为了解决传统网络管理方法不能适应网络复杂性、不能准确刻画网络异常行为的问题.采用一种基于时间特征的网络流量异常检测模型,研究分析网络流量的变化规律.利用指数平滑预测算法对未来网络流量进行预测,利用中心极限定理并结合实际经验确定动态的网络流量阈值,对当前和未来的网络流量异常进行检测.研究结果表明:当网络流量发生异常时,该模型能够进行有效的检测,能准确地描述网络的运行状况.该算法提高了网络流量检测的智能性,具有较高的实用价值.
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我自己设计的完美运行 RGB = imread('待测轮胎.jpg'); I = rgb2gray(RGB); % convert to intensity I1 = I(1:313,1:50); I2 = imrotate(I1, 90); %翻转90度 figure(10),imshow(I2); imwrite(I2,'C:\Users\邓\Desktop\视频信号处理\luntai\模板.jpg');
2022-02-27 14:40:59 14.26MB 轮胎异常检测
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一款基于机器学习的Web日志统计分析与异常检测命令行工具 · · analog 是一款命令行下的Web日志审计工具,旨在帮助使用者能够在终端上快速得进行Web日志审计和排查,包含了日志审计、统计的终端图形化和机器学习识别恶意请求的功能。 完整项目文档: 特征提取、模型选取、参数优化等相关问题讨论: 目录 恶意请求分析 Installation Configuration Prepare For Abnormal Detection About TODO Reference Presentation 访问量统计 analog> show statistics requests current day 日志审查 analog> show log of current month IP、请求等统计 analog> show statistic
2022-02-25 16:01:46 10.58MB Python
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管网水质多指标动态关联异常检测方法
2022-02-22 17:50:08 3MB 研究论文
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日志信息是信息系统快速发展中产生的重要信息资源,通过日志的分析,可以进行异常检测、故障诊断和性能诊断等。研究基于日志的异常检测技术,首先对主要使用的基于日志的异常检测框架进行介绍,然后对日志解析、日志异常检测等关键技术进行详细介绍。最后对当前技术进行总结,并对未来研究方向给出建议。
2022-02-21 15:20:22 739KB 异常检测 日志分析 机器学习
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骇客深度学习:使用TensorFlow 2和Keras和Python的机器学习教程(包括Jupyter笔记本)-(LSTM,超电流表调整,数据预处理,偏差方差折衷,异常检测,自动编码器,时间序列预测,对象检测,情感分析,使用BERT进行意图识别)
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hsi matlab代码HSI检测 基于DM-BDL的高光谱目标检测的Matlab代码
2022-02-16 11:17:16 1.44MB 系统开源
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肌肉骨骼X光片异常分类器 实验 网络 准确性(遇到) 精度(遇到) 召回(遇到) F1(遇到) 河童(相遇) DenseNet169(基准) .83(.84) .82(.82) .87(.90) .84(.86) .65(.65) 移动网 .81(.83) .80(.82) .85(.89) .82(.85) .62(.62) NASNetMobile .82(.83) .78(.80) .89(.92) .83(.86) .63(.63) 此外,pytorch中的ResNet50也获得了等效的结果。 数据集 @misc{1712.06957, Author = {Pranav Rajpurkar and Jeremy Irvin and Aarti Bagul and Daisy Ding and Tony Duan and Hershel M
2022-02-13 18:21:16 287KB python deep-learning keras pytorch
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交易数据异常检测--creditcard.zip
2022-02-12 15:32:59 65.57MB creditcard
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1、pyqt5 设计界面 2、实现音频数据采集、单次检测、连续检测三大功能,并能保存相关音频数据
2022-02-07 12:05:18 4.83MB pyqt5界面 深度学习 异常检测 声音