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工业流程和物联网环境中准确快速的异常检测
我们提出一种新颖、简单且广泛适用的半监督异常检测程序 SAnD（Simple Anomaly Detection），它由五个步骤组成：平滑滤波器、方差膨胀因子、马哈拉诺比斯距离、阈值选择算法和特征重要性技术，各自利用众所周知的统计工具。根据
PDF2 months ago
物联网中网络流量分类的深度学习方法综述
网络流量分类是物联网中优化资源分配、增强安全措施和确保高效网络管理的关键问题。这篇综述论文通过系统分析和分类现有的深度学习方法，针对物联网环境中的网络流量分类问题，探讨了各种深度学习模型在处理物联网网络流量的独特挑战和限制方面的优缺点。通过
PDF5 months ago
使用机器学习技术的物联网系统恶意软件检测
提出了一种 CNN-LSTM 混合模型，用于物联网恶意软件识别，并使用 K 折交叉验证评估了其性能，其准确率达到 95.5%，超越了现有方法。研究表明，CNN 算法有助于构建学习模型，而 LSTM 分类器在分类方面表现出了更高的准确性。与普
PDF6 months ago
基于 FPGA 的图嵌入加速器使用顺序训练算法
本文研究了在 IoT 环境中使用的 node2vec 算法的应用，提出了结合在线序列训练算法的方法，并在资源有限的 FPGA 设备上实现。所提出的 FPGA 实现相较于原模型在 CPU 上获得了 205.25 倍的加速，评估结果显示，提出的
PDF6 months ago