简介:传统基于Gabor滤波器的SAR目标识别方法根据图像全局特征进行目标识别,忽略图像局部纹理特征,容易受到噪声因素的干扰,获取的SAR目标识别结果精确度较低。因此,提出基于图像局部纹理特征的SAR目标识别算法,对SAR图像纹理特征进行提取,提取SAR图像纹理特征时,采用优化的TPLBP特征描述器提取图像局部纹理特征,获取TPLBP局部纹理特征向量;通过基于ELM分类器的SAR目标识别算法,对TPLBP局部纹理特征向量进行SAR目标分类与识别,获取理想的SAR目标识别结果。实验结果表明,所提方法在SAR目标识别方面具有准确率高、误判率低的优势。
简介:摘要:随着互联网技术的发展和应用,网络安全威胁识别与防御已成为当前亟需解决的问题。本研究采用大数据技术,对网络安全威胁进行识别与防御研究。基于大数据分析框架,对海量网络数据进行分析和处理,采用机器学习方法对网络流量中的异常行为进行准确识别,并构建了实时威胁识别与防御模型。研究结果表明,与传统网络安全防御策略相比,这种方法在识别网络异常行为和应对网络攻击上更具有效性和实时性,大大提升了网络安全防护的能力。此外,本研究进一步对比了不同机器学习算法在网络安全威胁识别中的性能和效率,为选择更为高效的网络安全防御策略提供了有益参考。本研究有助于促进网络安全威胁识别技术的发展,提高网络安全防护的预警水平和应对能力,充分发挥大数据在网络安全领域中的优势。