神经网络异常检测方法和机器学习异常检测方法对于入侵检测的应用?

发布于:2023-01-22 ⋅ 阅读:(8) ⋅ 点赞:(0) ⋅ 评论:(0)

神经网络异常检测方法和机器学习异常检测方法对于入侵检测的应用?

神经网络异常检测方法神经网络入侵检测方法是通过训练神经网络连续的信息单元来进行异常检测,信息单元指的是命令爱发猫 www.aifamao.com

网络的输入为用户当前输入的命令和已执行过的W个命令;用户执行过的命令被神经网络用来预测用户输入的下一个命令,如下图。若神经网络被训练成预测用户输入命令的序列集合,则神经网络就构成用户的轮郭框架。

当用这个神经网络预测不出某用户正确的后继命令,即在某种程度上表明了用户行为与其轮廓框架的偏离,这时表明有异常事件发生,以此就能作异常入侵检测。图中,输入箭头指向用户最近输入执行的W个命令序列。

通过将每个输入以某种方式编码,把输入命令表示成几个值或级别,能够成为命令唯一标识。这样,当前输入值准确地同用户最近输入执行的W个命令序列相符合。输出层由单一的多层输出构成来预测用户发出的下一个命令。

这种方法的优点是:不依赖于任何有关数据种类的统计假设;能较好的处理噪音数据;能自然地说明各种影响输出结果的测量的相互关系。

其弱点是:网络的拓扑结构和每个元素分配权重必须经过多次的尝试与失败的过程才能确定;设计神经网络中,W的大小与其它的变量无关。如果W设置太低,则工作效率就差;设置太高,则网络将忍受无关的数据。

机器学习异常检测方法这种异常检测方法通过机器学习实现入侵检测,其主要的方法有死记硬背式、监督学习、归纳学习(示例学习)、类比学习等。

Terran和CarlaE.Brodley将异常检测问题归结为根据离散数据临时序列学习获得个体、系统和网络的行为特征。

并提出一个基于相似度实例学习方法(IBL),该方法通过新的序列相似度计算将原始数据(如离散事件流,无序的记录)转化成可度量的空间。

然后,应用IBL学习技术和一种新的基于序列的分类方法,从而发现异常类型事件,以此检测入侵,其中阈值的选取由成员分类的概率决定。

新的序列相似度定义如下:令D表示用户的模式库,由一系列的序列构成,X表示最新观测到的用户的序列,则:上面式子用来分类识别,检测异常序列。实验结果表明这种方法检测迅速,而且误警率底。

然而,此方法对于用户动态行为变化以及单独异常检测还有待改善。复杂的相似度量和先验知识加入到检测中可能会提高系统的准确性,但需要做进一步工作。

神经网络和遗传算法有什么关系

汽车尾气与发动机故障间联系有几点

汽车发动机常见故障及排除方法当汽车发动机工作不正常,而自诊断系统却没有故障码输出时,尤其需要依靠操作人员的检查、判断,以确定故障的性质和产生故障的部位。

笔者现将汽车发动机常见故障总结为以下:1.1发动机不能发动(1)故障现象:打开点火开关,将点火开关拨到起动位置,发动机发动不着。

(2)故障产生的可能原因:A.起动系统故障使发动机不能转动或转动太慢:①蓄电池存电不足、电极桩柱夹松动或电极桩柱氧化严重;②电路总保险丝断;③点火开关故障;④起动机故障;⑤起动线路断路或线路连接器接触不良。

B.点火系统故障:①点火线圈工作不良,造成高压火花弱或没有高压火花;②点火器故障;③点火时间不正确。

C.燃油喷射系统故障:①油箱内没有燃油;②燃油泵不工作或泵油压力过低;③燃油管泄漏变形;④断路继电器断开;⑤燃油压力调节器工作不良;⑥燃油滤清器过脏。

D.进气系统故障:①怠速控制阀或其控制线路故障;②怠速控制发阀空气管破裂或接头漏气;③空气流量计故障。E.ECU故障。(3)诊断排除方法和步骤。

①打起动档,起动机和发动机均不能转动,应按起动系故障进行检查。首先,检查蓄电池存电情况和极柱连接和接触情况;如果蓄电池正常时,检查起动线路、保险丝及点火开关;②踏下油门到中等开度位置,再打起动机。

如果此时,发动机能够发动,则说明故障为怠速控制阀及其线路故障或者是进气管漏气,如果踏下油门到中等开度位置时,仍然发动不着,应进行下一步骤的检查;③进行外观检查。

检查进气管路有无漏气之处;检查各软管及其连接处是否完好;检查曲轴箱通风装置软管有无漏气或破裂;④检查高压火花。

如果高压火花不正常,应检查高压线、点火线圈、分电器和电子点火器;⑤检查点火顺序是否正确;⑥检查供油系统的供油情况。

在确认油箱有泪的情况下,检查燃油管中的供油压力;⑦检查点火正时及各缸的点火顺序;⑧检查装在空气流量计上的燃油泵开关的工作情况;⑨检查各缸火花塞的工作情况;⑩检查点火正时。

如点火正时不正确,应进一步检查点火正时的控制系统;?B11?检查ECU的供电情况和工作情况,确定是否是ECU的故障。

1.2发动机失速故障(1)故障现象:发动机工作时,转速忽高忽低,这种现象即为发动机失速现象,其故障被称为发动机失速故障。

(2)故障原因:造成发动机转速忽高忽低的原因有燃油喷盘系统的故障,也有点火控制系统的故障,还有进气系统的故障。常见的故障原因有以下几点:①进气系统存在漏气处。

如各软管及连接处漏气,PVC阀漏气,EGR系统漏气,机油尺插口处漏气,机油滤清器盖漏气等;②空气滤清器滤芯过脏;③空气流量计工作不正常;④燃油喷射系统供油压力不稳。

如油管变形,系统线路连接接触不良,燃油泵泵油压力不足,燃油压力调节器工作不稳定,燃油滤清器过脏,断路继电器触点抖动等;⑤点火正时不正确;⑥冷起动喷油器和温度正时开关工作不良;⑦ECU故障。

(3)诊断排除方法和步骤:①检查进气管路有无漏气现象。检查各软管及连接接头处、PVC阀管子、EGR系统、机油尺插口、机油滤清器盖;②检查供油压力。检查油箱中燃油是否过少,检查燃油管内的压力是否不稳。

具体方法与检查发动机不能发动时相同;③检查空气滤清器滤芯是否过脏;④检查点火提前角;⑤检查各缸火花塞工作情况;⑥检查冷起动喷油器和温度一时间控制开关的工作情况;⑦检查空气流量计的输出电压及与发动机工况的变化关系;⑧检查喷油器的喷油情况;⑨检查ECU的工作情况。

1.3发动机怠速不良故障(1)故障现象:发动机在中等以上转速运行时工作正常,当转速为怠速或接近怠速时,出现怠速不稳甚至熄火的现象,即为怠速不良故障。

(2)故障原因:造成怠速不良通常是由于进气系统和喷油控制系统的原因,个别时候也会因发动机机械故障造成怠速不良。

常见引起怠速不良的原因有:①进气系统有漏气处;②冷起动喷油器和温度一时间控制开关工作不正常;③喷油系统供油压力不正常;④喷油器故障引起喷射雾化质量差;⑤ECU故障。

(3)诊断排除方法和步骤:①检查进气管、PVC阀软管、机油尺处是否漏气;②检查空气滤清器滤芯是否过脏;③检查冷起动喷油器和温度一时间控制开关是否正常;④检查燃油系统压力是否过低;⑤检查喷油器喷射情况;⑥必要时检查汽缸压力和气门间隙;⑦检查ECU。

1.4混合气稀故障(1)故障现象:发动机转速不稳,动力明显不足,且有回火现象,则可认为发动机存在混合气过稀的故障。

(2)故障原因:①进气系统存在漏气现象;②冷起动喷油器和温度定时开关有故障;③系统燃油压力过低;④喷油器发卡或堵塞;⑤空气流量计故障;⑥水温传感器故障;⑦节气门位置传感器故障;⑧ECU故障。

(3)诊断排除方法和步骤:①检查进气系统有无漏气现象;②检查冷起动喷油器的定时开关;③检查喷油器有无堵塞、发卡故障;④检查空气流量计工作情况;⑤检查水温传感器;⑥检查节气门位置传感器工作情况;⑦检查ECU各端子输入、输出信号。

1.5加速不良故障(1)故障现象:发动机在油门由低速缓慢加速到高速时,工作完全正常,但在急加速时,发动机转速变化缓慢,有时有喘气或回火现象。

(2)故障原因:①进气系统存在漏气故障;②系统供油压力过低;③点火电压过低;④点火时间过迟;⑤汽缸压力过低或气门间隙过小;⑥节气门位置传感器工作不正常;⑦ECU故障。

(3)诊断排除方法和步骤:①检查进气系统有无漏气现象;②检查高压火花情况;③检查点火提前角是否正常;④检查系统供油压力;⑤检查节气门传感器工作是否正常;⑥检查ECU各端子信号是否正常;⑦必要时检查气门间隙和汽缸工作压力。

2发动机故障诊断与排除流程图2.1发动机不能起动故障诊断与排除流程图电控发动机不能转动或转动很慢,其主要原因是蓄电池或起动系统有故障,可检查蓄电池和起动系统进行排除:如果曲轴转动正常而发动机不能起动,其主要原因是燃油喷射系统的传感器、执行器、电控单元及其线路有故障,可按图1所示程序进行排除:2.2加速不良或熄火故障诊断与排除流程图2.3发动机怠速不良或熄火怠速不良或熄火的主要原因是怠速控制系统发生故障,可按图3所示程序进行排除:3检测与维修时的注意事项3.1电控发动机维修要点(1)控汽油喷射系统对汽油的清洁度要求很高,应使用牌号和质量完全符合要求的去铅汽油。

燃油滤清器要定期更换,以防止燃油中的异物堵塞喷油器。(2)严格按照要求使用电源。安装蓄电池时极性必须正确,否则电子元件会烧毁。

(3)尽量避免电脑受到剧烈振动,并要防止水分浸入电控系统各零(部)件内。(4)在蓄电池亏电导致发动机无法正常起动时,应及时给蓄电池充电或更换新的蓄电池,而尽量不要使用跨接电路的方法来起动发动机。

(5)不可用水冲洗微机控制单元和其他电子装置。发动机存放地点环境的湿度不宜太大,在夏季尽量不用水冲刷地板。(6)防止微机系统受到剧烈的机械冲击震动。

(7)发动机要远离能发射电磁场的电气设备,避免空间强电磁场对微机系统的干扰。3.2电控燃油系统检查要点(1)打开点火开关,而发动机未起动时,警告灯应点亮。

发动机正常起动后,警告灯应熄灭,如果不熄灭,则表示电脑自诊断系统检测到故障或异常现象。此时不能将蓄电池从电路中断开,以防微机中存储的故障代码及有关信息丢失。

应根据警告灯闪烁的次数或输出的故障编码,判断电子汽油喷射系统的故障,并用专用设备读取故障码。(2)对供油系统进行检修操作前,应先拆除蓄电池的搭铁线。

(3)电动汽油泵除受点火开关控制外,还受空气流量计内的开关控制。点火开关接通后,只有在发动机处于正常工作或起动状态,且空气流量计检测到空气流量信号或微机检测到转速和点火信号时,汽油泵才连续工作。

它的出油压力比一般的供油系高,损坏后,只能使用原型号的电动汽油泵进行更换。(4)检修时,不论发动机是否运转,只要点火开关接通,决不可断开任何正在工作的电气装置。

因为这些装置往往步、有一定的电感,当突然切断其工作电流时,会在电路中产生很高的瞬时电压,会造成电子器件的严重损坏。(5)如需要进行电弧焊接,应断开电控单元的供电电源线。

(6)对微机及与之连接的传感器、执行器进行检修时,操作人员须预先消除身上的静电,一定要带上接铁金属带,将其一端缠在手腕上,另一端夹到车身上,避免静电造成微机系统的损坏。

我想知道汽车尾气的检测方法,都要检测什么啊

天津圣威科技为您解答:汽车尾气检测方法有哪些?

一、怠速法SV-5Q尾气分析仪就是说汽车发动机在没有负载运转状态下,正处于接合位置而变速器处于空挡位置(此时自动变速箱应该在“停车”或“P”挡位这个位置)二、稳态工况法在均速的行驶中,保持加载的固定值,注意还包括两个等速工况段。

但是由于这个实验工况与实际情况有所差异,因而这检测方法的准确率低、误判率高。三、瞬态工况法根据美国瞬态排放测试方法,所用的测试仪器基本上与美国的联邦试验法相同。

由于要求较高的底盘测功机控制精度,其特点是目前现有检测手段中最好的,但是设备成本和发动机维修保养的费用较高。四、简易瞬态工况法SV-YQHA尾气分析仪是美国最新开发的一种用于在用车排放测试方法。

它在原有检测方法基础上,增加使用气体流量计测试各工况的排气流量,利用积分计算出单位里程排放量。该方法成本略高于稳态工况法,但比瞬态工况法低,测试精度较高。五、双怠速法在怠速方法基础上增加了高怠速检测。

将发动机转速稳定控制在50%额定转速,或制造厂技术中规定的高怠速转速时的工况。该方法十分便利、成本低。

但是存在严重局限性:该方法的检测结果只反映车辆怠速时的排放情况;检测不出氮氧化物,给化油器车留下了作弊空间和机会。

汽车发动机尾气的排放,是关系到一个发动机的好坏,一个好的发动机不仅在性能上有的优异的表现,而且在耗油量和尾气排放上都是有着姣好的表现。

但是再好的发动机在经常了长时间的使用都会损坏,为在了这时候在进行发动机维修已经晚了点,还不如平时多注意保养一下汽车,显得更加的划算。

汽车五种环保检测方法?

汽车尾气检测方法有哪些?

一、怠速法SV-5Q尾气分析仪就是说汽车发动机在没有负载运转状态下,正处于接合位置而变速器处于空挡位置(此时自动变速箱应该在“停车”或“P”挡位这个位置)二、稳态工况法在均速的行驶中,保持加载的固定值,注意还包括两个等速工况段。

但是由于这个实验工况与实际情况有所差异,因而这检测方法的准确率低、误判率高。三、瞬态工况法根据美国瞬态排放测试方法,所用的测试仪器基本上与美国的联邦试验法相同。

由于要求较高的底盘测功机控制精度,其特点是目前现有检测手段中最好的,但是设备成本和发动机维修保养的费用较高。四、简易瞬态工况法SV-YQHA尾气分析仪是美国最新开发的一种用于在用车排放测试方法。

它在原有检测方法基础上,增加使用气体流量计测试各工况的排气流量,利用积分计算出单位里程排放量。该方法成本略高于稳态工况法,但比瞬态工况法低,测试精度较高。五、双怠速法在怠速方法基础上增加了高怠速检测。

将发动机转速稳定控制在50%额定转速,或制造厂技术中规定的高怠速转速时的工况。该方法十分便利、成本低。

但是存在严重局限性:该方法的检测结果只反映车辆怠速时的排放情况;检测不出氮氧化物,给化油器车留下了作弊空间和机会。

汽车发动机尾气的排放,是关系到一个发动机的好坏,一个好的发动机不仅在性能上有的优异的表现,而且在耗油量和尾气排放上都是有着姣好的表现。

但是再好的发动机在经常了长时间的使用都会损坏,为在了这时候在进行发动机维修已经晚了点,还不如平时多注意保养一下汽车,显得更加的划算。

PNN神经网络,BP神经网络,Elman神经网络,ANN神经网络,几种神经网络中哪个容错能力最强?

人工智能与神经网络之间有什么关系?

神马?你接触了神经网络?

真了不起,人工智能与神经网络没有直接关系(神经元芯片出来后,会怎么样就不知劳),只是人工智能模仿了神经网络的部分功能,过50年后,也许能够完全模仿,期间计算机技术能按照现在的发展速度去发展话,是有可能的。

真的实现的那一天,人类未日是不是就会到来?

前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系

一、计算方法不同1、前馈神经网络:一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出,并输出给下一层.各层间没有反馈。

2、BP神经网络:是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络:包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。

二、用途不同1、前馈神经网络:主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。

2、BP神经网络:(1)函数逼近:用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数;(2)模式识别:用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来;(3)分类:把输入向量所定义的合适方式进行分类;(4)数据压缩:减少输出向量维数以便于传输或存储。

3、卷积神经网络:可应用于图像识别、物体识别等计算机视觉、自然语言处理、物理学和遥感科学等领域。联系:BP神经网络和卷积神经网络都属于前馈神经网络,三者都属于人工神经网络。因此,三者原理和结构相同。

三、作用不同1、前馈神经网络:结构简单,应用广泛,能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数.而且可以精确实现任意有限训练样本集。2、BP神经网络:具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。

网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定,并且随着结构的差异其性能也有所不同。3、卷积神经网络:具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。

扩展资料:1、BP神经网络优劣势BP神经网络无论在网络理论还是在性能方面已比较成熟。其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。

网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定,并且随着结构的差异其性能也有所不同。但是BP神经网络也存在以下的一些主要缺陷。

①学习速度慢,即使是一个简单的问题,一般也需要几百次甚至上千次的学习才能收敛。②容易陷入局部极小值。③网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导。④网络推广能力有限。

2、人工神经网络的特点和优越性,主要表现在以下三个方面①具有自学习功能。

例如实现图像识别时,只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络,网络就会通过自学习功能,慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。

预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、效益预测,其应用前途是很远大的。②具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。③具有高速寻找优化解的能力。

寻找一个复杂问题的优化解,往往需要很大的计算量,利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络,发挥计算机的高速运算能力,可能很快找到优化解。

参考资料:百度百科—前馈神经网络百度百科—BP神经网络百度百科—卷积神经网络百度百科—人工神经网络。

简述神经网络、机器学习、深度学习之间的关系与应用。