用于异常检测的实值否定选择算法

针对已有实值否定选择算法检测器生成过程的不足,提出了一种优化的检测器生成算法。充分利用自体空间的分布,优化检测器生成的中心位置,扩大检测器的半径,尽可能生成覆盖范围大的检测器;使用覆盖率期望值作为算法结束的一个控制参数,有效地避免了冗余检测器的产生。建立了异常检测系统的形式化描述,定义了一个新的异常检测性能衡量指标——错误率。最后,通过人工合成数据集2DSyntheticData以及实际的Iris数据集及Biomedical数据集对算法进行了验证。试验结果表明,相比V-detector算法,本文算法提高了检测率,降低了错误率,减少了所需检测器数量,整体检测性能较优。     

面向异常检测的双重否定黑洞覆盖算法

为了提高实值否定选择算法对黑洞区域判断的科学性和准确性,该文提出一种改进的双重否定黑洞覆盖算法。对于与检测器匹配的数据,所提算法不再将其简单地标识为正常数据,而是通过与自体数据的比较判断,将其标识为正常数据或异常数据。在数据集2DSyntheticData上的实验结果表明,该算法提高了对异常数据的检测率,方差较小,检测结果较稳定。     

一种基于区分矩阵的实值属性约简算法

通过粗糙集理论对一种实值属性约简算法进行了研究,给出了实值决策系统属性约简的算法,并采用UCI中的数据集进行分析,实验结果表明:该约简方法可以选择较少的属性而保持或改善分类能力.     

一种提高检测效率的V-detector优化算法的设计

实值阴性选择算法V-detector在产生检测器时不能确保检测器具有较大的覆盖范围,其结果是检测器集合中的检测器数量过多,检测效率较低。为提高检测效率,提出了V-detector优化算法,一方面,通过合理确定检测器的中心点位置及检测半径,扩展了检测器的覆盖范围;另一方面,优化算法采用假设检验的判定方法判断检测器集合对非自体空间的覆盖率。假设检验融合到检测器集合的生成进程中,在确保检测器集合满足覆盖率要求的条件下,减少了检测器集合中的检测器数量。实验结果表明,与原算法相比,优化算法使检测器集合中检测器的数量大幅度下降,检测效率得到提高。     

基于竞争学习型否定选择算法的孔洞检测

为了检测人工免疫系统中存在的孔洞,提出一种基于竞争学习的否定选择算法。该算法依据自体集和非自体集产生两个检测器集合,分别对非自体和孔洞进行检测。借鉴竞争型神经网络的特点,检测器之间构成一种竞争学习的关系。针对工程应用中自体集和非自体集可能动态变化的情况,检测器集合会根据当前自体集和非自体集自动更新。仿真实验表明,该算法可以有效地检测出孔洞。     

动态克隆选择和免疫网络结合的算法

提出了一种动态克隆选择算法和免疫网络相结合的新入侵检测算法。将基因库和高频变异加入动态克隆选择算法，提高检测器的进化速率。将免疫网络与动态克隆选择算法结合，消除成熟检测器中存在的冗余，提高检测器的生成效率。对算法中记忆检测器的生成加入变异和竞争，促进记忆检测器的进化，提高群体的亲和力水平。     

基于置换检验的两步基因特征选择算法

针对目前大规模基因数据集中存在大量的噪声和冗余基因这一问题,提出了一种基于置换检验的两步基因特征选择算法。该算法首先采用方差分析过滤噪声基因,然后采用相关系数过滤冗余基因,最后结合置换检验的方法,可以高效、自主地处理大规模基因数据集。采用PAM(prediction analysis for microarrays)分类器,在RSCTC 2010 Discovery Challenge提供的12个竞赛数据集作基因特征选择与分类实验,实验结果表明,提出的算法能够选择高分辨、低冗余的基因子集,与目前其他基因特征选择算法相比,可以提高分类器性能。     

利用近似马尔科夫毯的最大相关最小冗余特征选择算法

针对高维数据集中冗余特征或无关特征降低机器学习模型分类准确率的问题,提出了一种基于近似马尔科夫毯的特征选择(nmRMR)算法。该算法首先利用最大相关最小冗余的准则进行特征相关性排序;采用近似马尔科夫毯算法对冗余特征或者无关特征进行删除,并最大程度地提高特征之间的相关性从而获得最优特征子集。在UCI的8个公开数据集上对比的实验结果表明:与mRMR算法相比,本文算法所选择出的特征子集数平均减少了6.875个,平均分类准确率提高了0.78%;与FullSet算法相比,本文算法所选择出的特征子集数平均减少了20.56个,平均分类准确率提高了1.88%;与FCBF算法相比,本文算法所选择出的特征子集数平均减少了3.187 5个,平均分类准确率提高了0.825%;本文算法总体优于其他算法。     

基于全局和声搜索算法的特征基因选择方法

鉴于DNA微阵列数据中无关基因和冗余基因对分类精度和效率的影响,提出一种基于全局和声搜索的特征基因选择方法,首先采用ReliefF算法对微阵列基因数据集排序,取排序靠前的N个基因构成初选基因子集,然后利用全局和声搜索算法选择特征基因.两个公共微阵列数据集上的仿真实验表明,该算法全局搜索能力强,分类精度高,能够有效地剔除噪声和冗余基因,是一种有效的特征基因选择算法.     

基于Rough集的决策树算法

针对基于Rough集的经典分类算法值约简算法等不适合大数据集的问题，提出了基于Rough集的决策树算法。采用一个新的选择属性的测度——属性分类粗糙度作为选择属性的启发式，该测度较Rough中刻画属性相关性的测度正区域等更为全面地刻画了属性分类综合贡献能力，并且比信息增益和信息增益率的计算更为简单。采取了一种新的剪枝方法——预剪枝，即在选择属性计算前基于变精度正区域修正属性对数据的初始划分模式，以更有效地消除噪音数据对选择属性和生成叶节点的影响．采取了一种与决策树算法高度融合的简单有效的检测和处理不相容数据的方法，从而使算法对相容和不相容数据都能进行有效处理。对UCI机器学习数据库中几个数据集的挖掘结果表明，该算法生成的决策树较ID3算法小，与用信息增益率作为启发式的决策树算法生成的决策树规模相当。算法生成所有叶节点均满足给定最小置信度和支持度的决策树或分类规则，并易于利用数据库技术实现，适合大数据集。     

否定选择算法的自体半径分析

对于异常检测问题,负选择算法有着显著的检测效果,其检测性能受多个参数的影响,如自体半径和预期覆盖率等.传统的否定选择过程在检测器生成阶段的参数是根据经验选择的,这使得检测性能各不相同.对NSA参数提出一组新的方法评估分析,将自体边界通过迭代算法计算最佳自体半径,并生成不同参数的可变半径检测器.通过实验获取最佳自体半径的同时,还能同时提高检测器对非自体区域的覆盖面积.     

入侵检测系统中动态优化检测器生成方法的研究

在基于人工免疫的入侵检测系统中,通常会采用阴性选择算法来生成检测器,这种算法生成的检测器存在缺乏更新、容易饱和、误警率高等缺陷.鉴于此,给出了一种生成检测器的算法思路:以免疫遗传算法作为基础,对子代记忆检测器进行优化,并结合动态自体集演化方法生成正常行为特征,使子代检测器能够在一定程度上继承父代检测器的优良基因,该方案发挥了遗传算法并行操作、全局寻优、自适应优化等特征,避免了免疫病理机制转移进入入侵检测系统造成的安全隐患,增强了免疫入侵检测系统的实时性、健壮性、高效性、并行性和可适应性.     

一种基于核熵和人工免疫的网络异常检测方法

针对网络样本数据复杂且维数较高,导致异常检测模型容易遭受维数灾难这一问题,本文将核熵成分分析法应用到基于人工免疫的网络异常检测中,与传统的多元统计分析方法相比,核熵成分分析可以保证数据降维过程的信息熵损失更少,从而保留了更多有用的分类信息.基于降维后的数据,本文采用实值否定选择算法训练人工免疫检测器对网络异常样本进行检测.在入侵检测标准数据集KDD Cup99上进行了对比实验,实验结果表明,基于核熵成分分析的异常检测准确率从87.1%提高到了98.9%,有效地改进了网络异常检测的性能.     

基于改进关键帧选择的RGB-D SLAM算法

关键帧选择是提高视觉SLAM(simultaneous localization and mapping)算法精度及实时性的重要因素.关键帧常以图像的帧间相对运动距离为选择依据.该方法虽简单有效,但实时性、鲁棒性较差且容易产生大量冗余关键帧.针对上述问题,提出一种改进的关键帧选择算法.该算法整合了帧间相对运动距离、帧间特征点跟踪以及最小视觉变化来选择关键帧并删除冗余关键帧.基于该算法,结合具有较好方向和光照不变性的ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征,实现了RGB-D SLAM算法.在RGB-D数据集上的实验表明,改进的关键帧选择算法能够更精准、及时地选择关键帧,并在减少RGB-D SLAM中冗余关键帧的同时提高算法的实时性、建图和定位精度.     

基于人工免疫系统的检测器生成算法改进

研究了免疫检测器的生成机制,通过采用k平均聚类算法提取到的规则生成未成熟检测器,提出了将模糊逻辑理论运用到成熟检测器激活及记忆检测器生成的进化方法,改进了传统的以人工免疫为基础的入侵检测系统中随机生成未成熟检测器的算法.实验表明该方法能够提高检测器的检测性能,证实了该算法的有效性.     

基于图的四叉链表存储结构的最大频繁项集挖掘算法

虽然已有的最大频繁项集挖掘算法在结构和技术上已经做了很多改进,但还是存在挖掘速度慢、效率低的缺点,在此提出了图的四叉链表存储结构和基于该存储结构的最大频繁项集挖掘算法,该结构具有一次生成多次使用,不必耗用额外的存储空间等特点,基于该存储结构的最大频繁项集挖掘算法充分利用了该存储结构的特点以及频繁扩展集的性质,有效地减少了冗余候选集的生成,降低了串的冗余存储,将串集合间的比较转化为整型数组的比较,从而使得它比已有的最大频繁项集挖掘算法在挖掘效率上有了明显的提高,最后通过实验证明了该算法较其他已有算法效率有了较大的提高．     

一种网络冗余流量消除算法

针对大量数据片段冗余传输造成网络带宽浪费严重的问题,提出了一种基于动态查找表的冗余流量消除(DYNATABLE)算法。该算法动态统计流量中以不同字节值开头的数据块的冗余率,在保证目标块抽样率的情况下,选取冗余率高的数据块的首字节值为标识,实时更新查找表,根据查找表中的标识从数据包中选出数据块,对已经传输过的冗余数据块进行简单编码,用编码数据替换原冗余数据片段,再对消除冗余流量的数据包进行传输。对比基于最大值选择和基于静态查找表选择等冗余流量消除算法,DYNATABLE算法能跟踪网络数据的动态变化,带来更高的字节节省,平均字节节省率提高到21.8%。     

基于Relief的组合式特征选择

ReliefF是公认的效果较好的filter式特征评估方法,但该方法一大缺点是不能辨别冗余特征．提出两种基于Relief的组合式特征选择算法：ReCorre和ReSBSW,这两种算法均首先利用ReliefF算法过滤掉无关特征,然后分别采用相关分析(Correlation)以及顺序后向搜索(SBS)的Wrapper算法去除冗余特征．在实际数据集以及人造数据集上进行了实验,分析比较了Relief,ReCorre以及ReSBSW算法的性能．实验结果得出如下结论：ReliefF方法对无关特征较多的数据集能够很好的降维,但对于实际数据中特征间关系较复杂的情况,只能去掉很少的无关特征,并会去除一部分相关特征,ReliefF不能处理冗余特征,ReCorre可以在ReliefF基础上去除大部分冗余特征．ReSBSW算法可得到较好的泛化性能,但算法计算量很高,不适合大规模数据集．     

基于交集为空的概念格批处理生成算法

采用剪枝方法,通过对NextClosure算法的改进,提出一种基于剪枝的概念格批处理算法Prun-NextClosure,减少了概念格构造过程中闭包运算的次数,从而提高概念格的构造效率。实验使用随机生成的数据集,验证了该算法的正确性和有效性。     

基于改进的和声搜索算法的特征基因选择方法

DNA微阵列数据通常含有成千上万个基因,其中含有大量与分类无关的基因和冗余基因,这些基因的存在会严重影响分类精度和效率.针对这一问题,提出一种基于改进的和声搜索算法的特征基因选择方法,首先采用Relief F算法对微阵列基因数据集排序,取排序靠前的N个基因构成初选基因子集,然后再利用改进的和声搜索算法选择特征基因.通过在3个公共微阵列数据集上的仿真实验,结果表明,该算法能够在更少的特征基因情况下达到很高的精度,是一种有效的特征基因选择算法.