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齐建东: 作品数：78 被引量：353H指数：10; 供职机构：北京林业大学信息学院更多>>; 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家科技支撑计划国家林业公益性行业科研专项更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术政治法律文化科学农业科学更多>>

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基于数据挖掘的网络异常行为检测技术设计与实现被引量：4: 2004年; 既有的基于数据挖掘技术的入侵检测将研究重点放在误用检测上。提出了基于数据挖掘技术的网络异常检测方案,并详细分析了核心模块的实现。首先使用静态关联规则挖掘算法和领域层面挖掘算法刻画系统的网络正常活动简档,然后通过动态关联规则挖掘算法和领域层面挖掘算法输出表征对系统攻击行为的可疑规则集,这些规则集结合从特征选择模块中提取网络行为特征作为分类器的输入,以进一步降低误报率。在由DAR-AP1998入侵检测评估数据集上的实验证明了该方法的有效性。最后,对数据挖掘技术在入侵检测领域中的既有研究工作做了总结。; 齐建东陶兰孙总参; 关键词：数据挖掘误用检测网络异常检测入侵检测

基于无线多媒体传感器网络的森林病虫害监测系统被引量：18: 2010年; 卫星遥感理论及技术是近30年来应用在森林病虫害监测领域的主要手段,产生了大量的理论思想和技术方法。在分析森林病虫害监测的判定、评价指标的基础上,提出一种新颖的、基于无线多媒体传感器网络的森林病虫害监测预警系统的解决方案,并重点讨论无线多媒体传感器网络的硬件构成、路由算法的设计、图像数据包的可靠传输机制、传输拥塞控制策略、图像分类与比对、节点部署等关键问题,最后给出已经完成及正在开展的工作内容。; 齐建东蒋禧赵燕东; 关键词：无线多媒体传感器网络森林病虫害监测图像处理

网络异常行为的检测方法被引量：8: 2004年; 提出了基于数据挖掘技术的网络异常检测方案，并给出核心模块的算法实现。首先使用静态关联规则挖掘算法和领域层面挖掘算法刻画系统的网络正常活动简档，然后通过动态关联规则挖掘算法和领域层面挖掘算法输出表征对系统攻击行为的可疑的规则集，这些规则集结合从特征选择模块中提取网络行为特征作为分类器的输入，以进一步降低误报率。在DARAP1998、DARAP1999入侵检测评估数据集上的实验证明了该方法的有效性。; 齐建东陶兰孙总参; 关键词：入侵检测异常检测数据挖掘

“交警举证不能”案引起的法律思考——试论不履行法定职责行政案件被告的有限补证权: 2003年; 在不履行保护人身权、财产权法定职责的行政案件中 ,仍应坚持被告负举证责任的原则 ,但应辅之以制度上的特殊安排 ,应当承认被告的有限补证权 ,这是必要的和可行的。; 齐建东; 关键词：案情举证责任行政案件

基于开源软件构建计算机网络课程的实践教学被引量：5: 2011年; 在分析计算机网络课程理论课教学和实践教学特点的基础上,针对实践教学部分,阐述了使用开源软件的必要性;在详细评述各开源软件的功能和特点、各开源软件所支撑的知识点的基础上,提出基于运行在Linux平台上的开源软件的计算机网络课程实践教学方案,并以综合性实验案例为例进行了分析,以过去3年的教学反馈信息证明了该方案的可行性和有效性。; 齐建东袁津生; 关键词：课程教学计算机网络实践教学开源软件

面向实践型人才培养的交换与路由课程教学实践被引量：2: 2014年; 交换与路由课程是高等学校网络工程专业必修课。文章通过介绍北京林业大学的课程内容、实践条件、实验教学实施方式、授课方式和考核方式,阐述以培养实用型人才为目标,围绕虚拟教学平台开展的理论及实践教学方案。; 齐建东高宝; 关键词：实践教学虚拟实验平台

能量优先的无线传感器网络拥塞缓解机制被引量：1: 2011年; 为适应无线传感器网络大数据量传输的需求,提出一种基于能量优先的拥塞缓解机制(PECR)。根据网络对整体能耗的要求,将节点剩余能量作为一项重要参考指标。节点周期性地检测缓冲区队列占用率来确定当前拥塞度,当拥塞发生时,节点依据拥塞度和剩余能量两项属性,尝试在拥塞节点周围建立临时最佳路径进行分流调节。实验结果表明,采用该机制时,在有节点冗余的网络区域内,可降低节点能耗,提高网络整体生存寿命。; 蒋禧齐建东曹永洁赵燕东; 关键词：无线传感器网络 OMNET++仿真

基于注意力机制神经网络的荒漠区蒸散量模拟被引量：2: 2020年; 该研究对基于注意力机制的长短期记忆(Attention-Based Long Short Term Memory,AT-LSTM)模型对蒸散量(Evapotranspiration,ET)模拟的可行性和有效性进行验证,以提高环境数据缺失情况下的蒸散量模拟精度。基于盐池县2012—2017年的每30 min环境数据,利用不同环境因子组合构建基于注意力机制的LSTM模型,并将其与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)模型、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型、长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)模型在日尺度、月尺度和季节尺度上进行对比分析。结果表明:与其他3种模型相比,当输入环境因子变化时,AT-LSTM模型模拟精度变化很小,模拟效果均较好。当输入空气温度、净辐射、相对湿度、土壤温度、土壤含水率所有环境因子时,基于AT-LSTM模型的模拟效果最好,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为0.013 mm/30 min,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为0.006 mm/30 min,相关系数(Correlation Coefficient,R)值为0.905。且无论是从小时尺度、日尺度和月尺度来看,AT-LSTM模型的模拟效果均优于其他3种模型。在环境因子缺失的情况下,净辐射对盐池县ET的模拟贡献程度最大,仅输入净辐射时,AT-LSTM模型模拟得到的RMSE和MAE分别为0.014、0.007 mm/30 min,R为0.892。AT-LSTM模型模拟精度高,模型稳定性强,对蒸散量模拟预测具有一定的适用性,仅输入净辐射的AT-LSTM模型可以作为环境数据缺失条件下的蒸散量预测模型。; 齐建东买晶晶; 关键词：蒸散量

基于YOLOv7的红外相机野生动物图像筛选: 2024年; 【目的】野外环境通常植被繁茂、树木杂乱,且受环境、天气、光照等因素影响,红外相机易误触发拍摄,从而捕获大量废片,需要耗费大量人力进行筛选。为解决此类问题,本研究以YOLOv7模型为基础,对其进行轻量化改进,以实现对废片的自动筛选。【方法】本研究构建了北京密云雾灵山自然保护区2014—2015年期间采集到的2172张野生动物图像数据集,并对图像中出现的动物进行位置标记。对YOLOv7网络使用不同方式进行改进:引入MicroBlock替换YOLOv7的主干网络,使用轻量化SPPCSPC结构降低模型参数量。采用SIoU损失、LNDown下采样、BiFPN提升模型检测动物的能力。使用YOLOv5-m、YOLOv5-l、Ghost-YOLOv5-l、YOLOv6、YOLOX-M、YOLOR-CSP模型,在含有1万张图像的Snapshot Serengeti相机陷阱图像子数据集上进行训练和验证,对比本文模型对野生动物图像的筛选效果。利用迁移学习训练自建野生动物数据集,测试冻结不同层数的训练效果。【结果】基于YOLOv7的改进模型推理时间降低了14.3%,每秒浮点运算次数FLOPS降低了33.5%,参数量减少了17.8%,误检测方面也优于YOLOv7模型。与其他模型进行对比,改进后的YOLOv7虽未在所有指标中均达到最优,但在检测时间与精度上达到了更好的平衡。在自建数据集中使用未冻结权重方式微调效果最优,平均精度比未使用迁移学习模型提高了12.6%。【结论】本研究为密云地区野生动物监测网络提供了更快速、准确的筛选方案。; 齐建东马鐘添郑尚姿; 关键词：目标检测

基于ComGIS的农业资源信息管理系统被引量：3: 2010年; 以河北省曲周县为研究区域,开发了基于ArcGIS Engine 9.2的农业资源信息管理系统,系统具有空间信息处理和分析功能,可为农业部门提供直观的信息服务,完成农业资源监测和农业资源数据综合管理的任务。为此,对系统的数据库设计、总体结构以及各个模块功能进行了详细的探讨和分析。; 李翠赵明齐建东陈钊; 关键词：ARCGIS ENGINE 农业资源信息系统

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