基于修正核函数SVM的网络入侵检测

支持向量机分类方法在小样本、非线性情况下具有较好的泛化性能,在入侵检测系统中有着广泛的应用。针对入侵检测过程中可能出现的由两类样本不平衡造成的分离超平面偏移现象,以核函数所蕴含的黎曼几何为依据,引入一个伪一致性变换函数,对核函数进行修改,提高支持向量机的分类泛化能力,建立基于支持向量机的网络入侵检测系统,并对系统总体结构和运行机制进行了详细的描述。实验仿真表明,该系统可有效地提高入侵检测的准确率,改善由于数据集不平衡造成的支持向量机分类偏移的情况。     

反导预警作战资源调度方法

针对反导预警作战中多部预警资源协同探测多批弹道导弹目标的问题,根据反导预警作战资源调度的特点,提出了反导预警作战任务分解策略,并以调度效益、交接次数和资源负载均衡度为目标建立了多目标优化模型。通过重新设计粒子编码方式以及对重新定义粒子群优化算法中的位置更新公式,使其适用于求解离散变量优化问题。针对粒子群优化算法容易过早收敛的缺点,在进行局部搜索时使用变邻域搜索算法,从而增强算法的寻优能力。通过仿真实验验证,将两种算法相结合能够快速有效地解决反导预警作战资源调度问题。     

QoS动态变化的服务选择算法

由于现代战争的快节奏和异常激烈,在面向服务的军事综合电子信息系统中候选服务的服务质量往往随时间快速变化,有时还有服务的加入和退出,现有组合服务选择方法很难应对这种场景. 提出了一种基于危险理论的动态约束多目标免疫克隆算法（DCMOICADT）用于QoS动态变化的服务选择. 首先将基于QoS的军事信息服务选择问题建模为带QoS约束的动态多目标组合优化问题,接着采用基于危险理论的动态约束多目标免疫克隆算法同时优化多个目标函数,最终产生一组满足约束条件的Pareto最优解服务组合集. 对比实验结果表明,DCMOICADT设计了环境感知因式用于描述QoS动态变化,使用Pareto-占优集和有益不可行解协同的免疫进化方案,能根据当前环境的变化快速且自适应地调整各免疫操作,所得最优解集具有较好的多样性和较强的逼近性,能有效解决QoS 动态变化的军事信息服务选择问题.     

海战场C4ISR系统的服务自动组合方法

针对C⁴ISR系统中服务人工智能(artificial intelligence, AI)规划组合存在的服务数量大、不能处理服务执行过程中动态产生的新个体、业务流程和服务质量不确定等问题,提出了一种基于离散事件演算和马尔可夫逻辑网(discrete event calculus Markov logic network, DEC-MLN)的服务自动组合方法。首先给出了面向服务的海战场C⁴ISR系统的流程图,用对事件演算进行拓展形成的DEC-MLN对服务的输入、输出、前提条件和执行效果及基本服务流程进行建模,用MLN的权重刻画组合过程中业务流程和服务质量的不确定性。接着提出了一种基于模板的服务自动组合框架,并给出了溯因DEC规划方法。所提方法克服了基于传统AI规划组合方法限于顺序组合的问题;且DEC-MLN的谓词规模较小,提高了服务组合效率;DEC-MLN在处理不确定性的基础上又能解除封闭世界假说的限制,可以处理组合执行过程中新增个体,增加了组合的动态性。最后用实例验证了所提方法的可行性与有效性。     

基于自编码神经网络的高分辨率距离像降维法

为了提高支持向量机(SVM)分类效率,大幅减少以高分辨率距离像(HRRP)功率谱为特征的支持向量机目标识别分类器的计算量,采用自编码神经网络深度学习方法,实现高维、非线性HRRP功率谱的数据降维。在此基础上,提出了Autoencoder-SVM模型,综合利用自编码神经网络的特征提取能力和SVM的分类能力。仿真结果显示,在HRRP功率谱降维方面,自编码神经网络的降维效果远好于核主成分分析和等距映射算法,其降维结果对SVM分类结果影响甚微,但大幅缩短了SVM的计算时间;同时,在隐层节点数相同的情况下,随着隐含层数的增加或者深度的增加,自编码神经网络数据降维或特征提取效果更好。