一种基于图神经网络的多变量时间序列异常检测方法及系统.pdf

一种基于神经网络的异常流量检测方法.docx PAGE 1- 一种基于神经网络的异常流量检测方法 一、引言随着互联网技术的飞速发展，网络安全问题日益突出，其中网络流量异常检测作为网络安全的重要组成部分，对于保障网络系统的稳定性和安全性具有重要意义。根据我国网络安全态势感知数据显示，近年来网络攻击事件呈上升趋势，其中流量异常检测成为网络安全防护的关键环节。据统计，2019年我国网络安全事件中，约70%与网络流量异常有关，这充分说明了异常流量检测在网络安全防护中的重要性。异常流量检测旨在识别网络中的异常行为，包括恶意攻击、数据泄露等，以防止潜在的安全威胁。传统的异常流量检测方法主要基于规则匹配、统计分析和机器学习等技术，但这些方法在处理大

2025-01-20 约3.32千字 7页立即下载

一种基于混合神经网络的异常流量检测方法及系统[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于混合神经网络的异常流量检测方法及系统[发明专利] 一、引言随着互联网的快速发展，网络流量日益庞大，异常流量检测成为网络安全领域的重要课题。传统的异常流量检测方法通常依赖于特征工程，需要人工提取和设计特征，费时费力且难以捕捉到复杂的异常模式。近年来，神经网络技术取得了显著的进展，在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。将神经网络应用于异常流量检测，有望提高检测的准确性和效率。然而，单一的神经网络模型在处理高维、非线性问题时会存在过拟合和泛化能力不足的问题。因此，本文提出一种基于混合神经网络的异常流量检测方法，旨在提高异常流量的检测性能。在网络安全领域，异常流

2025-01-19 约3.58千字 7页立即下载

一种基于混合神经网络的异常流量检测方法及系统.docx PAGE 1- 一种基于混合神经网络的异常流量检测方法及系统 第一章引言在当今信息时代，网络已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。随着互联网技术的飞速发展，网络流量日益增长，网络安全问题也日益突出。其中，异常流量检测作为网络安全防护的重要环节，对于保障网络系统的稳定运行和数据安全具有重要意义。近年来，随着人工智能技术的不断进步，基于机器学习的异常流量检测方法得到了广泛关注和研究。异常流量检测旨在识别和阻止那些对网络系统造成潜在威胁的异常行为。传统的异常流量检测方法主要依赖于规则匹配和统计分析，但这些方法往往难以适应复杂多变的网络环境，容易产生误报和漏报。因此，研究一种高效、准确的异

2025-01-21 约3.84千字 7页立即下载

基于CNN-LSTM神经网络模型与ARIMA模型的时间序列预测方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819136 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110076545.0 (22)申请日 2021.01.20 (71)申请人南京邮电大学地址

2023-06-04 约1.58万字 15页立即下载

基于BP神经网络的异常轨迹检测方法.docx PAGE 1- 基于BP神经网络的异常轨迹检测方法 一、1.异常轨迹检测背景与意义 (1)随着现代城市交通系统的快速发展，对公共交通的实时监控和异常事件处理提出了更高的要求。在地铁、公交等公共交通系统中，乘客的行程轨迹数据是衡量服务质量、安全风险预测和突发事件应对的关键信息。异常轨迹检测作为数据分析的一个重要分支，旨在通过分析大量的轨迹数据，识别出潜在的安全风险、违规行为或者系统故障，对于提高公共交通的安全性和效率具有重要意义。 (2)据统计，每年因公共交通事故造成的伤亡人数和财产损失巨大。例如，某城市地铁在2019年因异常操作导致的乘客伤亡事故高达30起，经济损失超过500万元。因此，对异常

2025-01-19 约1.81千字 4页立即下载

基于神经网络的异常检测系统论文.docx 基于神经网络的异常检测系统论文摘要：随着信息技术的快速发展，异常检测技术在网络安全、金融监控、工业生产等领域发挥着越来越重要的作用。本文针对当前异常检测技术的研究现状，提出了一种基于神经网络的异常检测系统。通过对神经网络的深入研究，结合实际应用场景，设计了高效、准确的异常检测模型。本文将详细阐述系统架构、算法实现和实验结果，为异常检测技术的发展提供参考。关键词：异常检测；神经网络；网络安全；金融监控；工业生产一、引言（一）异常检测技术的研究背景 1.内容一：信息技术的发展对异常检测提出新要求 1.1随着互联网的普及，网络安全威胁日益严峻，对异常检测技术提出了更高的要求。 1.2金

2025-04-03 约5.95千字 12页立即下载

一种基于图神经网络的工业过程异常检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117724452A (43)申请公布日2024.03.19 (21)申请号202311736991.5 (22)申请日2023.12.18 (71)申请人杭州电子科技大学地址3100

2024-03-17 约1.17万字 11页立即下载

一种基于模块化神经网络的出水BOD传感器异常检测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819087 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110185682.8 (22)申请日 2021.02.11 (71)申请人北京工业大学地址

2023-06-04 约2.38万字 17页立即下载

一种基于神经网络的地表形变场异常检测的方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114859351 A (43)申请公布日 2022.08.05 (21)申请号 202210658245.8 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-14 约1.22万字 10页立即下载

基于时间卷积神经网络的多模态抑郁症检测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112818892 B (45)授权公告日 2023.04.07 (21)申请号 202110184432.2 G06V 10/80 (2022.01)

2023-06-07 约1.33万字 11页立即下载

基于神经网络的Mackey-Glass时间序列预测.doc 目录 1 引言 1 2 MG时间序列 1 2.1 MG时间序列简介 1 2.2 利用dde23函数求解MG时间序列 1 3 BP神经网络 3 3.1 神经网络总体思路 3 3.2 MATLAB中的newff函数 3 3.3 BP神经网络的训练 4 3.4 构建输入输出矩阵 6 3.5 对MG时间序列未来值预测 6 4 参考文献 7 5 附录 8 引言本文选用的神经网络的是BP神经网络，利用MATLAB编程实现。首先通过求解Mackey-Glass方程得到具有513个数据的Mackey-Glass时间序列，其中一半用于训练神经网络，一半用于检测预测值。BP神经网络输入层神经元个数为4，隐含

2017-07-20 约4.42千字 10页立即下载

基于LSTM神经网络的金融时间序列预测.docx 基于LSTM神经网络的金融时间序列预测一、概述随着大数据和人工智能技术的快速发展，金融时间序列预测已成为金融领域研究的热点和难点问题。时间序列预测是指根据历史数据，通过建立数学模型，预测未来一段时间内的数据走势。金融时间序列，如股票价格、汇率、利率等，具有非线性、非平稳、高噪声等特点，传统的统计方法往往难以准确预测。近年来，深度学习在金融时间序列预测中取得了显著成果，基于长短期记忆（LSTM）神经网络的预测方法因其独特的优势而备受关注。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入门控机制和记忆单元，有效解决了传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或爆炸问题。这使得LSTM能够

2024-05-12 约3万字 59页立即下载

基于神经网络的流量时间序列预测.docx 题目：基于神经网络的流量时间序列预测摘要 -Ⅰ 摘要 -Ⅰ- 摘要利用自然循环是提高核电站非能动安全性的一个重要手段，对核电站的安全，尤其是事故后的安全有着重要的作用。然而在自然循环的情况下，由于流量小，流动不稳定现象极容易出现，造成流量漂移、流量振荡或反流。这可能引起部件的疲劳或热疲劳破坏；也可能使系统的传热性能变坏，造成沸腾换热恶化，还可能干扰控制系统。如果能根据实时监测的流量数据提前预测出未来时刻的流量，便能在流动不稳定现象出现前得到预警信号，从而采取措施将流动不稳定带来的危害降至最低。本文通过MATLAB等软件，建立并训练

2025-03-31 约6.09万字 59页立即下载

一种基于卷积神经网络的焊点检测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113409250 A (43)申请公布日 2021.09.17 (21)申请号 202110579200.7 (22)申请日 2021.05.26 (71)申请人杭州

2023-06-21 约1.8万字 17页立即下载

一种基于卷积神经网络的物品检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117541558A (43)申请公布日2024.02.09 (21)申请号202311543186.0G06V10/764(2022.01)

2024-02-08 约6.41千字 6页立即下载