萃取气质联用技术结合,以挥发性物质含量辅助评价鱼粉的新鲜度。首先,采用顶空固相微萃取方法对18种储藏时间鱼粉的挥发性物质进行了分析,得到不同储藏时间鱼粉的挥发性物质种类和含量,以及挥发性物质变化规律;采用多元线性回归方法和最近邻回归方法对鱼粉各类挥发性物质和表征新鲜度的标记物与电子鼻传感器响应建立了模型。结果表明:顶空固相微萃取气质联用(Solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry,SPME-GC-MS)共鉴定出101种,主要包括醇类化合物、醛类化合物等11类挥发性物质,其中醛酮类化合物种类较多。随着鱼粉逐渐腐败,气味阈值较低的醛类化合物相对含量逐渐降低、酮类化合物相对含量逐渐升高,并出现了二甲基三硫、三甲胺等表征鱼粉新鲜度的标记物;在储藏过程中,醇类化合物相对含量呈先上升后下降趋势;酸类化合物、含氮化合物、含硫化合物相对含量则呈上升趋势。与多元线性回归方法相比,最近邻回归方法具有更好的预测能力,测试集相关系数在0.7633~0.9999之间,均方根误差在0.0867%~8.4655%之间。
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关键词
鱼粉
挥发性物质
电子鼻
顶空固相微萃取气质联用
KNN回归
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职称材料
模式识别在火灾调查中的汽油分类问题的应用研究(英文)
被引量:
5
3
作者
支有冉
宗若雯
+1 位作者
王荣辉
李松阳
《火灾科学》
CAS
CSCD
2009年第2期108-114,共7页
在火灾调查中,检测汽油成分并对其进行正确分类尤为重要。运用GC-MS对90#和93#两种普通汽油的共50个样本进行检测,所得的GC-MS原始数据通过PCA方法进行处理,以提取有用信息,避免冗余变量进入后续计算。在此基础上应用KNN方法对这两种汽...
在火灾调查中,检测汽油成分并对其进行正确分类尤为重要。运用GC-MS对90#和93#两种普通汽油的共50个样本进行检测,所得的GC-MS原始数据通过PCA方法进行处理,以提取有用信息,避免冗余变量进入后续计算。在此基础上应用KNN方法对这两种汽油助燃剂进行分类。结果表明,KNN方法对这两种汽油的分类准确率达到100%,且当初始数据未经标准化预处理时也能达到同样准确的分类效果。研究表明:将模式识别方法正确地运用到助燃剂鉴定和分类工作中有助于火灾调查。
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关键词
助燃剂
主成分分析
KNN
GC-MS
模式识别
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职称材料
KNN算法在动物油鉴别区分中的应用研究
被引量:
2
4
作者
赵杨沄
王继芬
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期859-864,共6页
气相色谱-质谱联用法(GC-MS)因其分离效率高、分析速度快、灵敏度高、检测线低等特点,被广泛应用于油脂分析鉴别领域。但与矿物油的鉴别相比,动物油类之间的主成分种类相近且含量集中,单纯通过GC-MS进行鉴别分析具有局限性,因此,区分常...
气相色谱-质谱联用法(GC-MS)因其分离效率高、分析速度快、灵敏度高、检测线低等特点,被广泛应用于油脂分析鉴别领域。但与矿物油的鉴别相比,动物油类之间的主成分种类相近且含量集中,单纯通过GC-MS进行鉴别分析具有局限性,因此,区分常见动物油一直是司法鉴定领域中的难题。本文尝试运用GC/MS分析人油和5种常见动物油,通过对峰面积归一化法得出每个样品脂肪酸相对百分含量,结合KNN算法(K Nearest Neighbors,KNN)对人油与常见动物油进行建模区分。本实验以每个动物油脂样本中的6个主要脂肪酸相对含量(C14:0、C16:0、C16:1、C18:0、C18:1、C18:2)作为变量值,运用训练样本即为测试样本的方法进行交互验证,发现当k值等于3或4时,测试样本出错率最低,区分效果良好,人油测试样本分类准确率达到100%,并考察了6种脂肪酸相对含量作为变量的区分贡献值,结果C14:0区分贡献值最大。此方法相对于传统分析手段而言简单易行,提高了鉴别分析的效率和精度,尽管实验样本种类有限,但实验方法具有普遍意义。本文为动物油区分的进一步深入研究提供了一种新的思路和参考。
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关键词
气相色谱-质谱联用法
K近邻算法
动物油
鉴别分析
原文传递
题名
SDN中基于MS-KNN算法的LFA检测方法
被引量:
1
1
作者
孙文悦
王昌达
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第9期2832-2836,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(62072217,61672269)。
文摘
针对一种新型的DDoS攻击—链路泛洪攻击(link-flooding attack,LFA)难以检测的问题,提出了SDN中基于MS-KNN(mean shift-K nearest neighbor)方法的LFA检测方法。首先通过搭建SDN实验平台,模拟LFA并构建LFA数据集;然后利用改进的加权欧氏距离均值漂移(mean shift,MS)算法对LFA数据集进行分类;最后利用K近邻(K nearest neighbor,KNN)算法判断分类结果中是否具有LFA数据。实验结果表明,相较于KNN算法,利用MS-KNN不仅得到了更高的准确率,同时也得到了更低的假阳性率。
关键词
链路泛洪攻击
SDN
均值漂移算法
K近邻算法
ms-knn
Keywords
link-flooding attack(LFA)
SDN
mean shift(MS)
K nearest neighbor(KNN)
mean shift-K nearest neighbor(
ms-knn
)
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于SPME-GC-MS和电子鼻的鱼粉挥发性物质分析
被引量:
5
2
作者
李培
牛智有
朱明
邵恺怿
耿婕
李洪成
机构
华中农业大学工学院
农业农村部长江中下游农业装备重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期397-405,共9页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2662018PY081、11041910103)。
文摘
为了能够全面、快速分析鱼粉的新鲜度,将电子鼻与顶空固相微萃取气质联用技术结合,以挥发性物质含量辅助评价鱼粉的新鲜度。首先,采用顶空固相微萃取方法对18种储藏时间鱼粉的挥发性物质进行了分析,得到不同储藏时间鱼粉的挥发性物质种类和含量,以及挥发性物质变化规律;采用多元线性回归方法和最近邻回归方法对鱼粉各类挥发性物质和表征新鲜度的标记物与电子鼻传感器响应建立了模型。结果表明:顶空固相微萃取气质联用(Solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry,SPME-GC-MS)共鉴定出101种,主要包括醇类化合物、醛类化合物等11类挥发性物质,其中醛酮类化合物种类较多。随着鱼粉逐渐腐败,气味阈值较低的醛类化合物相对含量逐渐降低、酮类化合物相对含量逐渐升高,并出现了二甲基三硫、三甲胺等表征鱼粉新鲜度的标记物;在储藏过程中,醇类化合物相对含量呈先上升后下降趋势;酸类化合物、含氮化合物、含硫化合物相对含量则呈上升趋势。与多元线性回归方法相比,最近邻回归方法具有更好的预测能力,测试集相关系数在0.7633~0.9999之间,均方根误差在0.0867%~8.4655%之间。
关键词
鱼粉
挥发性物质
电子鼻
顶空固相微萃取气质联用
KNN回归
Keywords
fish meal
volatile compounds
electronic nose
SPME-GC-MS
KNN regression
分类号
TS254.51 [轻工技术与工程—水产品加工及贮藏工程]
下载PDF
职称材料
题名
模式识别在火灾调查中的汽油分类问题的应用研究(英文)
被引量:
5
3
作者
支有冉
宗若雯
王荣辉
李松阳
机构
中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室
中国科学技术大学苏州研究院苏州市城市公共安全重点实验室
北京市消防局
出处
《火灾科学》
CAS
CSCD
2009年第2期108-114,共7页
文摘
在火灾调查中,检测汽油成分并对其进行正确分类尤为重要。运用GC-MS对90#和93#两种普通汽油的共50个样本进行检测,所得的GC-MS原始数据通过PCA方法进行处理,以提取有用信息,避免冗余变量进入后续计算。在此基础上应用KNN方法对这两种汽油助燃剂进行分类。结果表明,KNN方法对这两种汽油的分类准确率达到100%,且当初始数据未经标准化预处理时也能达到同样准确的分类效果。研究表明:将模式识别方法正确地运用到助燃剂鉴定和分类工作中有助于火灾调查。
关键词
助燃剂
主成分分析
KNN
GC-MS
模式识别
Keywords
Accelerant
PCA
KNN
GC - MS
Pattern recognition
分类号
X928.1 [环境科学与工程—安全科学]
X928.9 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
KNN算法在动物油鉴别区分中的应用研究
被引量:
2
4
作者
赵杨沄
王继芬
机构
中国人民公安大学刑事科学技术学院
出处
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期859-864,共6页
基金
公安部应用创新计划项目(2011YYCXBJSJ001)
文摘
气相色谱-质谱联用法(GC-MS)因其分离效率高、分析速度快、灵敏度高、检测线低等特点,被广泛应用于油脂分析鉴别领域。但与矿物油的鉴别相比,动物油类之间的主成分种类相近且含量集中,单纯通过GC-MS进行鉴别分析具有局限性,因此,区分常见动物油一直是司法鉴定领域中的难题。本文尝试运用GC/MS分析人油和5种常见动物油,通过对峰面积归一化法得出每个样品脂肪酸相对百分含量,结合KNN算法(K Nearest Neighbors,KNN)对人油与常见动物油进行建模区分。本实验以每个动物油脂样本中的6个主要脂肪酸相对含量(C14:0、C16:0、C16:1、C18:0、C18:1、C18:2)作为变量值,运用训练样本即为测试样本的方法进行交互验证,发现当k值等于3或4时,测试样本出错率最低,区分效果良好,人油测试样本分类准确率达到100%,并考察了6种脂肪酸相对含量作为变量的区分贡献值,结果C14:0区分贡献值最大。此方法相对于传统分析手段而言简单易行,提高了鉴别分析的效率和精度,尽管实验样本种类有限,但实验方法具有普遍意义。本文为动物油区分的进一步深入研究提供了一种新的思路和参考。
关键词
气相色谱-质谱联用法
K近邻算法
动物油
鉴别分析
Keywords
GC/MS
KNN algorithm
animal oil
discriminant analysis
分类号
O657.63 [理学—分析化学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SDN中基于MS-KNN算法的LFA检测方法
孙文悦
王昌达
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
2
基于SPME-GC-MS和电子鼻的鱼粉挥发性物质分析
李培
牛智有
朱明
邵恺怿
耿婕
李洪成
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
下载PDF
职称材料
3
模式识别在火灾调查中的汽油分类问题的应用研究(英文)
支有冉
宗若雯
王荣辉
李松阳
《火灾科学》
CAS
CSCD
2009
5
下载PDF
职称材料
4
KNN算法在动物油鉴别区分中的应用研究
赵杨沄
王继芬
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2014
2
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