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面向路网交通流态势预测的图神经网络模型北大核心CSCD
作者：姜山丁治明徐馨润严瑾
发表期刊：计算机科学与探索 2021年6期
关键词：交通流态势预测图卷积图小波神经网络交通流
摘要：融合了路网结构的交通流态势预测是一个高度非线性化且复杂的时空动态相关性的时序数据预测问题.然而,传统交通流态势预测方法无法建模交通网络中长时间序列数据间的时空相关性.针对交通路网交通流态势预测问题,提出了一种基于图结构的交通流预测深度学习模型.首先,基于图小波变换定义图小波卷积算子,设计了面向路网交通流态势预测的图小波卷积神经网络模块;其次,结合时空注意机制构建了用于道路网络交通流态势预测的时空动态相关性模型,以捕获交通网络的动态时空…查看全部>>
MFA-SGWNN:基于多特征聚合谱图小波神经网络的僵尸网络检测北大核心CSTPCD
作者：吴悔陈旭景永俊王叔洋
发表期刊：北京大学学报（自然科学版） 2024年3期
关键词：僵尸网络图小波神经网络网络安全
摘要：在僵尸网络攻击中,由于伪装后的僵尸网络流量数据特征与正常流量数据特征过于相似,使得传统的检测方法难以准确地进行区分.为解决这一问题,提出一种基于多特征聚合谱图小波神经网络的方法(Multi-feature Aggregation Spectral Graph Wavelet Neural Network,MFA-SGWNN),将流量的属性特征与空间特征相结合,能有效地捕获隐藏的感染主机流量特征,增强僵尸网络节点的特征表示,同时规避了数…查看全部>>