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期刊信息/Journal information
佳木斯大学学报（自然科学版）
佳木斯大学学报（自然科学版）

李东海

双月刊

1008-1402

jmdb@chinajournal.net.cn

0454-8618600

154007

黑龙江省佳木斯市学府街148号

佳木斯大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Jiamusi University(Natural Science Edition)CSTPCD
查看更多>>本刊是由原国家科委、国家新闻出版署批准出刊，黑龙江省教育厅主管、佳木斯大学主办的自然科学学术性期刊。学报为黑龙江省优秀科技期刊，中国科技论文统计源核心期刊，中国科学引文数据库刊源，万方数据资源系统刊源。主要报道本校及国内外相关领域的科研成果、学术动态，向读者提供最新的科技信息。文章类型有学术论文、研究报告、综合评述、科研简报。读者对象为高校师生、研究院（所）科研人员以及厂矿工程技术人员。
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    基于多智能体的网络入侵检测系统的研究

    张利庭周恩祥吴静妹
    44-47页
    查看更多>>摘要：针对传统网络入侵检测系统在识别复杂多变的网络攻击模式时准确率低的问题,提出了一种基于独立Q学习的多智能体网络入侵检测系统.该系统采用多智能体架构,每个智能体运用独立Q学习算法对网络行为进行监控和风险评估,通过智能化的方法提升网络入侵检测的效率和准确性.实验结果表明,与传统入侵检测方法相比,本系统的检测准确率、响应速度和鲁棒性等性能均有显著提升,能够有效识别未知攻击模式,展现出良好的自适应性和泛化能力,为网络安全领域提供了一种新的解决方案,对于构建更加智能和可靠的网络安全防护体系具有一定理论和实践价值.

    网络安全入侵检测强化学习独立Q学习

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    基于随机森林算法的财务异常数据监测方法研究

    张伴
    48-51页
    查看更多>>摘要：随着企业规模的不断扩大和业务结构的日趋复杂,财务数据中逐渐出现异常现象,严重威胁企业经济体系的稳定性.因此,研究基于随机森林算法的财务异常数据监测方法.爬取并预处理企业的财务数据,选择与财务异常相关的特征指标,包括偿债能力、盈利能力、发展能力及现金流等,根据所选定的特征,构建一个随机森林模型,对异常数据进行分类检测,实现对财务异常数据的精确监测.算例分析结果表明,设计方法的误检概率仅0.42％,表明其在实际应用中能够取得良好的监测效果.

    随机森林算法财务数据异常数据数据监测监测方法

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    AC+AP无线局域网的设计与实现

    金庆学于康程亮亮王庆宇...
    52-55页
    查看更多>>摘要：随着互联网技术的飞速发展,无线局域网(WLAN)已经成为现代社会中不可或缺的一部分.用户对无线局域网的性能和安全性要求日益提高,而传统的无线局域网架构存在覆盖范围有限、信号干扰严重、网络拥堵等问题.基于此,提出一种基于AP+AC的无线局域网设计方案,利用接入点AP(Access Point)作为无线信号的发射和接收节点,负责将无线信号传输到终端设备;同时,利用接入控制器AC(Access Controller)作为无线网络的管理中心,负责对无线网络进行统一管理和控制.通过将AP和AC相结合,实现无线局域网的优化管理和高效运行.最后,通过仿真设计进行用户登入测试、AP自动发现AC测试、AP同步测试,验证了本设计在覆盖范围、管理维护便捷性和安全性等方面所取得的良好效果.

    无线局域网接入点接入控制器

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    基于退火优化窗口的CAN总线入侵检测算法

    郭金铭于赫李宣
    56-59,51页
    查看更多>>摘要：传统的控制器局域网(CAN)缺乏内置的安全模块,使得攻击者可以轻易获取车内网络广播信息.为消除这种威胁,各种各样的入侵检测方法被提出.机器学习的方法被广泛认为是很有效的,但在车内运用此种方法需要具备强大算力的处理器和较高成本.为了实现车载网络的实时性入侵检测,现利用一种基于滑动窗口的信息熵检测算法,通过较少的计算工作量部署在CAN总线网络节点上,滑动窗口的大小可以通过模拟退火算法进行优化.以DoS攻击为例,此方法可以实时通过信息熵的异常检测到攻击行为的发生.

    控制器局域网入侵检测DoS攻击车载信息安全

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    基于混合神经网络的通信网络数据多维特征属性挖掘方法

    谌丽
    60-63,82页
    查看更多>>摘要：针对现有通信网络数据多维特征属性挖掘方法存在着挖掘效率低、挖掘完整度差等问题,提出基于混合神经网络的通信网络数据多维特征属性挖掘方法研究.确定通信网络数据多维特征属性,对通信网络数据进行预处理——清洗、整合、降维与分组.融合卷积神经网络、循环神经网络与自编码器构建混合神经网络模型,并制定模型训练终止条件.将通信网络数据预处理结果输入至训练好的混合神经网络模型,模型输出结果即为多维特征属性挖掘结果.实验结果显示:在不同实验工况背景下,应用提出方法获得的多维特征属性挖掘时长最小值为28.15 s,多维特征属性挖掘完整度最大值为92％.

    多维特征属性通信网络深度挖掘混合神经网络网络模型训练损失函数

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    基于改进粒子群算法的绿色物流供应链结构优化研究

    张文霞
    64-67,78页
    查看更多>>摘要：针对绿色物流供应量当中库存周转时间较慢、设施选址不够清晰、运输时间控制出入较大的问题,提出一种以改进粒子群算法为基础的绿色物流供应量结构优化的方式.系统设计时重点考虑时间因素的影响,从绿色物流供应链全局出发进行研究.由此设计两层粒子群算法,在避免算法结果局部最优的同时,能够更为精准地进行路径选择和配送优化,以达到配送时间更加准确,库存周转更加灵活的目的.经过算例验证,该办法时间把控相对准确,能够有效提高顾客服务水平.

    绿色物流供应量粒子群算法局部最优分销网路

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    一种Ka波段双极化微带天线的共面馈电网络设计

    程航马雪亮高国明
    68-70,43页
    查看更多>>摘要：为满足高集成度有源相控阵天线对低剖面瓦片天线的需求,设计了一种Ka波段双极化微带天线.并且为该天线设计一种6dB幅度加权的不等功分馈电网络,采用"T"型共面耦合的馈电方式,使得天线在谐振频率获得较好的阻抗匹配,极化隔离度和交叉极化均优于-30 dB.具有剖面地、重量轻等特点,且大幅降低了 Ka波段天线的加工难度,有较强的工程应用价值.

    微带天线馈电网络交叉极化

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    应用深度学习算法的Photoshop图像质量增强方法研究

    朱米娜
    71-74页
    查看更多>>摘要：为优化Photoshop图像质量增强效果,提高图像清晰度,应用深度学习算法,提出了一种全新的Photoshop图像质量增强方法.采取动态范围压缩方式,调整Photoshop图像,展示图像细节;构建深度学习模型,初步增强图像质量,明确模型输出结果与相对应高质量图像之间的误差;通过增强图像对比度、图像透视变换处理、图像去噪与锐化,对图像实行全方位的质量增强处理.实验结果表明,该方法应用后,在处理各种类型图像时,峰值信噪比值较高,证明深度学习算法在图像质量增强方面的强大能力.

    深度学习算法Photoshop图像质量增强

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    基于改进K-means聚类算法的动画压缩策略研究

    王庆茂
    75-78页
    查看更多>>摘要：针对高精三维动画存储传输困难的问题,研究提出了一种结合等簇K-means聚类算法,与JPEG压缩技术的三维动画压缩策略,对高精三维动画进行压缩处理.该策略采用等簇K-means聚类算法,对顶点集进行了聚类重排序,缩小了子块数据之间的差距.结果显示,子块尺寸设置为8*8、16*16或32*32时,三维动画的压缩效果基本一致,且压缩效果高于子块尺寸为4*4时的压缩效果.采用该策略可将三维动画的重构误差降至0.1以下.研究提出的三维动画压缩策略有效降低了高精三维动画的存储要求,提高了三维动画的传输便利性.

    K-means聚类动画压缩三维动画图像处理

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    基于DBN-SSA-BRF的网络入侵检测模型构建

    李顺海
    79-82页
    查看更多>>摘要：随着网络基础设施不断地搭建和完善,使得网络攻击的类型变得复杂.传统的入侵检测模型已经不能应对当下复杂的网络环境.因此,此次研究提出了将深度置信网络与随机森林算法相结合来对传统的入侵检测系统进行改进,首先通过深度置信网络对数据进行特征提取.通过麻雀搜索算法的寻优方法找到随机森林算法中一组较好的参数.通过平衡森林算法改善模型性能.实验结果表明,麻雀搜索算法融合随机森林算法模型的准确率和漏报率分别为84.2％和35.4％,此次研究提出方法的准确率,误报率,召回率和F1分别为76.58％,32.47％,63.57％,0.62.该算法模型对网络入侵有着较为良好的识别率.此次研究对入侵检测能力及效率的提升有着一定的理论价值.

    入侵检测平衡随机森林麻雀搜索算法,深度置信网络网络安全

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