论文部分内容阅读
面向万兆网络的滥用入侵检测系统改进
【机 构】
：
东南大学
【出 处】
：
东南大学
【发表日期】
：
2013年期
其他文献
计算机和互联网是二十世纪最重要的发明,随着计算机和互联网技术的迅速发展和应用,人类迅速跨入了信息时代。人们在互联网上共享和传播的信息随着网络带宽的迅速增长,由最初
图像融合技术能够有效地提高图像信息的利用率、目标探测的准确性及图像的解译能力。目前比较流行的融合方法是基于多尺度几何分析工具的图像融合方法，其中最具代表性的是Shea
互联网信息过载导致人们越来越倚重搜索引擎，面向特定领域或学科的垂直搜索引擎是搜索技术的细化和拓展，它针对特定用户提供垂直搜索。当前在食品安全领域，食品安全信息的获取基
受限于单体锂电池的电压和容量，车用锂电池组常常需要将成百上千个单体锂电池串并联成组使用。但由于生产工艺的不一致性和使用过程环境的不一致性，单体电池间总是存在着无法消
人脸检测是指确定输入图像中是否存在人脸,以及存在的具体位置的过程。随着智能化的发展,人脸检测技术在智能交互、身份核验、移动社交等领域应用越来越广泛。然而非限制条件下,人脸并非总是呈现清晰完整的正面形象,因遮挡、角度、分辨率等各种因素导致的不完备信息的人脸图像,给人脸检测任务带来了巨大的挑战。当前虽然已有许多算法在人脸检测上取得了较好的效果,但在处理不完备信息人脸方面仍然存在不足。本文针对遮挡和小尺
学位
人脸识别因其重要的科学意义和实用价值而成为当前模式识别领域的一个研究热点。在过去几十年中，学者们提出了许多相关的特征提取方法，比如线性鉴别分析（LDA）、主成分分析（PCA）和保
作为传统DoS（Denialof Service）攻击的改进，LDoS（Low-rate DenialofService）攻击具有相当的危害性且更强的隐蔽性。由于LDoS攻击的高隐蔽性特征，传统的DoS攻击检测方法已无法对其进
随着各种数据来源和数据采集方式的逐渐多样化，机器学习和数据挖掘技术的应用场景日益丰富。机器学习研究的本质要解决智能化学习的基础表示和模型两大问题，前者需要对计算机可