强震动冲击环境下的网络异常信号检测仿真

发布时间：2017-08-15 11:17

  本文关键词：强震动冲击环境下的网络异常信号检测仿真

  更多相关文章： 强震动冲击 网络异常信号 检测方法

【摘要】：强震动冲击环境下的网络异常信号检测,可保证网络安全稳定的运行。在强震动冲击环境下,网络异常信号检测过程中存在较强的振荡波动和随机噪声,使得真实的异常信号特征与振动信号的频率及其相似。传统的基于核数据的网络异常信号检测方法,针对强震动冲击环境下的干扰,无法提取稳定的异常网络信号特征,不能够准确完成网络信号特征的分类,使得获取的网络异常信号检测结果存在较大的偏差。提出了一种采用敏感性分析的网络异常信号检测方法,在强震动冲击环境下的影响,网络异常信号与振动信号相比,存在一定的异常敏感性,先采用频率敏感性的检测方法初步检测网络异常信号,塑造网络结构有限元模型和敏感性矩阵,最后通过粒子群算法的模糊神经网络,选择模糊优选模型函数作为激励函数,能够根据强震动冲击的强度来确定各个影响因子的隶属度,确定了异常信号发生和损伤的精确位置,实现了网络异常信号的精确检测。实验结果表明,改进方法比传统方法更具有优越性,在强震动冲击环境下具有较高的网络异常信号检测效率和精度。
【作者单位】： 南昌大学软件学院;北京邮电大学国际学院;
【关键词】： 强震动冲击 网络异常信号 检测方法
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言随着科技的不断发展,网络技术的应用范围逐渐增加,网络安全问题也越来越多。网络异常信号检测技术,可对网络异常信号的发生和损伤位置进行识别,是确保网络安全的重要手段,成为相关学者研究的热点问题[1,2]。但是在强震动冲击环境下的网络异常信号检测过程中,使得网络信号

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 鞠彦忠,张增军,陈景彦,王显利;基于柔度法的结构损伤识别[J];东北电力学院学报;2004年01期

2 姜勇,卢毅;基于相似日的神经网络短期负荷预测方法[J];电力系统及其自动化学报;2001年06期

3 傅瑞罡;王平;高颖慧;;一种基于图像切线方向感受野的轮廓检测方法[J];重庆理工大学学报(自然科学);2014年04期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 冀卫兴;陈忠海;方筝;;基于DE—BP算法的空调负荷预测研究[J];四川建筑科学研究;2010年05期

2 郭立萍;唐家奎;米素娟;张成雯;赵理君;;基于支持向量机遥感图像融合分类方法研究进展[J];安徽农业科学;2010年17期

3 王婷婷;黄燕;;基于NC-SVM的酵母蛋白功能预测研究[J];现代农业科技;2011年07期

4 谢骏;胡均川;笪良龙;李玉阳;;支持向量机在模式分类中的应用[J];兵工自动化;2009年10期

5 封筠;颉斌;郝卫东;杨扬;;一种SVM分类器自动模型选择方法[J];北京科技大学学报;2006年01期

6 徐红敏;王海英;梁瑾;黄帅;;支持向量机回归算法及其应用[J];北京石油化工学院学报;2010年01期

7 陈淋艳;封筠;;支持向量机分类器若干核心问题的研究[J];包头钢铁学院学报;2005年04期

8 鲍可进;高飞;;基于SVR的动平衡加工误差补偿方法[J];传感器与微系统;2010年10期

9 王正军;张培林;任国全;曹建军;刘昆仑;;内燃机黑色金属零件磨损状态判别研究[J];车用发动机;2008年01期

10 王安娜;邱增;吴洁;曲福明;;基于SVM多类分类算法的模拟电路软故障诊断[J];东北大学学报(自然科学版);2008年07期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 尹钟;张建华;;基于支持向量机方法的过程操作员功能状态分类[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年

2 ;LEAKAGE FORECASTING FOR WATER SUPPLY NETWORK BASED ON GA-SVM MODEL[A];Proceedings of the 2010 Symposium on Piezoelectricity,Acoustic Waves and Device Applications[C];2010年

3 邵小健;段华;贺国平;;一种改进的最少核分类器[A];中国运筹学会第七届学术交流会论文集（上卷）[C];2004年

4 刘广利;张跃峰;;一种新的预警指标选择方法[A];2005中国控制与决策学术年会论文集（下）[C];2005年

5 ;Gait Recognition Based on the Fast Fourier Transform and SVM[A];Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference（CCDC）[C];2011年

6 李洁;高峰;管晓宏;周佃民;;支持向量回归学习方法中基于稳定型GA的超参数选择[A];第二十四届中国控制会议论文集（下册）[C];2005年

7 和卫星;陈晓平;陈季云;陆森林;;石油钻井传动滚动轴承的故障诊断[A];2008中国仪器仪表与测控技术进展大会论文集（Ⅰ）[C];2008年

8 强俊;周鸣争;汪军;楚宁;;基于核学习算法的内窥镜图像的识别[A];第十二届全国图象图形学学术会议论文集[C];2005年

9 虞俊;王冰;王平;陈星莺;;基于交叉验证最小二乘支持向量机的风速预测[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集（下册）[C];2008年

10 王蕊;毛剑琴;;基于LS-SVM的动态迟滞非线性建模及其应用研究[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第二分册）[C];2009年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 许伟;基于进化算法的复杂化工过程智能建模方法及其应用[D];华东理工大学;2011年

2 渠瑜;基于SVM的高不平衡分类技术研究及其在电信业的应用[D];浙江大学;2010年

3 吕青;思维进化和支持向量机理论及其在炼焦配煤优化中的应用研究[D];太原理工大学;2011年

4 刘春波;统计建模方法的理论研究及应用[D];江南大学;2011年

5 于哲夫;一种新的特征选择方法及其在路面使用性能分析中的应用[D];大连海事大学;2011年

6 狄生奎;基于动力参数的损伤识别及嵌入SMA的钢筋砼结构自监测与自修复研究[D];兰州理工大学;2011年

7 段铁城;基于人机工程学的油锯伐木作业姿势研究[D];东北林业大学;2011年

8 余晓琳;自锚式悬索桥静力可靠度研究[D];华南理工大学;2011年

9 吴文杰;基于信息融合的航空发动机故障诊断方法[D];电子科技大学;2011年

10 靳薇;面向身份认证的人脸识别及应用[D];西安电子科技大学;2011年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年

2 刘维会;不平衡数据集上支持向量机算法研究[D];山东科技大学;2010年

3 王文栋;GEP及SVM融合的分类技术研究[D];广西师范学院;2010年

4 刘松;基于OCSVM和主动学习的DDOS攻击分布式检测系统[D];郑州大学;2010年

5 韩艳;基于支持向量机的发酵过程建模研究[D];大连理工大学;2010年

6 薛明玉;遗传算法和神经网络在结构损伤识别中的应用[D];大连理工大学;2010年

7 张峰;基于支持向量机的网站发布系统设计与实现[D];大连理工大学;2010年

8 蒋桂莲;基于粗糙集和支持向量机的人脸识别[D];长沙理工大学;2010年

9 李新;支持向量机的核方法及其多核聚类算法的研究[D];中国海洋大学;2010年

10 杨海燕;支持向量机参数优化方法及其应用[D];广西民族大学;2010年

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 韩西,钟厉;用矩阵结构模型进行结构损伤检测和故障诊断[J];重庆交通学院学报;2002年02期

2 杜晓凤;李翠华;李晶;;基于复合感受野的轮廓检测算法[J];电子与信息学报;2009年07期

3 桑农;唐奇伶;张天序;;基于初级视皮层抑制的轮廓检测方法[J];红外与毫米波学报;2007年01期

4 蔡超;王梦;;基于视觉感知机制的轮廓检测方法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2011年07期

5 寿天德，周逸峰;视觉系统皮层下细胞的方位和方向敏感性[J];生理学报;1996年02期

6 李国强,郝坤超,陆烨;框架结构损伤识别的两步法[J];同济大学学报(自然科学版);1998年04期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 吴铭;孙登成;姬秀滨;吴子奇;;箱形梁结构船体水下非接触爆炸冲击环境分析[J];计算机辅助工程;2013年S2期

2 ;[J];;年期

3 ;[J];;年期

4 ;[J];;年期

5 ;[J];;年期

6 ;[J];;年期

7 ;[J];;年期

8 ;[J];;年期

9 ;[J];;年期

10 ;[J];;年期

中国重要会议论文全文数据库 前6条

1 嵇春艳;王自力;尹群;王珂;;水下爆炸荷载作用下大型舰船设备冲击环境预报方法[A];2005年船舶结构力学学术会议论文集[C];2005年

2 许维军;姚熊亮;郭君;;单发命中和双发命中时潜艇冲击环境对比分析[A];2005年船舶结构力学学术会议论文集[C];2005年

3 蒋丰;冯奇;;基于自组织映射神经网络的舰艇系统冲击损伤决策[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2007年

4 蒋丰;冯奇;;基于自组织映射神经网络的舰艇系统冲击损伤决策[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文摘要集[C];2007年

5 潘建强;刘建湖;杨云川;黄亚平;;水平式强碰撞冲击机冲击动响应分析[A];第十届全国冲击动力学学术会议论文摘要集[C];2011年

6 张欢;李长江;刘天雄;向树红;;航天器火工冲击缓冲技术综述[A];技术融合创新·可靠服务企业·安全产品制胜——2013年全国机械行业可靠性技术学术交流会暨第四届可靠性工程分会第五次全体委员大会论文集[C];2013年

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 尹群;水面舰船设备冲击环境与结构抗冲击性能研究[D];南京航空航天大学;2006年

2 冯麟涵;舰船系统抗冲击性能全局优化方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年

中国硕士学位论文全文数据库 前6条

1 郭际;舰船冲击环境频域与时域特性研究[D];哈尔滨工程大学;2010年

2 罗寅;舰船冲击环境分形特性研究[D];哈尔滨工程大学;2010年

3 刘翠丹;船舶冲击环境工程化预报方法研究[D];哈尔滨工程大学;2013年

4 石菲;船舶发动机排气消声器抗冲击性能研究[D];哈尔滨工程大学;2006年

5 曹宇;水下爆炸冲击环境相似性研究[D];哈尔滨工程大学;2007年

6 彭小勇;基于BP神经网络的星箭分离冲击环境分析及软件开发[D];南京航空航天大学;2013年

，

本文编号：677849