1) Anomaly detection technology
异常检测技术
1.
The significance of network management is increased recently, one key role of which is performance anomaly detection technology.
网络管理的重要性日益增加,网络性能异常检测技术作为网络管理的重要一环,能够发现网络性能隐患,确保网络业务的可用性和高性能。
2) anomaly detection
异常检测
1.
Attribute selection-based and support vector machine for anomaly detection;
基于特征选择和支持向量机的异常检测
2.
Network anomaly detection based on attributes similarity and cloud model;
基于属性相似度云模型的网络异常检测
3.
Unsupervised anomaly detection based on a multi-layer perceptron;
一种基于多层感知机的无监督异常检测方法
3) abnormal detection
异常检测
1.
Research on method of network abnormal detection based on Hurst parameter estimation;
基于Hurst参数评估的网络异常检测方法的研究
2.
Protected scheme for email virus based on abnormal detection
基于异常检测的邮件病毒防治方案
3.
This paper proposes one kind of network intrusion and abnormal detection models on the basis of a network supporting vector machine,which can inspect network intrusion and abnormal detection with the class II categorized ability of support vector machine(SVM).
针对入侵检测系统(IDS)这门新兴的安全技术,提出了一种基于支持向量机的网络入侵异常检测模型,以支持向量机(SVM)的二类分类能力对网络入侵进行异常检测,实验结果与ANN方法结果相比较证明:该方法具有较高的准确性,而且可以大大缩短训练与检测时间。
4) outlier detection
异常检测
1.
Continuous outlier detection over evolving data streams.;
演化数据流上的连续异常检测
2.
Efficient outlier detection method based on Voronoi diagram;
一种基于Voronoi图的高效异常检测方法
3.
Application of structural damage diagnosis using density-based outlier detection;
模式密度方法在结构异常检测中的应用研究
5) anomaly detecting
异常检测
1.
Design and implementation of anomaly detecting engine for inter-domain routing system;
域间路由系统异常检测引擎的设计与实现
2.
In order to reduce the impact of sampled traffic on network anomaly detecting,a novel method with variable sampling rates in traffic sampling is proposed.
为了减小抽样数据对网络异常检测的影响,提出了一种新的可变抽样率的网络流量抽样方法。
6) abnormity detection
异常检测
1.
Design of the abnormity detection model based on data mining technology;
基于数据挖掘技术的异常检测模型设计
2.
Then,abnormity detection based on data flow is introduced and three stages of detecting are given.
首先分析了造成网络拥塞现象的深层次原因及恶意数据流对拥塞的影响,进而阐述了基于数据流的网络异常检测对控制网络拥塞的作用,并给出了进行网络异常检测的三个基本步骤。
补充资料：CAD技术在特殊尺寸检测中的应用
在实际的生产加工中，经常会涉及到特殊尺寸的测量和检测，由于曲面检测有一定的难度，因此会出现一些加工误差。本文介绍了应用CAD曲面造型技术和CAD测量技术处理曲面加工误差的两种方法，误差计算方法简单直观，易于掌握和操作。计算过程人为干预少，计算结果准确率高，是将专业技术人员从繁琐复杂的计算中解放出来的一种简便方法。
一、问题的提出
计算机辅助设计技术即CAD技术，由于其具有高度专业性、强大的计算功能、形象逼真及图形绘制准确等特点，在现代工程设计中得到了广泛应用。而在我们的实际研究工作中，还将CAD技术应用于机械零件加工特殊尺寸检测中。
我们接到了一个加工任务，首先建立该零件的三维数字模型，如图1所示。
图1 零件的三维数字模型
该零件的加工难点是零件圆周上的齿面。在设计图上，是在圆柱面的展开图上进行标注的，齿面在圆柱面上的投影为一条圆弧曲线，如图2所示。
图2 齿面在圆柱面上的投影
在逐点计算加工的刀具路径后，进行加工编程，然后在加工中心上加工该零件的齿面。要求齿面加工的外观质量令委托方满意，并出具齿面加工的尺寸检验报告。如何检验齿面的加工精度，成了摆在我们面前的难题。
二、检验的难度
从图1中可以看出，该齿面为空间曲面，无法用一般工程技术人员所掌握的数学公式及理论去描述。
1. CAD曲面造型原理
任意空间曲面都可以看作是无数点的集合。
如图3所示，在V方向任意截面上选择M+1个点为特征顶点，用最小二乘积逼近方法可生成一条曲线，该曲线即为B样条曲线。同样，在V方向的不同截面上可生成一组(N+1)条B样条曲线，在U方向的不同截面也生成一组(M+1)条B样条曲线。两组B样条曲线的直积可求得B样条曲面，该曲面即为任意复杂空间曲面。
图3 B样条曲面
其数学表达式为：
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条