融合長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的Wi-Fi室內(nèi)入侵檢測
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:wwei
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標(biāo)簽: 室內(nèi)入侵 長短期記憶網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī)
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文檔介紹:基于Wi-Fi感知的室內(nèi)入侵檢測系統(tǒng)是一種無需在移動(dòng)實(shí)體上附加任何設(shè)備即可檢測移動(dòng)實(shí)體的系統(tǒng)。針對(duì)目前檢測方法忽略復(fù)雜的幅度變化和相位變化引起的潛在影響,提出了融合長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的室內(nèi)入侵檢測新方法LSID(Long Short-Term Memory and Support Vector Machine Intrusion Detection),。LSID方法采用一種新的特征值建模方式,,利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到時(shí)序特征并且能捕捉時(shí)序信號(hào)長期的依賴關(guān)系,,將信道狀態(tài)信息真實(shí)值與長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值之差作為特征值,,能更準(zhǔn)確地捕捉入侵者對(duì)信號(hào)狀態(tài)信息的影響。該檢測方法在學(xué)校實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,,最終檢測準(zhǔn)確率達(dá)到99.21%,,通過多組實(shí)驗(yàn)比對(duì),結(jié)果顯示LSID方法具有有效性和可行性,,相比于其他入侵檢測方法準(zhǔn)確率明顯提升,。
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