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1.
步态分类在人体运动能量消耗评估等应用中具有重要意义,提高分类精度和降低对统计特征的依赖是步态分类的研究热点。采用传统的步态分类方法提取的步态特征用于细分化步态时不能得到较好的效果。考虑到步态的连续性和不同轴之间信号的相关性,本文提出了基于CLSTM的步态分类方法:采用卷积神经网络(CNN)操作,通过计算多轴步态数据提取步态特征;基于长短期记忆(LSTM)构建步态时间序列模型,学习步态特征图时间维度上的长期依赖性。基于USC-HAD数据集的实验结果表明,用此方法提取了步态序列特征,很好地利用了步态时间序列特点,提升了11种步态的分类精度。  相似文献   
2.
信息系统的安全保障评估已经成为信息安全领域的重要研究内容,基于《信息系统安全保障评估框架》(GB/T 20274,简称SCC)标准完成系统的安全保障评估,能实现评估工作的规范化,提升评估结论的权威性和有效性。在SCC评估框架中引入CAE证据推理模型,得到了SCC的安全保障评估的多级层次结构;提出了基于DS证据理论的信息系统安全保障评估方法,实现了安全保障评估的定量推理。基于该评估方法计算了部分算例,实现了安全保障评估工具,并将DS算法与AHP算法进行了评估推理结论的对比。  相似文献   
3.
基于聚类算法对数据对象多个属性综合聚类的特点,研究网络流量的GMM模型及其在数据流尺度上的Lognormal分布。用EM算法研究了具有交互特征的网络流量的分类;通过与K-means算法比较,讨论了EM算法在流量聚类中的适用性;通过平衡和不平衡流量的聚类分析,研究了不同类型流量GMM建模的有效性。研究流量的幂律关系及其在不同尺度间的传递性,用户行为和应用程序特征通过传输层控制协议分解传递到IP层后,在数据包尺度上表现出分形和自相似性,在数据流尺度上表现出Log- normal分布。  相似文献   
4.
采用基于小波变换模极大值的多重分形分析方法,讨论了大、小时间尺度下的结构函数和多重分形谱的特点。依据实例研究了不同时间下的同质TCP流(W eb)分别在大、小时间尺度下的分形特点;通过对不同协议的同质TCP流的协议本质及拥塞机制的分析,推断其所表现的多重分形谱特点与百分比的相关性;对同一TCP流中不同协议组成的分析,得到TCP总量与分量的多重分形谱特点以及与同质程度的关系。  相似文献   
5.
SIP是基于IP的语音通讯体系结构的标准之一,本文通过对SIP协议的研究,提出在Web的客户端浏览器上用Java来实现SIP协议的客户端用户代理部分。  相似文献   
6.
基于节点的局部社团发现在大数据社会网络分析中非常重要。针对Newman模块度在社团发现中的局限性,基于贝叶斯后验模型提出了BS模块度度量法。该方法结合节点的模块度和推荐概率进行建模,并以邻接并入为框架得到了一种新的局部社团发现算法。该方法克服了Newman模块度在稀疏网络中区分度低的问题以及社团结构差异大的分辨率问题,有效地寻找大规模网络中的局部社团。通过与Newman模块度在真实社团中的比较,验证了该度量方法的有效性。  相似文献   
7.
网络流量表现出突发和自相似等动态特性,使得网络应用很难进行准确分类。本文分析了流量动态特性产生的不平衡性及其重尾分布,提出了基于重尾分布的流量分类定量分析模型。基于该分析模型,研究分类算法中训练集采集位置和规模大小的选取。考虑到混合流量中的次要数据流通常是小样本,选用支持向量机(SVM)算法进行流量分类。实验结果表明:重尾分布的流量分类训练集可以选择最佳采集位置和规模,以获得较好的分类模型,该定量分析模型对流量分类及提高分类精度有指导意义。  相似文献   
8.
根据网络流量的非线性特征,及分块分形插值函数能模拟分形信号的优点,对震荡类型不同的两类流量重构,发现其对不同尺度流量拟合误差都很小,提出将该方法用于在很大尺度范围内的网络流量多尺度结构研究.进一步研究采用分块FIF重构的信号与原信号在多分形、能谱等分形特性和统计特征方面的保持能力;通过对信号FIF重构过程的分析,讨论了分块FIF构造过程与重构信号的多分形多尺度结构间的关系.提出分块FIF方法是基于流体技术研究网络流量多分形多尺度结构的有效工具.  相似文献   
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