精准的入侵检测算法是确保网络安全的有效手段,为了解决传统检测算法准确性差、检测效率不高的问题,分析了网络入侵检测的现状,利用基于PReLU激活函数的ELM算法和改进的K-means算法设计了一种多级混合式入侵检测方法。利用NSL-KDD数据集进行算法检测效果的验证,结果表明与传统的BP神经网络算法、SVM算法、ELM算法相比,多级混合式入侵检测方法检测率更高,精确度更高,并且大幅降低了误报率,在网络入侵类型判断方面具有更优异的检测效果。

针对曲面玻璃表面缺陷成像难、识别准确率低等问题,提出一种基于YOLOv4的曲面玻璃表面缺陷检测方法。根据光源的方向确定平面与曲面的光学特性,采用明场背面漫射照明的方式来获得图像信息,确立打光方案后获取不同表面的缺陷图片。使用改进K-means聚类算法,采用交并比函数确定锚框的量度,解决原锚框大小不适用于玻璃缺陷小目标检测问题。将所提方法与缺陷检测主流算法对比验证。结果表明:所提改进的YOLOv4方法均值平均精度(mAP)可以达到80.14%,与Faster RCNN以及YOLOv3算法相比,mAP分别提升了8.29%和16.11%,并且有更好的鲁棒性和检测效果。

电路板的激光打孔路径优化是一个NP完全问题,随着孔群数量的增加,其复杂性和解空间会成指数性增长。文章采用K-means算法和改进模拟退火算法,并结合孔群加工的数学模型研究HDI激光打孔的路径优化。首先采用K-means算法聚类分析得到相似度高的孔群,初始种群运用贪婪选择策略,降低起始搜索范围,提高收敛效率;寻优过程中加入遗传算法的DIM(Displaced Inversion Mutation)变异算子,避免模拟退火算法陷入局部最优解。仿真试验结果表明,该方案求解出的最优路径比采用模拟退火算法有明显改善。