安全技术-网络信息-颞叶癫痫形成早期异常网络的调控——从电刺激到光刺激.pdf
2022-05-06 13:00:10
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提出一种图分析方法用于动态人群场景异常状态检测.使用自适应Mean shift算法对场景速度场进行非参数概率密度估计聚类,聚类结果构成以聚类中心为顶点、各聚类中心之间距离为边权重的无向图.通过分析图顶点的空间分布及边权重矩阵动态系统的预测值与观测值之间的离散程度,对动态场景中的异常事件进行检测和定位.使用多个典型动态场景视频数据库进行对比实验,结果表明图分析方法适应性强、可有效监控动态人群场景中的异常状态.
2022-05-05 20:38:08
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一、实验目的
1.熟悉异常处理原理和程序结构；
2.掌握异常处理程序设计技术并能正确应用。
二、实验内容
算术异常ArithmeticException（数组越界ArrayIndexOutOfBoundsException、字符串越界异常StringIndexOutOfBoundsException等）处理程序设计与调试。
三、实验硬件、软件环境
1.PC计算机一台，配置为CPU为P4 2.8G，内存为512M，硬盘为80G。
2.WindowsXP + JSDK1.5 + JCreatorPro3.5
四、实验算法设计
五、程序设计
2022-05-05 16:42:32
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项目中出现的异常通常要用一个友好的异常页面来显示，通过对struts2.xml的配置能拦截全局异常，只要出现异常就会转向异常页面。
2022-05-03 15:34:36
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文件是gprMax中不规则异常体建模及模拟的文件，包含gprMax中输入命令in文件以及材料文件与模型文件，gprMax中正演模拟出来的out文件和vti文件，matlab绘制的模拟结果。本资源是博文（gprMax中任意不规则形状建模与模拟）对应的文件，详见链接（https://blog.csdn.net/Neverlevsun/article/details/124257699?spm=1001.2014.3001.5502）
2022-05-03 15:15:16
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最大信息熵原理已被成功地应用于各种自然语言处理领域,如机器翻译、语音识别和文本自动分类等,提出了将其应用于互联网异常流量的分类。由于最大信息熵模型利用二值特征函数来表达和处理符号特征,而KDD99数据集中存在多种连续型特征,因此采用基于信息熵的离散化方法对数据集进行预处理,并利用CFS算法选择合适的特征子集,形成训练数据集合。最后利用BLVM算法进行参数估计,得到满足最大熵约束的指数形式的概率模型。通过实验,比较了最大信息熵模型和Naive Bayes、Bayes Net、SVM与C4.5决策树方法之间的
2022-05-03 12:22:14
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