林硕
- 作品数：4 被引量：19H指数：2
- 供职机构：中国科学院沈阳自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省教育厅科学技术基金沈阳市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于DSCNN-BiLSTM的入侵检测方法被引量：6
- 2021年
- 针对传统的入侵检测方法无法有效提取网络流量数据特征的问题,提出了一种基于DSCNN-BiLSTM的入侵检测方法,该方法引入了深度可分离卷积代替标准卷积从而减少了模型参数,降低了计算量,并应用双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取长距离依赖信息的特征,充分考虑了前后特征之间的影响。首先,通过主成分分析法(PCA)对网络流量数据进行特征降维,并创新性地将一维网络流量数据转化为三维图像数据;然后,分别运用深度可分离卷积神经网络(DSCNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取网络流量数据的空间特征和时间特征;最后,利用KDDCUP99数据集进行训练、验证和测试。实验结果表明,与其他传统的入侵检测方法相比,该方法具有更高的准确率和更低的漏报率。
- 商富博韩忠华林硕林硕单丹
- 关键词：入侵检测主成分分析
- 并发处理机制在MES平台优化中的应用研究被引量：2
- 2010年
- 由于目前制造执行系统(MES)平台的性能不能够达到实际应用的标准,通过分析MES平台的架构、关键技术以及影响平台性能的原因,通过多种方案的对比,最终采用并发处理机制,并确定了并发线程数,针对MES平台的关键技术进行了优化。通过测试证明,按照优化方案进行改进后的MES平台,性能已经达到装配生产线实际使用的要求,并能够投入到实际生产应用中。
- 林硕史海波吕希胜
- 关键词：并发处理多线程
- 基于深度学习的入侵检测模型被引量：10
- 2021年
- 针对网络流量数据具有空间和时间的双重特征,提出了一种基于深度学习的入侵检测模型。首先,通过二分支卷积神经网络提取网络流量数据的空间特征,利用其分支结构的特点使得不同的卷积层对同一个数据样本进行粗化提取和细化提取,既保留了数据的总体特征,又从低级特征中迭代提取出更复杂的特征;然后,利用门控循环单元网络顺序敏感性的优势,挖掘网络流量数据的时序特征;最后,使用KDDCUP99数据集对入侵检测模型进行训练、验证和测试。实验结果表明,与传统的基于机器学习的模型相比,该模型具有更高的检测准确率。
- 林硕林硕高治军单丹高治军
- 关键词：入侵检测卷积神经网络
- 机车转向架生产的制造执行系统应用研究被引量：2
- 2010年
- 目前很多企业都采用了ERP系统对企业生产进行信息化管理,但是在车间级业务管理方面,仍然存在着很多不足,很多生产过程没有进行信息化的完善和管理,需要引入制造执行系统(MES)弥补ERP系统在车间级生产管方面的不足。本文讨论了MES在客车转向架制造管理上的作用,并进行了架构设计,弥补了生产过程管理中ERP系统的不足。
- 张波张晓煜林硕
- 关键词：生产过程
