简介:研究了入侵检测系统中海量数据分类的问题.讨论了深度信念网络(DBN)的原理,提出了基于DBN的入侵检测模型.DBN由多层无监督的限制玻尔兹曼机(RBM)网络和一层有监督的反向传播(BP)网络构成.该入侵检测模型采用一种快速、贪婪的方法对DBN网络进行预训练,利用对比分歧算法逐层训练每一个RBM网络;然后,利用有监督的BP算法对整个DBN网络进行微调,并同时对RBM网络输出的低维特征进行入侵数据分类.基于KDDCUP1999数据集的实验结果表明,使用3层以上的DBN模型分类效果优于自组织映射和神经网络方法.因此,DBN是一种有效且适用于高维特征空间的入侵检测方法。
简介:文章研究了退保因素下保费收取过程及索赔总额均为复合Poisson过程的风险模型,运用鞅方法得出了破产概率满足的Lundberg不等式和一般公式,并给出了生存概率满足的积分—微分方程。
简介:根据残炭和活性炭的穿透吸附试验数据,提出了残炭吸附等温线的数学模型.通过所取微元内气相汞和固相汞的总量平衡关系建立相关微分方程组,并运用Matlab软件结合Runge-Kutta过程推导出适用模型.穿透试验结果表明:在与电厂烟气汞浓度相近的低汞浓度条件下(〈0.3mg/m^3),残炭的吸附等温线符合Freundich理论的Ⅱ型等温线,而活性炭的数据则明显具有Langmuir关系,即属于Ⅲ型等温线.运用Matlab软件将实验数据对修正模型进行拟合计算,经过统计分析,出口汞浓度数据方差不超过0.81,表明在允许的误差范围内,测试数据和模拟结果令人满意.该模型对汞吸附脱除效率预测和炭质吸附剂的汞吸附富集机理研究有重要意义.