47、时钟分辨率对击键动态检测器性能的影响

时钟分辨率对击键动态检测器性能的影响

时钟分辨率对击键动态检测器性能的影响

在当今数字化时代,击键动态识别作为一种生物识别技术,在身份验证领域具有巨大的潜力。然而,其性能受到多种因素的影响,其中时钟分辨率是一个关键因素。本文将深入探讨时钟分辨率如何影响击键动态检测器的性能,并分析相关实验结果。

1. 多层感知器训练与测试

在训练阶段,密码计时向量用于创建自联想多层感知器。具体步骤如下:
- 首先创建一个多层感知器的骨架,它有 21 个输入节点,对应密码计时向量的 21 个元素,以及 21 个输出节点。
- 采用单一层的 21 个隐藏节点结构。
- 使用反向传播技术对这个骨架进行训练,以实现用户密码计时向量的自联想。学习参数设定为训练 500 个周期,学习率为 (1×10^{-4}),动量项为 (3×10^{-4})。

在测试阶段,将新的密码计时向量作为输入传入训练好的多层感知器,计算输出。然后计算输入与输出的欧几里得距离,将其作为异常分数。

2. 性能评估方法

为了评估三种击键动态检测器在不同时钟分辨率下的性能,采用了以下步骤:
- 创建密码计时表 :拥有 22 个数据集,仅在用于标记击键事件时间戳的时钟分辨率上有所不同,包括高分辨率时钟、15.625 毫秒的 Windows 事件时钟和 20 个派生时钟。从原始数据中提取密码计时表,计算按键保持时间和双字母间隔。每个受试者的 8 个会话中各提取 50 个密码计时向量,总共提取 20,400 个密码计时向量(50 个密码×8 个会话×51 个受试者)。
- 训练和测试检测器 :假设用户的长期密码被冒名

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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