基于量子人工鱼群和模糊核聚类算法的网络入侵检测模型研究_李根

针对基于传统模糊C均值聚类的网络入侵检测模型存在分类效果不佳,且容易出现局部极值的问题,提出了一种基于量子人工鱼群的半监督模糊核聚类算法。该算法使用少量的标记数据和大量未知标记数据生成网络入侵检的分类,并通过核距离的方式构建了模糊C均值聚类算法的新目标函数,此外,结合了量子人工鱼群算法来解决模糊核聚类算法的全局最优解问题,适用于并行执行架构。在KDD Cup 99网络入侵检测数据上的仿真实验结果表明,相比于基于FCM和PSO-FCM的入侵检测模型,以及基于此提出的算法入侵检测模型具有更好的检测率。

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结合颜色模型的核相关滤波跟踪算法_袁友前

为改善Staple目标跟踪算法的运行速度,在学习位置滤波器的过程中,对提取的图像特征进行PCA降维；在学习尺度滤波器的过程中,将提取的不同尺度样本个数由33减少至17,并且通过QR分解对尺度信息进行压缩。为保证尺度估计的准确性,在计算尺度响应时,使用插值法将尺度响应个数插值到33。实验结果显示,在准确率几乎不变的情况下,所提算法可将跟踪速度提升50%左右。

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一种改进的Adaboost_BP算法在手写数字识别中的研究_叶晓波

为了提高神经网络对手写数字的识别率,基于Adaboost思想改进Adaboost-BP二分类算法,实现用于多分类的Adaboost-BP算法,提高了神经网络对手写数字的识别率。改进了"弱"分类器权重值的计算公式,将权重值归一化处理的步骤放到"弱"分类器迭代训练完成之后,"强"分类器的构成不使用符号函数而是直接计算分类结果。实验数据采用MNIST手写数据库,实验结果显示改进的Adaboost-BP算法构造出的"强"分类器分类结果正确率明显高于"弱"分类器。改进的Adaboost-BP算法可明显提高手写数字识别正确率。

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黄朝光：数字化技术推动福州地铁新发展

近年来，福州地铁集团积极响应“数字中国”建设规划，落实“数字福建”“数字福州”建设决策部署，深入开展“智慧地铁”探索，在数字建设、运营等方面取得了一些阶段性的成果，例如运营大数据平台、盾构远程监控系统等等，一定程度上提升了建设、运营的智慧化、精细化管理水平，未来我们将继续扩大成果应用，努力实现数字技术应用新提升。

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物联网赋能制造业高质量发展助推工厂柔性化生产

制造业作为支柱型产业，对于一个国家国民经济的长远健康发展起着至关重要的作用。近年来，欧美等许多国家为进一步提升本国在国际市场中的竞争力，纷纷推出产业政策来推动制造业实现数字化转型。

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技术平台 “数字化转型”将为智能建筑行业带来新的发展机遇

智能建筑行业作为新基建的重要参与者和建设者，如何紧跟国家发展部署，牢牢把握新一轮科技革命和产业变革带来的历史性机遇，实现企业转型升级，抢占数字经济发展主动权。

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智能建筑的安全软肋：KNX与Zigbee网络

目前智能建筑设备的安全性问题还没能得到足够的重视，他们希望借此机会让更多人关注智能建筑安全隐患。

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未来智能建筑与可持续发展之间的重要关系

运用人工智能与机器学习的方法来整理数据，让设施经理根据信息采取行动。这些系统能提供建筑的实时性能指标，并通过机器学习模块进行预测性维护。

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