1.陈国龙发表的入侵入侵部分主要论文
2.安庆师范学院物理与电气工程学院科研成果
3.网络入侵检测论文阅读笔记
陈国龙发表的部分主要论文
陈国龙教授的研究成果丰富，他在无线传感器网络领域做出了重要贡献。检测检测他与郭文忠、粒群陈羽中合作，算法探讨了无线传感器网络任务分配的源码原理动态联盟模型与算法，该研究发表在年的入侵入侵剑网源码《通信学报》上，被EI收录，检测检测刊载于第卷第期，粒群-页。算法 在多目标最小生成树问题上，源码原理陈国龙也有所建树。入侵入侵他与郭文忠、检测检测涂雪珠、粒群陈火旺共同提出了一种改进算法，算法该论文于年发表在《软件学报》上，源码原理chrome全屏源码卷，第3期，-页，同样被EI收录。 在异构机群数据流处理方面，陈国龙与郭文忠、夏添合作，探讨了自适应分配策略，他们的研究成果发表在年的《计算机辅助设计与图形学学报》上，卷，第8期，-页，同样获得了EI收录。 在求解多目标最小生成树问题上，kubesphere源码解读郭文忠与陈国龙合作的另一篇论文，采用离散粒子群优化算法，发表在年的《模式识别与人工智能》上，卷，第4期，-页，同样被EI收录。 陈仕涛、陈国龙、郭文忠和刘延华合作的入侵检测日志数据特征选择研究，基于粒子群优化和邻域约简技术，发表在年的《计算机研究与发展》上，卷，第7期，ceph源码包展现了他们的创新思路。 郭文忠与林宗明、陈国龙合作的网络安全态势要素获取研究，发表在年的《厦门大学学报》上，卷，第2期，-页，探讨了关键的网络安全问题。 最后，他们还探讨了网络安全组态势感知，以及如何结合粒子群优化进行效用分析，该研究成果发表在《小型微型计算机系统》上，展示了他们在网络安全领域的深入研究。扩展资料
陈国龙（－），定量结构源码福建省福清县沙埔镇文场村人。抗美援朝战争期间随所在部队入朝参战，任中国人民志愿军某部战士。年月在朝鲜前线作战中牺牲。安庆师范学院物理与电气工程学院科研成果
安庆师范学院物理与电气工程学院在年取得了显著的科研成果。以下是部分研究成果的概述： 江善和在控制工程领域发表的论文《均匀设计在粒子群算法参数设定中的应用》在年第2期的D级别刊物上，探讨了优化算法的应用策略。章礼华在原子与分子物理学报上发表了《基于量子费希尔信息的纠缠判据》，这是年第期的研究成果。 郑江云的计算机工程研究聚焦于《基于感觉容量的图像质量评价算法》，该论文在年第8期发表。黄忠的贡献则是《基于中剖面kd-树的光线跟踪加速算法》，同样在那年的第期发表。余春日的研究涉及多篇关于散射和量子力学的论文，如《Ne-HF散射的非弹性分波截面》和《DHF+He密耦散射的半经典研究》等。 尤建村的光子学报作品关注Nd:GdVO4晶体的特性，其研究《不同泵浦光下输出特性》在年第期发表。张平伟在四川大学学报上提出了辨识混沌系统参数的新方法，以及利用改进PSO算法的LSSVM入侵检测模型。 尹训昌和张朝龙分别在四川大学学报上探讨了反铁磁Gauss模型的相变和Lorenz混沌系统的参数辨识。刘万芳的研究则涉及量子Fisher信息在多方面的应用，如原子态的自旋压缩和最大自旋涨落等。 江善和的科研成果还包括在WCICA世界大会上发表的关于进化粒子群优化算法的论文。李彦梅的研究则涉及流量计性能影响的仿真与实验，以及Matlab在教学中的应用。 这些科研成果涵盖了物理、工程、计算机科学等多个领域，显示了安庆师范学院物理与电气工程学院在科学研究方面的深厚实力和广泛影响力。扩展资料
安庆师范学院物理与电气工程学院是在原物理系的基础上，年秋季组建的。截止到年月，学院有正式教职工人，其中硕士以上学历人，高级职称人；有教学班级个，共计名学生；有物理学（师范）、电子信息科学与技术、自动化、机械设计制造及其自动化、微电子学、光电子学六个本科专业。网络入侵检测论文阅读笔记
在实习期间，我研读了一篇题为《A Transfer Learning and Optimized CNN Based Intrusion Detection System for Internet of Vehicles》的论文，它发表于IEEE国际通信会议，该会议在通信领域具有较高的影响力。论文关注于车联网环境中的网络安全，针对智能汽车面临的网络攻击问题，如DoS、模糊攻击等，采用了两个代表性数据集：Car-Hacking和CICIDS，分别代表内部和外部网络攻击类型。
研究者选用VGG、VGG、Xception、Inception和InceptionResnet等深度学习模型作为基础，并借助粒子群优化算法进行超参数优化，如调整batch size、epochs和early stop patience等。论文采用了两种集成学习策略，即置信度平均和串联集成，选取表现最佳的三个模型进行组合，以提高预测准确性。
在数据预处理阶段，由于数据的像素值范围，网络数据需要归一化到0-。Car-Hacking数据集通过9个特征转换成9×9×3的彩色图像，CICIDS数据集则以××3的形式呈现，以保持时间序列信息。值得注意的是，尽管在Car-Hacking数据集上未使用HPO优化，模型默认参数已达到理想表现。
而在使用CICIDS数据集时，网络模型采用了HPO算法进行优化。尽管训练时间稍长，但模型在其他参数上的表现优异，显示出了其在车联网网络安全检测方面的潜力。