李成海
- 作品数：39 被引量：195H指数：9
- 供职机构：空军工程大学防空反导学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信军事兵器科学与技术更多>>
- 基于边缘信息的快速配准算法
- 2010年
- 为了实现快速、高精度的图像配准,首先利用LOG算子提取图像边缘信息,然后利用Freeman码,并定义了一种边缘轮廓间的相似性度量,找到两幅图像中对应的边缘轮廓,最后在矩不变量思想的基础上定义了一种矩中心点,利用矩中心点之间的对应关系实现了高效率、高精度的图像配准。通过实验,证实了该算法的快速性和准确性。
- 于兵李成海甘进杜书华
- 关键词：图像配准边缘检测
- 基于3DGRTI技术的目标跟踪训练模拟器设计
- 2005年
- 3DGRTI(三维图形实时成像)技术在一些对虚拟环境沉浸感要求不特别高的场合有着广泛的应用。文章探讨该技术用于目标跟踪训练模拟器的设计思想及技术难点。
- 郑全第陈中柱李成海
- 关键词：目标跟踪训练模拟器
- 改进的聚类算法在入侵检测系统中的应用被引量：8
- 2019年
- K-中心点聚类算法是几种经典的聚类算法之一。但传统的K-中心点聚类算法的效率以及稳定性较低,聚类的过程缓慢,容易陷入局部最优解,使得聚类最终结果的准确性不能得到保证。为此,提出了一种基于数据的"密度"信息有效地改进K-中心点聚类算法并应用于入侵检测模型。该算法很好地克服了传统的K-中心点聚类算法过分依赖初始中心点选择的弊端,并且用实验分别验证,以这种方法来进行数据的聚类相比于传统的K-中心点聚类算法,显著提高了数据集聚类的效果,在入侵检测系统的应用中也有效地提高了检测率和降低了误检率,具备一定的实用价值。
- 邢瑞康李成海
- 关键词：聚类算法入侵检测K-中心点
- 基于注意力机制的SSA-TCN-GRU的网络安全态势预测
- 2022年
- 传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,各种网络安全因素之间存在相关性和重要性差异。针对上述问题,提出了一种基于注意力机制的奇异谱分析(SSA)和时域卷积网络(TCN)与门控循环单元(GRU)的组合预测模型。该模型通过对网络安全态势数据进行奇异谱分析,分解并重构为一系列子序列;对每个子序列建立TCN-GRU神经网络的预测模型,并引入注意力机制动态调整属性的权值;将子序列的预测结果进行叠加,得到最终的预测值。实验结果表明,所提预测方法的拟合度为0.997,其拟合效果和收敛速度均优于其他模型。
- 李成海孙隽丰
- 关键词：网络安全态势预测奇异谱分析
- 严格直觉模糊熵被引量：2
- 2016年
- 通过对现有直觉模糊熵构造方法的分析,针对隶属度和非隶属度函数相等但直觉指数不同导致熵值无法区分的局限性,借鉴经典数学中严格大于和严格小于的概念,提出了严格直觉模糊熵(strict intuitionistic fuzzy entropy,SIFE)的概念并给出公理化定义。在该定义基础上给出一个SIFE构造方法,然后抽象为一般表达式,使得SIFE的特性在决策排序问题中更加适用。通过算例分析,表明该方法的正确性,与其他直觉模糊熵构造方法比较,说明该方法可以克服存在的局限性。
- 范晓诗雷英杰李成海郭新鹏
- 关键词：直觉模糊集
- 完善计算机通信网络安全的策略分析被引量：6
- 2015年
- 随着我国科学技术的发展及信息网络的不断完善,计算机通信在各领域被广泛应用,为我国经济发展及现代化建设作出了巨大贡献。但由于该技术起步较晚,对于安全保障各项制度及规范不够完善,使得计算机通信网络存在一些隐患,严重威胁网络安全,本文就这些隐患要素进行了分析,同时探讨了完善计算机通信网络安全的策略。
- 梁辰李成海
- 关键词：计算机通信网络安全
- 入侵检测系统及其在构建校园网安全防护体系中的应用被引量：3
- 2007年
- 入侵检测系统是一种基于主动策略的网络安全系统,它通过监视运行系统的状态与活动,检测出非授权的和恶意的网络访问行为,产生入侵告警。文中对入侵检测系统进行了分析说明,讨论了入侵检测系统在构建校园网安全防护体系中的应用。
- 高媛李成海
- 关键词：入侵检测安全防护体系校园网
- 自适应变异麻雀搜索优化算法被引量：11
- 2023年
- 针对麻雀搜索算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题,提出一种自适应变异麻雀搜索算法(AMSSA)。先通过猫映射混沌序列初始化种群,增强初始种群的随机性、遍历性,提高算法的全局搜索能力;再引入柯西变异和Tent混沌扰动,拓展局部搜索能力,使陷入局部极值点的个体跳出限制继续搜索;最后,提出探索者-跟随者数量自适应调整策略,利用各阶段探索者和跟随者数量的改变增强算法前期的全局搜索能力和后期的局部深度挖掘能力,提高算法的寻优精度。选取16个基准函数和Wilcoxon检验进行验证,实验结果表明:所提算法与其他算法相比,寻优精度、收敛速度和稳定性都取得较大提升。
- 唐延强李成海宋亚飞陈晨曹波
- 关键词：柯西变异
- 基于灰色层次模型的计算机网络安全评估被引量：2
- 2017年
- 针对计算机网络安全评估中主观因素多、指标难以量化、评估方法繁杂的问题,建立了一种基于灰色层次分析法(AHP)的网络安全评估模型。首先,根据综合评价指标体系构建原则,结合目标网络实际情况,建立由目标层、指标层、子指标层构成的层次化网络安全评估指标体系;其次,为减小主观因素的影响,采用层次分析法和德尔菲法构造判断矩阵,结合加权平均和方根法确定指标权重系数;然后,根据灰色系统理论,对目标网络进行综合评估,得到最终的综合评估值;最后,通过对某电子实验室专用网络进行仿真分析,计算得到定量的评估值。评估结果能反映评估对象的真实情况,对网络的下一步建设有指导作用。
- 江洋李成海
- 关键词：计算机网络安全评估指标体系层次分析法
- 基于改进粒子群优化和极限学习机的网络安全态势预测被引量：17
- 2021年
- 针对网络安全态势预测模型预测精度不高、收敛较慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化极限学习机(IPSO-ELM)算法的预测方法。首先,通过改进粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重和学习因子来实现两种参数随着迭代次数增加的自适应调整,使PSO初期搜索范围大、速度高,后期收敛能力强、稳定。其次,针对PSO易陷入局部最优的问题,提出一种粒子停滞扰动策略,将陷入局部最优的粒子重新引导至全局最优飞行。改进粒子群优化(IPSO)算法既保证了全局寻优的能力,又对局部搜索能力有所增强。最后,将IPSO与极限学习机(ELM)结合来优化ELM的初始权值及阈值。与ELM相比,结合IPSO的ELM的预测精度提高了44.25%。实验结果表明,与PSO-ELM相比,IPSO-ELM的预测结果拟合度可达到0.99,收敛速度提升了47.43%。所提算法在预测精度和收敛速度等指标上明显优于对比算法。
- 唐延强李成海宋亚飞
- 关键词：网络安全粒子群优化极限学习机惯性权重
