基于大数据的网络风险识别与预防研究随着互联网的持续发展，网络的手段也在日益翻新，不断地冒出新的案例。对于大多数人来说，网络已经成为了一种常见风险。为了防范网络风险，需要不断探索新的技术手段。近年来，基于大数据的网络风险识别与预防研究愈发受到关注。一、基于大数据的网络风险识别技术大数据对于网络风险识别有着很重要的作用，因为随着信息技术的不断发展和数据存储技术的不断提高...

基于深度神经网络的图像识别技术研究未识别的网络随着人工智能领域的不断发展，深度神经网络已成为图像识别技术的重要组成部分。基于深度神经网络的图像识别技术不仅在医疗、智能交通、安防等领域有着广泛应用，也在互联网领域中大放异彩，成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。在基于深度神经网络的图像识别技术中，深度学习是一项重要的研究领域，基于深度学习的图像识别技术不仅可以快速高效地处理大量数据，还可以自适应地学...

贝叶斯网络在模式识别中的应用随着科技不断发展，模式识别技术已经成为人工智能领域的一个重要分支，广泛应用于自然语言处理、图像识别、信号处理等方面。模式识别的目的是通过对数据的学习和分析，寻出数据中的规律和潜在关系，为后续的预测和决策提供有力支持。其中，贝叶斯网络作为一种强大的工具，正在被越来越多的研究者所关注和采用。未识别的网络一、了解贝叶斯网络的原理贝叶斯网络是一种基于概率模型的图结构，用于描述...

基于深度堆栈编码器和反向传播算法的网络安全态势要素识别寇  广*①      王  硕②      张  达②①(国防科技创新研究院人工智能研究中心  北京  100072)②(信息工程大学  郑州  450001)摘  要：网络安全态势要素识...

流量识别的LSTM网络模型构建与优化随着互联网的不断发展，网络流量的规模和复杂性也在快速增长。为了解决这一问题，流量识别技术应运而生。它可以对网络流量进行有效分类和识别，从而提高网络安全、网络管理和性能优化等方面的效果。本文将介绍一种基于LSTM（长短期记忆）网络的流量识别模型，并对其进行优化，提高准确性和效率。1. LSTM网络模型简介LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，在处理序列数据时...

基于神经网络的混凝土裂缝识别方法研究一、引言混凝土是建筑业中最常见的材料之一，但是由于其自身的特性和外界环境的影响，混凝土往往会出现裂缝，这些裂缝会严重影响混凝土的强度和耐久性，甚至影响到整个建筑物的安全。因此，混凝土裂缝的识别和分析对于建筑工程的安全和质量控制至关重要。传统的混凝土裂缝识别方法主要是通过人工观察和测量，这种方法耗时耗力，且精度较低。而随着计算机技术的发展，基于图像处理和机器学习的...

物联网环境下的流量识别及防护技术研究随着物联网技术的快速发展，各种智能设备和传感器的普及，人与人、人与事物之间的互联越来越紧密。这些设备和传感器产生的数据流量也愈发庞大，其中既有正常的信息流量，也有恶意的攻击流量。对于网络安全而言，流量识别和防护是其中非常重要的一环。流量识别技术的意义就在于，能够对网络传输的数据流量进行智能化的识别和分析，对真正的恶意流量进行及时的拦截和处理，而对于正常流量的传输...

基于神经网络的无人机图像识别研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，无人机图像识别技术得到了大力发展。利用无人机拍摄的图像数据，可以通过计算机视觉和深度学习的技术手段，实现对特定目标的高效自动检测、定位和识别。这种技术既可以应用于公共安全领域、军事侦查领域，也可以用于人类生活领域，让无人机成为了一种具有广泛应用前景的智能化工具。本文将以神经网络为基础，探讨无人机图像识别的相关研究及其发展方向。一、...

基于图论的脑网络中枢节点的识别方法的研究及其在脑神经疾病中的应用基于图论的脑网络中枢节点的识别方法的研究及其在脑神经疾病中的应用摘要： 脑网络是一种复杂的高度相互连接的系统，了解脑网络中枢节点的位置有助于深入理解脑的整体组织结构和功能。本文介绍了一种基于图论的方法，该方法可用于鉴别和识别脑网络中的中枢节点，通过该方法，能够进行全局性的网络分析并得出特征量。具体来说，我们采用组联通性、度的中心性、介...

基于边缘计算的网络安全威胁识别方法研究随着互联网的快速发展，网络安全问题也日益引起人们的关注。与此同时，随着物联网、5G等技术的广泛应用，设备数量和网络规模的增加，网络安全威胁也变得更为复杂与普遍。在这种情况下，基于边缘计算的网络安全威胁识别方法成为了越来越受重视的研究领域。一、边缘计算的定义及其优势边缘计算是一种分布式计算架构，其目的是将计算任务分布到更接近数据源头的地方，即将数据处理和分析的能...

基于神经网络的手势识别研究共3篇基于神经网络的手势识别研究1随着人类社会的快速发展，科学技术的进步正在推动着人类的生产力不断提高，人类的生活方式也在不断发生着变化。现在，随着计算机技术和人工智能技术的不断发展，手势识别技术已经成为人机交互领域的一项重要研究内容。本文将基于神经网络的手势识别技术进行深入研究。手势识别技术是一项重要的科技成果。基于手势识别技术可以为人们带来诸多方便，例如在人机交互、虚...

基于多层神经网络的图像识别方法研究随着计算机技术和人工智能的不断发展，图像识别技术也得到了极大的发展。在现代生活中，我们经常会遇到各种各样的图像识别问题，例如自动驾驶车辆的无人驾驶技术、人脸识别技术、疾病诊断技术等等。而基于多层神经网络的图像识别方法也成为了最为广泛应用的一种图像识别技术之一。一、多层神经网络的基本原理首先，我们需要了解多层神经网络的基本原理。多层神经网络是一种类似于人类神经系统的...

基于卷积神经网络的花卉识别算法研究近年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像识别领域取得了许多惊人的成果。其中，基于CNN的花卉识别算法，尤其备受关注。本文将深入探讨这一领域的研究现状，以及未来的发展方向。一、基础知识在开始讨论之前，有必要先了解一些基础知识。首先，卷积神经网络是一种深度学习算法，它的主要特点是具有多层神经元，前一层的输出作为后一...

2021.13科学技术创新1概述分析人类行为一直是机器视觉中最具挑战性的问题之一[1]。行为识别技术的需求发展迅速，并已经扩展到许多领域，比如智慧城市和视频理解[2]。尽管行为识别在过去被广大学者进行了广泛地研究，但动作识别仍然面临着许多的挑战，例如光线变化和背景遮挡。在深度学习技术[3]兴起之前，传统的手工操作的动作识别仍然占有很重的地位。同时，改进的密集轨迹(iDT)[4]通过整合沿着密集轨迹...

2021年2月第56卷第1期•智能地球物理. 文章编号：1000-7210(2021)01-000卜08基于深度卷积神经网络的地震数据断层识别方法常德宽雍学善②王一惠②杨午阳②李海山②张广智①(①中国石油大学（华东）.山东青岛266555;②中国石油勘探开发研究院西北分院.甘肃兰州730020)常德宽，雍学善，王一惠，杨午阳，李海山，张广智.基于深度卷积神经网络的地震数据断层识别方法.石油地球物理...

2021574微表情[1]是一种自发的面部表情，持续时间短（通常在0.04~0.20s之间[2]），局部变化且变化强度低[3]，极少人能用裸眼观察到微表情。微表情通常发生在人试图隐藏自己的真实情绪时，无法伪造也不能抑制[4]。微表情能够反映人的真实情感，在刑侦审判、教学评估、婚姻关系预测、国家安全等领域都有潜在应用。基于Apex帧光流和卷积自编码器的微表情识别温杰彬1，杨文忠1，2，马国祥3，张志...

基于机器学习的网络识别技术研究近年来，随着互联网的普及和应用场景的不断增加，网络也越来越猖獗。网络以其虚假、隐蔽的手段和高额的收益成为了不良分子的重要生财之道。面对日益增长的网络威胁，如何利用先进的技术手段有效地识别网络，保护互联网用户的利益，成为了当务之急。本文将针对基于机器学习的网络识别技术进行研究探讨。一、网络的危害与形式网络已经成为了一种极其严重的犯罪行...

如何使用卷积神经网络进行数据异常检测近年来，随着大数据时代的到来，数据异常检测成为了各个领域中不可或缺的一环。在金融、网络安全、工业制造等领域，数据异常往往意味着潜在的风险和问题。为了提高数据异常检测的准确性和效率，研究者们开始探索使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）进行数据异常检测的方法。一、卷积神经网络简介卷积神经网络是一种深度学习模型，它模...

第４４卷　第６期系统工程与电子技术Ｖｏｌ．４４　Ｎｏ．６２０２２年６月ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ                                         ...

基于C N N 卷积神经网络的病虫害图像识别应用技术综述魏 倩1龚骏毅21.南宁市青秀区市政园林所，广西南宁5302992.广西慧云信息技术有限公司，广西南宁530031摘要：农作物病虫害种类繁多，对农作物的产品和品质造成重大影响，而我国一线农业生产人员专业技术水平良莠不齐，导致现场缺乏有效和及时的客观判断㊂基于此，分析了传统和现代病虫害快速检测的方式和优缺点，并针对基于C N N 卷积神经网络的...

基于深度神经网络的智能配电网故障识别研究随着智能化、网络化和信息化的发展，传统的电力系统已经逐渐向智能配电网方向转变。智能配电网具有实时控制、灵活性、可靠性、安全性等优点，但也会出现故障。故障会给智能配电网带来严重的影响，给企业和民众的生产生活带来极大的损失。如何快速准确地识别和解决故障成为了研究的热点。传统的配电网故障诊断方法基于人工经验和规则，会存在诊断精度低、维护成本高、诊断速度慢等问题。而...

网络防护技术在当今信息时代中扮演着至关重要的角，尤其对于图像识别系统的安全性保护至关重要。图像识别技术已经得到广泛应用，不仅在娱乐领域，如人脸识别解锁手机，还在商业领域中，如智能安防监控系统。本文将探讨如何使用网络防护技术来保护图像识别系统的安全。一、了解图像识别系统的风险首先，了解图像识别系统的风险是保护其安全性的关键。图像识别系统的核心是算法模型，攻击者可以通过改变图像的像素值或者添加噪声等...

基于神经网络的垃圾分类识别系统随着全球环保意识的提高，垃圾分类成为了人们关注的热点话题。而在实践中，由于垃圾分类的复杂度和人工操作的繁琐性，很多人难以正确分类处理垃圾，从而影响环境和自身健康。因此，开发一种快速、高效的垃圾分类识别系统变得非常必要。随着人工智能技术的日益成熟，基于神经网络的垃圾分类识别系统应运而生。一、神经网络技术神经网络是一种广泛应用于机器学习和深度学习领域的人工智能技术。它的工...

基于网络流量分析的网络异常检测研究网络流量分析是一种用来监视、分析和理解网络流量的技术。它可以帮助我们了解网络中发生的情况，寻网络中的异常行为，并及时采取措施应对。网络异常检测是网络安全领域的重要领域之一，有着广泛的应用。本文将介绍基于网络流量分析的网络异常检测研究。一、什么是网络流量分析网络流量分析是通过监视网络上的数据传输来了解网络的使用情况及其异常行为。网络流量分析可以包括多种信息，如数据...

基于Transformer的网络异常检测系统 基于Transformer的网络异常检测系统随着互联网的快速发展和普及，网络异常和安全威胁日益增多，传统的网络异常检测方法已经无法满足日益复杂的网络环境和攻击手段。而基于深度学习的异常检测方法逐渐成为研究热点。本文将介绍基于Transformer的网络异常检测系统的设计和实现。一、绪论网络异常检测是指通过对网络数据进行监测和分析，从中发现和识别出网络中...

基于数据分析与可视化的网络异常检测实例分析一、引言随着互联网的快速发展和普及，网络异常现象的出现成为了一个非常严重的问题。网络异常会导致系统的崩溃、数据丢失以及用户无法正常访问等一系列的问题。因此，对于网络异常的及时检测和处理变得尤为重要。本文将以一个具体实例为基础，利用数据分析和可视化的方法来进行网络异常检测的分析。二、背景介绍网络异常指的是在网络系统中出现的与正常行为模式不符的事件或情况。这些...

基于贝叶斯网的异常检测与识别技术研究随着信息技术的不断发展，大数据的应用场景越来越多，而其中重要的一项是数据异常检测和识别。异常检测是指通过对数据进行分析，出其中不同于正常情况的数据点或行为，从而及时发现和解决问题。而贝叶斯网络则是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘的算法，它能够将不同变量之间的关系建模，进而应用于异常检测和识别中。本文将基于贝叶斯网，探讨异常检测与识别技术的研究进展和未来发展方向...

基于大数据的网络流量分析与异常检测研究随着互联网的普及及网络技术的飞速发展，网络已经成为人们生活中必不可少的一部分。随之而来的是网络攻击、网络病毒和黑客等网络安全威胁。在现代社会中，网络安全已经成为非常重要的问题。在互联网的爆炸式增长过程中，大量的网络数据也增加了网络安全威胁的风险。对于大型网络系统，如何有效地进行网络流量分析和异常检测已经成为了关键的技术问题。在基于大数据的网络流量分析和异常检测...

基于大数据技术的网络虚假信息识别研究近年来，随着互联网的普及和信息技术的不断发展，人们获取信息的方式已经发生了巨大的变化。在这个信息高速发展的时代，由于各种各样的原因，网络上的虚假信息越来越普遍，这给我们的生活和工作带来了很大的不便和负担。因此，如何快速、准确地识别和过滤虚假信息已经成为了一项迫切的任务。在这种背景下，基于大数据技术的虚假信息识别成为了研究的热点。大数据技术是指使用计算机等设备处理...

情感在人们的日常生活中起着至关重要的作用。目前，情感识别的研究对象有文本、语音、脑电以及其他的生理信号等。情感识别已经成为人工智能、计算机科学和医疗健康等领域的研究重点。早期的情感识别主要是基于面部表情或者语音来进行识别，后来有基于心率、肌电、呼吸等外围生理信号进行情感识别。与上述的方式相比，脑电（Electroencephalogram，EEG）信号作为中枢神经生理信号，其不会因为人们的主观因素...