本发明公开了一种基于CNN_LSTM的网络流量异常检测方法,对数据集进行预处理,处理结束后针对样本数量采用分布不均问题,使用Smote技术过采样,然后采用一维卷积神经网络(CNN)的方法进行特征提取,利用深度学习中长短期记忆网络(LSTM)来训练数据,当损失函数满足条件时终止训练,得到训练好的模型,本发明采用的一维卷积神经网络对...
1、为了克服现有网络异常检测技术的鲁棒性和泛化性不足,本发明提出了一种基于对抗训练的cnn-lstm网络异常检测方法,利用卷积神经网络(cnn)和长短时记忆网络(lstm)的混合网络来提取网络流量数据的时空特征,以提高入侵检测的准确性。在模型训练阶段,使用对抗训练来优化模型。利用梯度下降的方法生成对抗样本加入模型训练的数...
在这项研究中,本文首先介绍了CNN和RNN在攻击检测问题中的使用,并提出了用于攻击检测的PL-CNN和PL-RNN方法。所提出的方法可以支持使用网络数据流进行有效的端到端攻击检测,从而解决了实用性问题。实验发现,将PL-RNN方法应用于各种数据集时,其性能要优于PL-CNN方法,而且调整PL-RNN的参数非常简单。鉴于我们的方法是深...
LSTM吊弦异常检测方法,属于电气化铁路自动检测技术领域,现有的吊弦异常检测主要基于信号处理技术,诊断准确率低。本发明提出了一种基于注意力机制的混合CNN?LSTM吊弦异常检测方法,该方法由一维卷积和LSTM两部分构成,一维卷积提取信号数据的局部空间特征,LSTM抽取信号数据的长时依赖特征,进一步引进注意力机制,关注对异常检测影...
本发明的目的可以通过以下技术方案实现: 一种基于GAN‑CNN‑BiLSTM的网络入侵检测方法 ,首先,采用生成式对抗网络对数 据集中少数类进行扩充处理,解决数据不平衡问题;其次,对于输入的数据特征,利用卷积 神经网络提取数据流量的序列特征,然后通过注意力机制重新分配各通道的权重;最后,利 用Bi‑LSTM学习序列特征网络。
本发明属于工业系统智能维护技术领域,具体涉及一种基于相关性分析的cnn-lstm突发故障预警方法。 背景技术: 系统智能维护的主要任务是通过监测系统的运行状态,实现对未来时期系统运行状态的预测。当系统状态存在潜在异常时,需对故障进行早期定位和预防,以缩短预防性维护周期,减少因故障造成的不必要损失,同时确保系统安全可靠...
无障碍 关怀版 登录 视频加载失败,可以 刷新 试试 00:00/00:00 推荐 已经到底了 兖矿能源集团申请基于凸包和CNNLSTM的提升系统故障诊断方法专利,实现提升机系统异常状态的有效检测与分析金融界 发布于:北京市 2024.11.22 11:13 分享到 热门视频 已经到底了 ...
一种基于CNN-LSTM模型预测三文鱼新鲜度的方法,设备及介质 一种基于CNNLSTM模型预测三文鱼新鲜度的方法,S1.样品制备,将新鲜三文鱼切成三文鱼样品;S2.在恒温贮藏实验中,三文鱼样品在若干个冰柜在规定时间内进行储藏,并在到达指定储藏时间时立即检测三文鱼样品的菌落总数TVC,得到在恒定储藏TVC数据;S3.变温贮藏实验中... ...
逆频率(TF-IWF)算法生成加权的句嵌入向量;最后,将特征向量输入一个并列的基于卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的模型中进行检测.在两个公开的真实数据集上的实验结果表明,所提模型较基准模型LogAnomaly在异常检测的F1-score上分别提高了3.6和2.3个百分点.因此LogCL能够对日志数据进行有效的异常检测....
摘要 本发明公布了一种基于注意力机制的混合CNN‑LSTM吊弦异常检测方法,属于电气化铁路自动检测技术领域,现有的吊弦异常检测主要基于信号处理技术,诊断准确率低。本发明提出了一种基于注意力机制的混合CNN‑LSTM吊弦异常检测方法,该方法由一维卷积和LSTM两部分构成,一维卷积提取信号数据的局部空间特征,LSTM抽取信号数据的...