【摘 要】
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为应对入侵手段复杂多样的安全形势,解决现有入侵监测技术成本高、适应性差的问题,设计研发一种成本低廉、兼容性好、方便拓展的入侵监测系统.应用开源深度机器学习框架Tenso
【机 构】
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大连交通大学土木与安全工程学院,大连交通大学隧道与地下结构工程技术研究中心
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为应对入侵手段复杂多样的安全形势,解决现有入侵监测技术成本高、适应性差的问题,设计研发一种成本低廉、兼容性好、方便拓展的入侵监测系统.应用开源深度机器学习框架Tensor FLow实现基于卷积神经网络的图像识别算法,构建辅助安全系统,并在多种工况下对系统有效性进行验证.结果表明：系统能以较高准确率对入侵行为进行识别,在多分类情景下,随训练样本数量的增加,模型预测准确率得到提高,而收敛时间有所增加,开启GPU加速后缩短为原来的1/10.
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