【摘 要】
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基于机器学习的入侵检测模型在网络环境的安全保护中起着至关重要的作用.然而,入侵检测数据集存在不平衡类问题,限制了分类器对少数类的检测性能,降低了少数类的检测率.为了解决入侵检测数据集数据不平衡的问题,提出一种新的混合采样技术(SSG),由基于支持向量机(SVM)合成少数类过采样(SMOTE)算法和高斯混合模型(GMM)欠采样聚类技术相结合.其次,为了解决网络入侵数据特征学习不充分的问题,运用特征提取功能强的膨胀卷积神经网络模型(DCNN),使用膨胀卷积来增大对信息的感受野,从而提取高级特征.在UNSW-N
【机 构】
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昆明理工大学 信息工程与自动化学院;昆明理工大学 云南省计算机技术应用重点实验室
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基于机器学习的入侵检测模型在网络环境的安全保护中起着至关重要的作用.然而,入侵检测数据集存在不平衡类问题,限制了分类器对少数类的检测性能,降低了少数类的检测率.为了解决入侵检测数据集数据不平衡的问题,提出一种新的混合采样技术(SSG),由基于支持向量机(SVM)合成少数类过采样(SMOTE)算法和高斯混合模型(GMM)欠采样聚类技术相结合.其次,为了解决网络入侵数据特征学习不充分的问题,运用特征提取功能强的膨胀卷积神经网络模型(DCNN),使用膨胀卷积来增大对信息的感受野,从而提取高级特征.在UNSW-NB15数据集进行多分类实验,取得了97.04％的检测准确率,实验结果优于其他模型和现有的方法,为大规模不平衡的网络数据入侵检测提供了一个有效的方案.
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热塑性聚酰胺弹性体因其优异的回弹性和二氧化碳选择透过性而受到广泛关注,而材料内氢键作用对弹性体相分离行为和力学性能有决定性影响.基于PA1212聚醚型弹性体,即PA1212为硬段,聚丙二醇-聚乙二醇-聚丙二醇三嵌段共聚醚为软段,通过原位红外光谱(FT-IR)、二维相关红外光谱(2D FT-IR)、原位广角X射线衍射(WAXD)分析,结合分子动力学模拟,研究了PA1212弹性体分子链运动行为和氢键解离方式.弹性体受热导致分子链运动能力增强,体系中氢键作用减弱,有序氢键(ordered hydrogen bo
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制约全固态聚合物电解质开发应用的瓶颈在于如何同时实现高离子电导率与高机械强度.采用可逆加成断裂链转移(RAFT)溶液聚合技术,以3-环己烯-1-亚甲基丙烯酸酯(CEA)为后交联单体,聚乙二醇甲醚丙烯酸酯(PEGMA)为导离子单体,制备了不同链结构的全固态聚合物电解质,再通过硫醇-烯烃之间的“点击化学”反应形成化学交联网络结构.所制备的三嵌段共聚物电解质具有独立的导离子中间嵌段,且交联单体位于分子链两端,从而能够同时满足离子电导率与机械强度的要求.该三嵌段共聚物电解质在60℃下的离子电导率为6.13×10-
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