23、可视化分析与实时网络入侵检测系统的特征处理

可视化分析与实时网络入侵检测系统的特征处理

1. 可视化分析工具 ER - Explorer

1.1 视图介绍

在可视化分析中,有几个重要的视图用于支持实体关系发现:
- 同义词实体视图(Synonym Entity View) :当在网络视图(Network View)中选择一个关系时,同义词实体视图将为空;若将同义词实体添加到网络视图中,该视图会有相应显示。
- 路径视图(Path View) :显示连接源实体和目标实体的最短路径。具体规则如下:
- 当在网络视图中选择一个实体时,列出通过该选定实体的所有最短路径。
- 当没有实体被选中时,显示网络视图中所有实体的所有最短路径。
- 当选择一个关系时,此视图将为空。

1.2 可视化分析操作

可视化分析操作包括插入、删除和聚类,这些操作在视觉上实现了 TUBE 操作,同时还提供了高亮、缩放、拖动等支持可视化需求的操作,这些操作可以在 ER - Explorer 的工具栏和编辑菜单中找到。具体操作如下:
| 操作类型 | 对应操作 | 具体说明 |
| ---- | ---- | ---- |
| 插入(Insert) | 对应 T1 和 T2 中的 SelectCell | 假设用户插入一个实体 e,在 T1 中通过设置 B1(c(e)) = 1 改变掩码值;在 T2 中,对于 T1 中 c(ei) = 1 的情况,设置 B2(c(e, ei)) = 1,以揭示该实体与网络视图中所有实体的关系。插入实体有两种方式:一是使用相关实体视图和同义词实体视

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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