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传统同源判定方法受到网络长时延和丢包影响,导致判定结果误差较大,提出了量子神经网络船舶网络攻击数据的自动化同源性判定方法。构建量子神经网络同源性判定模型,将判定划分为学习训练和同源判定2个阶段。引入量子态叠加思想,构建3层量子神经网络结构,根据该结构完成量子学习训练。计算同源支持度,设计判定流程,实现攻击数据的自动化同源判定。由实验结果可知,该方法判定误差较小,可保障船舶网络在正常状态下稳定运行。 相似文献
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船舶监控网络入侵检测系统设计 总被引:2,自引:2,他引:0
为了提高船舶监控网络的安全性,进行网络入侵的准确检测,提出一种基于数据流的船舶监控网络入侵检测系统设计方法,采用数据流异常特征检测方法进行网络入侵检测算法设计,采用自适应波束形成方法进行船舶监控网络传输数据流的聚焦处理,提取船舶监控网络传输数据流的多源波束特征量,实现异常监控识别,对提取的异常监控信息进行分类处理,实现入侵检测。在嵌入式ARM环境中进行入侵检测系统软件设计。仿真结果表明,采用该系统进行船舶监控网络入侵检测的准确性较高,网络安全性较好。 相似文献
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拖船辐射噪声是影响拖曳线列阵声呐探测性能的重要因素之一.就拖船噪声对拖曳线列阵声呐采用常规波束形成方法、最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)波束形成方法和盲源分离与MVDR波束形成融合方法时方位估计性能的影响进行了全面的仿真比较.结果表明,拖船噪声对常规波束形成方法、MVDR波束形成方法的影响非常严重,必须采取措施对其进行抑制,盲源分离与MVDR波束形成融合方法则表现出了优越的性能,一定程度上抑制了拖船噪声对拖曳线列阵声呐方位估计的影响. 相似文献
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现有的故障检测方法存在着故障检测精准度低与检测效率低的缺陷,为此提出船舶电气自动化系统的故障检测与恢复方法优化研究。采用电气自动化系统对故障数据源进行获取,经过数据预处理得到类数据集,依据类数据集对故障检测程序进行编写,得到故障类距离,依据类距离对系统故障进行定位。根据检测到的故障信息,采用基础配置电气配置器对故障源进行替换,实现对电气自动化系统故障的检测与恢复。实验结果表明,优化后的故障检测方法的精准度与效率的平均值分别比现有方法高出28%和29%,说明优化后的故障检测与恢复方法具备较高的有效性。 相似文献
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在对复杂船舶信息数据库的目标数据检索中受到数据的类间扰动因素的影响,导致检索的查准率不好,提出一种基于模糊关联维特征匹配的复杂船舶信息数据库的目标数据检索方法,构建大型船舶综合信息数据库的分布式数据存储结构模型,提取船舶信息数据流进行特征重组,采用关联维模糊空间聚类方法进行大数据分类处理,根据船舶信息数据分类属性特征进行特征提取和干扰滤波,结合模糊特征匹配方法实现检索目标数据的空间聚焦,并在信息系统终端输出检索数据。仿真结果表明,采用该方法进行船舶信息数据检索的查准率较高,抗干扰能力较强。 相似文献
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