【摘 要】
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分析用户网络行为,识别诈骗网站,对电信网络诈骗犯罪的防控工作具有重要的实际意义.本文通过研究用户的多步骤、时序性的网络数据流,提取显性流量特征以及隐性网络行为特征,建立基于BP神经网络的诈骗网站识别模型,实现对诈骗网站的动态识别.为解决传统的诈骗网站检测模型精确度不足、模型开销庞大的问题,以及传统BP神经网络模型容易陷入局部最优解的问题,本文提出遗传算法优化的BP神经网络模型,通过遗传算法寻找最佳初始权阈值,优化神经网络模型.在用户网络行为数据集的基础上进行实验,证明模型能够有效识别网站的诈骗属性,具有实
【机 构】
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浙江警察学院计算机与信息安全系,杭州 310000
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分析用户网络行为,识别诈骗网站,对电信网络诈骗犯罪的防控工作具有重要的实际意义.本文通过研究用户的多步骤、时序性的网络数据流,提取显性流量特征以及隐性网络行为特征,建立基于BP神经网络的诈骗网站识别模型,实现对诈骗网站的动态识别.为解决传统的诈骗网站检测模型精确度不足、模型开销庞大的问题,以及传统BP神经网络模型容易陷入局部最优解的问题,本文提出遗传算法优化的BP神经网络模型,通过遗传算法寻找最佳初始权阈值,优化神经网络模型.在用户网络行为数据集的基础上进行实验,证明模型能够有效识别网站的诈骗属性,具有实战意义.
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城市公共交通是满足人民群众基本出行需求的社会公益性事业,与人们的生产生活息息相关,同时它也是体现城市综合发展能力和现代化水平的重要标志.北京公共交通控股(集团)有限公司(简称“北京公交”)承担着首都地面公交主体运营任务,在实施科教兴国、人才强国和交通强国战略的驱动下,坚持人才培养和行业发展内在统一、职业教育与学历教育协同发展,提出创建北京公交职工“1+X+X”(“职业教育+技能水平+学历教育”)学历提升模式,推动职工职业素养、学历水平与技能水平的同步提升,培养复合型、应用型公交行业人才,服务企业转型升级.
为了解决RRT*算法在复杂的多障碍环境中搜索速度慢、规划路径不平滑等问题,提出了一种改进的RRT*路径规划算法.改进后的算法将A*算法和RRT*算法结合起来,首先利用A*算法搜索出的最优路径作为引导路径生成引导域,限制RRT*算法的采样区域,提高其采样效率,然后在引导域中不断迭代搜索,得到一条无碰撞路径,再基于B样条曲线的路径优化,使移动机器人能够平稳安全到达终点.最后,通过与RRT*算法和Informed-RRT*算法的仿真对比,验证改进算法的有效性和优越性.
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