sitemap
Наш сайт использует cookies. Продолжая просмотр, вы даёте согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с нашей Политикой Конфиденциальности
Согласен
Поиск:

Вход
Архив журнала
Журналы
Медиаданные
Редакционная политика
Реклама
Авторам
Контакты
TS_pub
technospheramag
technospheramag
ТЕХНОСФЕРА_РИЦ
© 2001-2025
РИЦ Техносфера
Все права защищены
Тел. +7 (495) 234-0110
Оферта

Яндекс.Метрика
R&W
 
 
Вход:

Ваш e-mail:
Пароль:
 
Регистрация
Забыли пароль?
Книги по нанотехнологиям
Пантелеев В., Егорова О., Клыкова Е.
Суминов И.В., Белкин П.Н., Эпельфельд А.В., Людин В.Б., Крит Б.Л., Борисов A.M.
Другие серии книг:
Мир материалов и технологий
Библиотека Института стратегий развития
Мир квантовых технологий
Мир математики
Мир физики и техники
Мир биологии и медицины
Мир химии
Мир наук о Земле
Мир электроники
Мир программирования
Мир связи
Мир строительства
Мир цифровой обработки
Мир экономики
Мир дизайна
Мир увлечений
Мир робототехники и мехатроники
Для кофейников
Мир радиоэлектроники
Библиотечка «КВАНТ»
Умный дом
Мировые бренды
Вне серий
Библиотека климатехника
Мир транспорта
Мир фотоники
Мир станкостроения
Мир метрологии
Мир энергетики
Книги, изданные при поддержке РФФИ
Тег "fractal analysis"
Первая миля #6/2021
И.Котенко, И.Саенко, О.Лаута, А.Крибель
МЕТОД РАННЕГО ОБНАРУЖЕНИЯ КИБЕРАТАК НА ОСНОВЕ ИНТЕГРАЦИИ ФРАКТАЛЬНОГО АНАЛИЗА И СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ
DOI: 10.22184/2070-8963.2021.98.6.64.70 В статье рассматривается метод обнаружения кибератак на компьютерные сети, основанный на выявлении аномалий в сетевом трафике путем оценки его самоподобия и определения воздействия кибератак с использованием статистических методов. Предлагаемая методика предусматривает три этапа, в рамках которых выполняются анализ свойства самоподобия для эталонного трафика (с применением теста Дики-Фуллера, R/S-анализа и метода DFA), анализ свойства самоподобия для реального трафика (теми же методами) и дополнительной обработки временных рядов статистическими методами (методы скользящего среднего, Z-Score и CUSUM). Рассмотрены вопросы программной реализации предложенного подхода и формирования набора данных, содержащего сетевые пакеты.
Наноиндустрия #7-8/2019
О.П.Познанский
Топометрия воксела: фрактальные и евклидовы дескрипторы диффузионно-взвешенной формы разнонаправленного магнитно-резонансного сигнала
Форма поверхности внутри вокселей в разнонаправленной диффузионно-взвешенной магнитно-резонансной томографии характеризуется топологической неоднородностью. Если контур неправильной формы можно идентифицировать и сегментировать из цифрового изображения, то соответствующие геометрические дескрипторы могут применяться для его числовой характеристики. В работе введены фрактальные и евклидовы размерности объема, площади и среднего радиуса для описания поверхности. Их можно использовать в качестве суррогатного параметра для определения шероховатости. Взаимосвязь между показателями разных вокселей показывает существование отдельных групп со структурными различиями, заданными типом биологической ткани. Метод представляет стандартизированную непрерывную числовую классификацию формы, полезную для количественного анализа изменения морфологии поверхности от воспалительных заболеваний, процессов старения и развития биологических тканей. DOI: 10.22184/1993-8578.2019.12.7-8.406.414
Разработка: студия Green Art