| 融合長短期記憶網絡和支持向量機的Wi-Fi室內入侵檢測 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：4799 K | |
| 標簽： 室內入侵 長短期記憶網絡 支持向量機 | |
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| 文檔介紹：基于Wi-Fi感知的室內入侵檢測系統是一種無需在移動實體上附加任何設備即可檢測移動實體的系統。針對目前檢測方法忽略復雜的幅度變化和相位變化引起的潛在影響，提出了融合長短期記憶網絡和支持向量機的室內入侵檢測新方法LSID（Long Short-Term Memory and Support Vector Machine Intrusion Detection）。LSID方法采用一種新的特征值建模方式，利用長短期記憶網絡可以學習到時序特征并且能捕捉時序信號長期的依賴關系，將信道狀態信息真實值與長短期記憶神經網絡的預測值之差作為特征值，能更準確地捕捉入侵者對信號狀態信息的影響。該檢測方法在學校實驗室環境下經過多次實驗驗證，最終檢測準確率達到99.21%，通過多組實驗比對，結果顯示LSID方法具有有效性和可行性，相比于其他入侵檢測方法準確率明顯提升。 | |
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