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基于深度学习的系统异常检测可划分为:基于堆栈自编码(SAE)、基于卷积神经网络(CNN)、基于深度置信网络(DBN)、基于循环神经网络(RNN)以及基于生成对抗网络(GAN)等5类系统异常检测方法。为了梳理出当前深度学习技术在系统异常检测应用中所面临的问题以及应对方法,分别对这5种检测方法的建模思想、在系统领域的应用实现以及它们各自的特点进行了对比论述,并对深度学习在系统异常检测领域未来的发展进行了展望。 相似文献
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针对单一销毁触发机制在关键数据失控时存在失效风险的问题,提出了一种基于多维分级的关键数据销毁触发机制.首先,基于心跳包、传感器及风险反馈等技术,分别从时间、空间、人工等三个维度聚集销毁触发信息;然后,构建了销毁触发评估指标体系,给出了销毁触发评估指标的科学赋值,并提出了分级销毁触发综合评判方法;最后,通过流程设计给出了... 相似文献
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随着我国国防科技体系建设迈向高质量发展新阶段,传统的国防科技体系评估方法和过程已无法满足现实需求,数字化转型、新技术结合与评估方法的创新势在必行。本文从国防科技体系的内涵解析出发,基于国防科技体系的概念和特征设计确立了国防科技体系能力评估模型、指标及方法;通过大数据技术融入体系能力评估方法的分析和运用,构筑获得了基于大数据分析的国防科技体系能力评估框架,并提出了推进国防科技体系能力评估的政策建议和方法路径。研究表明,国防科技体系总体能力指数-能力域-能力项的模型结构可实现体系能力的量化评估,通过与传统评估方法相融合,形成基于大数据分析的体系能力评估,能够有效解决传统体系评估面临的人力成本和主观性等问题。为此建议,建设基于大数据的国防科技体系能力综合评估分析平台,以平台为载体形成常态化的国防科技体系能力评估和报告工作机制,并依托第三方机构独立开展体系能力评估实施工作,推进国防科技体系能力建设高质量发展。 相似文献
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大数据时代,教育数据的价值正在被广大的教育研究者重新认识和评估。因此,采用教育数据挖掘方法进行数据分析,让数据发声,指导教学。研究通过数据特征分析、聚类分析、相关性分析和社会网络分析四个角度展开。结果表明:该高校网络课程中,大部分学生能够保证课堂任务的完成;课程群体划分为优秀学习者、普通学习者和风险学习者三类;课堂内相关学习因素之间呈现一定正相关性,但是网络课堂行为与线下考试之间并没有直接相关性;讨论区中呈现教师为中心的“问题式”讨论。 相似文献
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军队作战指挥本质上是一个以指挥员为核心的信息交互活动,大数据技术的应运而生,将颠覆性地改变指挥之“器”—军队指挥信息系统的建设运用,实现战场态势全域感知、作战指挥异地同步,极大提高基于网络信息体系的作战指挥效能。该文在分析大数据时代指挥信息系统面临的挑战的基础上、提出了基于大数据技术的指挥信息系统创新途径对策建议,并对如何破解现实瓶颈问题进行了探讨。 相似文献
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张士峰 《国防科技大学学报》2001,23(4):16-19
讨论了Weibull型产品的可靠性验证问题 ,首先分析了Weibull型产品分布参数的无信息验前分布问题 ,利用验前信息可以得到分布参数的验前概率密度函数 ,进而分析了产品的可靠性验证问题 ,顾及了使用方利益和生产方利益。仿真算例表明 ,使用方利益和生产方利益是相互折衷的。 相似文献