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针对军事物联网中网络流量数据日趋复杂,数据特征维度高等特点,将卷积神经网络算法应用到网络流量分析领域.根据数据特点,构建出一种基于无池化层改进型卷积神经网络(NPCNN,No Pooling CNN)的网络流量异常检测模型.采用Modbus、NSL-KDD和KDDCup99数据集对NPCNN网络流量异常检测模型进行验证,同时将NPCNN网络结构同传统的卷积神经网络对比,通过对实验结果的分析发现,该模型在军事物联网网络流量异常检测中具有可行性和可扩展性.同时NPCNN网络在准确率性能方面优于传统的卷积神经网络,为军事物联网网络流量分析提供一种可靠方法. 相似文献
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任职培训学员在校期间通常应酬接待、工作事务和外出活动较多,安全管理工作显得尤为重要。管理者要有针对性地摸清学员的思想底数,加强聚餐饮酒、外出活动、安全保密和请假离队、结业离校等环节的管理,力促解决难点问题,做好安全工作。 相似文献
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