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《舰船科学技术》2020,(6)
非法入侵严重影响船舶通信网络安全运行,船舶通信网络非法入侵行为具有很强的变异行为,导致当前船舶通信网络非法入侵行为的识别效果差。为了对各种船舶通信网络非法入侵行为进行准确性识别,提出深度学习算法的船舶通信网络非法入侵行为识别技术。该技术将船舶通信网络非法入侵行为识别看作是一个模式分类问题,将非法入侵行为划分多种类型,然后提取各种船舶通信网络非法入侵行为的变化特征,采用深度学习算法对变化特征和船舶通信网络非法入侵行为类型之间的联系进行分析,以区别各种船舶通信网络非法入侵行为,最后选择有代表性的船舶通信网络非法入侵行为进行了性能测试。结果表明,深度学习算法的船舶通信网络非法入侵行为识别率高于95%,非法入侵行为识别时间控制在2 s以内,可以满足现代船舶通信网络通信安全的需要。 相似文献
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在舰船信息系统中汇总了大量的多源数据,由于多源化的数据识别程度不同,造成传统多源数据识别方法识别速率较低,为此提出舰船信息系统多来源数据有效识别方法研究。使用线性特征计算对多来源数据进行快速特征提取,去除冗余数据减少识别数据量,以数据合成规则为基础,对提取特征进行快速融合,将融合特征数据以几何形式进行高速识别,完成舰船信息系统多来源数据有效识别。实验数据表明,设计的多来源数据有效识别方法比传统识别方法的TGK识别速率高0.15%,并具备极高的有效性。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(16)
传统无人船舶避碰障碍物识别方法,受到方法中识别危险系数判定基数过小的影响,在避碰障碍物识别过程中,无法在有效安全距离下瞬态识别障碍物,造成避碰全局输出准确率与效率降低。为了解决无人船舶识别危险基数过小的问题,提出无人船舶避碰障碍物智能自动识别方法。首先采用智能危险判定算法,对船舶与障碍物之间的距离进行危险系数判定计算;然后根据判定危险系数数据,重构会遇状态模型。通过模型得到算法对障碍物的识别信息;最后通过神经遗传算法,对障碍物分布信息进行避碰数据的识别转换,从而实现优化识别运算场景,提升识别方法识别准确率与输出效率。通过在同一场景下不同识别方法的对比数据表明:提出的识别方法更适合无人船舶的避碰障碍物识别计算,能够有效将障碍物识别准确率控制在97.43%。同时,提升全局输出效率25%以上。 相似文献
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入侵行为检测是保证舰船网络安全的核心技术,当前入侵行为检测与识别存在检测误差大,识别准确性差等严重不足,为此设计基于核主成分分析和聚类分析算法的舰船网络入侵行为的检测与识别方法。首先对舰船网络入侵行为的检测的原理进行分析,并收集大量的舰船网络入侵行为检测特征。然后采用核主成分分析对舰船网络入侵行为检测特征进行选择,并通过聚类分析算法建立训练样本。最后建立舰船网络入侵行为检测与识别模型。利用标准舰船网络入侵数据集的仿真测试结果表明,本文方法不仅可以大幅度减少舰船网络入侵行为特征数量,降低舰船网络入侵行为检测的复杂度,舰船网络入侵行为检测的实时性增强,而且能够获得更高正确率的舰船网络入侵行为检测结果。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,43(18)
传统船舶航行数据识别方法,存在瞬态识别数据规模局限性大,超规模阈值下的数据识别准确率过低的问题。在当前船舶航行数据处理规模下,无法高效准确完成船舶航行数据的处理任务。为了在根源解决上述问题,引入机器视觉技术,提出基于机器视觉的大规模船舶航行数据自适应识别方法。首先基于机器视觉技术,对航行数据的识别标准进行定义,同时完成对相关不符识别量进行修正;接着对全局航行数据对应的轨迹信息进行机器视觉结构处理;最后完成对数据的自适应识别计算。通过与传统方法的多组航行数据模拟测试发现,采用提出识别方法的航行数据识别结果,相较传统识别方法具有识别速度快、准确率高、数据规模自适应性强的特点。 相似文献
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随着网络通信技术的发展,水上通信数据呈现出多元化与复杂化,多维数据交互并行,造成海量数据中部分多维数据出现关联程度差,无法及时被调度交互,致使网络冗余数据量增加,影响网络数据交互识别效率。对此提出水上通信网络海量多维数据弱关联识别方法。首先,通过引入多维聚类算法对网络中的数据进行聚类中心量的计算;然后,根据得到的聚类规则,引入弱关联挖掘算法,对海量数据进行多维度关联计算;接着,通过引入的弱关联定位算法对挖掘出来的数据进行识别定位计算,实现海量数据中弱关联多维数据的精准识别;最后,通过仿真对比实验对提出方法进行验证,证明提出方法具有较强的识别能力,且识别准确性高、稳定性好、可行性强。 相似文献
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为了能够在网络环境中从大量底层入侵警报信息中正确有效地识别其背后隐藏的攻击意图和规划,提出了基于层叠条件随机场模型的网络入侵识别方法.该方法首先在低层条件随机场中解决对简单的入侵识别,并将结果传递到高层的条件随机场模型以进行对复杂的入侵识别,实现了自适应、智能化的入侵检测系统.实验结果表明,该方法有较低的误报率,综合看来比传统方法优越. 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(8)
当前舰船数字图像识别方法存在明显不足,如识别成功率低、识别过程太复杂等。为了改善舰船数字图像识别准确性,提出一种舰船数字图像局部模糊特征智能识别方法。首先收集舰船数字图像,并进行噪声除去处理,以获得更优的舰船数字图像识别特征;然后提取舰船数字图像识别的局部特征,并引入主成分分析算法对特征进行分析,减少特征数量;最后引入模糊聚类算法计算舰船数字图像特征之间的距离。根据距离划分舰船数字图像的类型,在Matlab环境中的舰船数字图像识别测试结果表明,本文方法解决了当前舰船数字图像识别方法的局限性,舰船数字图像的平均识别率超过92%,舰船数字图像的误识率极低,识别结果明显好于当前几种重要的舰船数字图像识别方法,具有实际应用前景。 相似文献
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舰船物联网异常入侵行为复杂多变,当前方法存在舰船物联网异常入侵行为误识率高等不足,为了改善舰船物联网异常入侵行为识别效果,设计了基于证据理论的舰船物联网异常入侵行为方法。首先采用多个单一方法对物联网异常入侵行为进行识别,每一个识别结果作为一种证据,然后采用证据理论对单一方法的物联网异常入侵行为识别结果进行融合,最后对物联网异常入侵行为识别效果进行测试。本文方法能够对物联网异常入侵行为进行准确识别,降低了物联网异常入侵行为的误识率,验证了本文方法用于物联网异常入侵行为识别的有效性。 相似文献
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传统方法忽略了对船舶大数据网络干扰信息瞬时特征参数的获取,导致识别精度偏低,为此提出并设计了一种干扰信息的高效识别方法。对大数据网络中的不同干扰信息进行离散化处理,以提取准确的特征参数,对干扰信息进行修正与降噪处理后,采用决策分类的方式,对船舶通信过程中产生的干扰信息进行识别计算,实现干扰信息的高效识别。实验结果表明,高效识别方法能够将大数据网络中的干扰信号准确识别出来,较传统方法的识别精度高出了31.7%,具备极高的有效性。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(16)
传统舰船图像特征识别方法仅能对图像大范围特征像素信息进行识别,而对图像细微像素特征识别效果,远远达不到实际应用要求。导致大量细节特征舰船图像,无法准确完成特征的识别处理,影响整体应用效果。为了解决细节特征信息识别问题,提出大数据背景下的舰船图像特征识别研究。利用大数据计算能力,对图像特征结构分布进行特征模型建立;根据特征分布特点,利用大数据算法,确定细节图像区域构成像素点特征。最后根据特征信息,分散检索全局目标图像像素信息,完成识别输出过程。通过与传统图像识别方法的10张图像359 035万个像素点的识别测试表明,提出方法能够在最短的时间内,完成预设细节图像特征点的识别任务,且识别准确率达到98.72%以上。 相似文献
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