基于OS-ELM和SDAE的Wi-Fi入侵检测方法

为解决大多数Wi-Fi网络入侵检测方法实时性差、误报率高等问题,提出一种基于在线序列极限学习机(OS-ELM)的实时Wi-Fi网络入侵检测系统模型.首先,考虑到实验样本数据中正常与异常数据极不平衡的问题,采用SMOTE算法对数据样本中的异常数据和正常数据进行平衡处理操作,使分类器的分类效果不受样本数据集中多数类样本的影响.然后使用栈式降噪自编码网络(SDAE)对平衡后的数据进行降维,消除无关或冗余特征降低检测建模规模,避免维度灾难.最后,在AWID数据集进行处理并输入到OS-ELM分类器中,结果表明:与其他基于浅层学习算法的检测方法相比,所提方法可有效地精简数据特征,降低了检测时间,同时在检测精度和误报率方面也体现出了更优性能.     

基于SSAE-PNN算法的网络入侵检测研究

针对常用的入侵检测算法的收敛速度慢和误报率高的问题,本文提出一种基于栈式稀疏自编码器(SSAE)和概率神经网络(PNN)的入侵检测方法.首先,使用栈式稀疏自编码器对数据进行特征提取,获得低维、深层次的特征集,从而降低检测结果的误报率;然后,使用收敛速度快的概率神经网络对特征集分类,减少了训练模型的时间.本文使用NSL-KDD数据集对模型进行验证,实验结果表明,与其他入侵检测算法相比,SSAE-PNN模型取得了更优秀的检测效果.     

投影自表示无监督极限学习机

无监督极限学习机在投影过程中保持原始高维空间中的稀疏或近邻结构,样本在高维空间中存在冗余信息,原始的数据结构不一定适应于投影后的低维特征空间.为此,结合无监督极限学习机和子空间聚类的自表示学习,提出投影自表示无监督极限学习机模型.该模型是面向聚类的特征提取方法,在投影过程中学习自表示子空间结构,从而使无监督极限学习机提取的特征自适应于聚类任务.在IRIS数据集、 6个基因表达和2个医学影像高维数据集上进行实验,结果表明该模型和算法是有效的.     

汽油辛烷值近红外光谱检测的改进极限学习机建模方法

为提高近红外光谱法检测汽油辛烷值的精度,该文提出一种汽油辛烷值近红外光谱检测的改进极限学习机(i ELM)新型建模方法。该算法融合了极限学习机算法(ELM)与基于变量投影重要性系数的改进叠加偏最小二乘回归(VIP-SPLS)模型算法,有效解决了ELM模型隐含层输出矩阵维数高和高度共线性的问题。采用该算法对汽油辛烷值的近红外光谱检测数据进行建模,发现改进极限学习机模型的精度比现有的偏最小二乘回归模型和极限学习机模型分别提高20.0%和29.3%,验证了方法的有效性。实验表明,该文方法可用于汽油辛烷值的近红外光谱检测,检测精度良好。     

一种基于粒子群优化和核极限学习机的入侵检测算法

针对网络入侵检测准确率低、误报率高的问题,本文提出了一种基于粒子群优化和极限学习机的入侵检测算法。粒子群优化算法(PSO)是一种群智能算法,核极限学习机(KELM)是一种学习速度快、泛化能力强的经典核机器学习的方法,但是极限学习机对核函数及参数的选择直接影响它的分类性能。本文算法中利用粒子群算法优化核极限学习机的核参数,采用学习能力强且线性组合泛化能力强的全局性核函数,形成了多核极限学习机,可以有效提高单核极限学习机（ELM）分类器的性能。最后通过实验对算法性能做了对比分析,实验结果验证了本文算法的有效性。     

基于POS-ELM的孤立性肺结节诊断方法研究

在肺结节诊断方法研究中,传统机器学习诊断方法存在诊断性能不稳定的问题。为了提高孤立性肺结节的识别准确率,提出基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)参数的极限学习机(extreme learning machine,ELM)辅助诊断方法。首先采用PSO选取ELM最佳的初始权重ω和偏置b;然后利用最佳参数ω和b对ELM进行训练;再利用PSO-ELM对通过稀疏自编码得到的肺结节特征进行分类识别。实验中,将传统机器学习算法与本文方法进行对比,结果表明,利用粒子群优化算法进行优化的极限学习机在孤立性肺结节诊断方面具有较高识别准确率和稳定的分类性能,可以作为一种有效的肺结节诊断工具。     

基于数据增强的DBN-ELM入侵检测方法

随着工业4.0时代的到来,工控安全事件频发,工控信息安全问题已经备受关注。由于工控环境较为复杂,导致传统机器学习方法在分类大量工控数据时存在收敛速度慢、泛化性较差以及数据分布不均衡等问题。为了解决此类问题,本研究采用一种基于WGAN-GP数据增强并运用深度信念网络和极限学习机相结合的深度学习入侵检测方法,本方法基于一种梯度惩罚的生成对抗网络数据增强并将深度信念网络（deep belief network,DBN）自动提取特征的能力与极限学习机（extreme learning machine, ELM）快速学习的能力相结合。采用加拿大网络安全研究所公布的 CICIDS2017 数据集对所提出的算法进行测试,经过对比实验证明了该方法精度更高,收敛速度更快。为了验证所提出算法在工控环境中的适用性,本研究同时采用密西西比州立大学天然气管道数据集进行验证,证明了该算法在工业环境中具有高精度、误报率低等优点,为工业入侵检测的研究提供了一种新的研究思路。     

利用粒子群优化的极限学习机入侵检测算法

针对网络入侵检测准确率低、误报率高的状况,通过理论分析与仿真实验,提出一种利用粒子群优化的极限学习机入侵检测算法.该算法利用粒子群算法优化核极限学习机的核参数,采用学习能力和线性组合泛化能力强的全局性核函数,形成多核极限学习机,可以有效提高单核极限学习机分类器的性能.通过仿真实验对其性能进行了对比分析,结果验证了该算法的有效性.     

基于去噪自编码器的镜像极限学习机设计

针对极限学习机在高维度、含噪声数据集中需要大量隐含层节点来保证分类性能的问题,设计了镜像极限学习机.该算法使用伪逆法确定输入权值,随机生成输出权值和偏置,在对数据进行分类时,它仅需极少的隐含层节点.为了提升镜像极限学习机的分类性能和抗噪性,将它与去噪自编码器相结合.利用去噪自编码器对输入数据进行特征提取,并将提取到的特征作为镜像极限学习机的输入数据,再进行网络训练.在无噪和含噪声的MNIST,Fashion MNIST,Rectangles和Convex数据集中,将基于去噪自编码器的镜像极限学习机与ELM,PCA-ELM,SAA-2和DAE-ELM作对比实验,结果表明,基于去噪自编码器的镜像极限学习机的综合性能最优,用于分类的网络隐含层节点数最少.     

基于稀疏向量距离的网络入侵数据检测

传统的网络入侵检测速度慢、实时性差,且误报率较高。为此,提出一种基于稀疏向量距离的网络入侵数据检测方法。该方法首先对所获得的网络样本数据进行初步分析,采用K-means算法对样本数据包进行量化处理得到该数据流的位置分布集,使用压缩感知的稀疏编码技术处理,得到数据的稀疏表示,然后通过随机投影获取数据集的二值哈希编码可以近似地表示稀疏向量的距离,与设定的阈值进行比较,判断该数据是否为入侵数据。根据这些稀疏向量的距离能够快速而准确地检测到入侵的网络数据。实验结果表明,相对于传统检测算法,本文算法具有速度快、实时性好、误报率低等优点,使入侵检测系统的性能得到了很大提高,充分确保了网络的安全性。     

基于去噪自编码器的镜像极限学习机设计

针对极限学习机在高维度、含噪声数据集中需要大量隐含层节点来保证分类性能的问题，设计了镜像极限学习机.该算法使用伪逆法确定输入权值，随机生成输出权值和偏置，在对数据进行分类时，它仅需极少的隐含层节点.为了提升镜像极限学习机的分类性能和抗噪性，将它与去噪自编码器相结合.利用去噪自编码器对输入数据进行特征提取，并将提取到的特征作为镜像极限学习机的输入数据，再进行网络训练.在无噪和含噪声的MNIST，Fashion MNIST，Rectangles和Convex数据集中，将基于去噪自编码器的镜像极限学习机与ELM，PCA-ELM，SAA-2和DAE-ELM作对比实验，结果表明，基于去噪自编码器的镜像极限学习机的综合性能最优，用于分类的网络隐含层节点数最少.     

图像分类中多流形上的词典学习

传统的基于稀疏编码的图像分类算法没有考虑不同特征之间的关系。针对这一不足,该文提出了一种新的词典学习算法。该算法考虑特征所处的多个流形空间上的拓扑结构,并显式地对其进行建模,然后将该模型嵌入到稀疏编码算法中构造多流形上的词典优化目标函数。为求解该优化问题,还提出了使用坐标下降的方法,同时给出了收敛性分析。在图像分类3个基准数据集上的实验结果表明,提出的算法分类性能超过了基于传统稀疏编码的算法。这也进一步证明了该算法的有效性。     

基于入侵性杂草优化的机械手逆向运动学求解

为了有效提高机械手控制中逆向运动学求解的速度和准确度,提出一种基于极限学习机-入侵性杂草优化的机械手逆向运动学求解方法;建立工业六自由度机械手的正向运动学模型,并利用训练较快的极限学习机计算机械手关节角度向量,即输出机械手关节逆运动学初解;利用入侵性杂草优化算法对得到的初始逆解进行优化,取最小适应度时的杂草位置作为输出...     

基于差分进化极限学习机的电力系统暂态稳定评估方法

电力系统暂态稳定性的破坏可以对电力系统的安全稳定运行产生严重冲击,准确、快速地暂稳评估方法能够提高电力系统的安全防御能力。极限学习机由于其速度快、泛化性能好被应用到电力系统暂态稳定评估中。为了提高极限学习机的评估性能,利用基于差分进化算法的优化方法和序列浮动后向特征选择算法对极限学习机暂态稳定评估性能进行提升。首先对输入特征通过主元分析降维并利用序列浮动后向算法进行特征选择,再将最优特征集输入差分进化极限学习机进行暂态稳定评估,最后在新英格兰10机39节点系统中进行验证分析,结果表明,所提模型与其他极限学习机模型相比,大大提升了其在暂态稳定分类评估中的性能。     

基于状态转移算法的极限学习机

目前极限学习机在训练模型时存在占用计算资源多和模型精度低等问题.为了解决上述问题,提出了一种基于状态转移算法的极限学习机,可提升算法计算效率和模型精度.利用状态转移算法的全局搜索特性求解线性方程组,得到极限学习机的输出权重矩阵,进而完成建模.在分类和回归数据集上与极限学习机和其他主流算法进行对比,所提方法可以利用较少的隐藏层节点得到高精度的模型,同时具有更好的学习准确率.这种高性能的建模方式弥补了极限学习机的不足.     

基于独热编码和卷积神经网络的异常检测

目前基于深度学习的网络异常检测是入侵检测领域新的研究方向,但是大部分研究都是利用数据挖掘处理后的特征数据进行特征学习和分类。该文利用UNSWNB15作为主要研究数据集,利用独热编码对数据集中的原始网络包进行编码,维度重构后形成二维数据,并利用GoogLeNet网络进行特征提取学习,最后训练分类器模型进行检测。实验结果表明:该方法能有效处理原始网络包并进行网络攻击检测,检测精度达到99%以上,高于基于特征数据进行的深度学习检测方法。     

基于互信息的特征选择在入侵检测中的优化

在处理入侵检测中的大规模数据时,冗余和不相关的特征数据长期造成网络数据流量分类问题,这种特征会降低分类效率和精度,并影响系统的实时检测率。该文提出了一种新的基于互信息的特征选择算法(NMIFS),该算法能处理线性和非线性相关的特征数据。在数据预处理的过程中,使用该算法选择出最优特征,然后结合常见的最小二乘支持向量机算法(LSSVM)对数据进行分类。采用入侵检测标准数据集KDD Cup 99对模型进行性能评估,对比其他新型的优化算法,结果表明NMIFS算法更有助于LSSVM算法实现更高的分类精度和效率,降低计算复杂度,同时提高模型的检测率。     

一种基于烟花算法优化SVM的入侵检测模型

为了提高网络安全水平,及时对网络攻击进行检测,该文提出了一种基于烟火算法优化支持向量机(SVM)的入侵检测模型。该模型选用SVM作为入侵检测算法的核心分类器对网络数据进行判别,但是由于存在SVM中最优核函数参数和惩罚因子确定较慢的问题,该文利用烟花算法加快SVM最优核函数参数和惩罚因子的确定。为了验证该模型在实际应用中的效果,通过KDD CUP 99数据集进行实验测试,与SVM、KNN和DNN算法相比,该模型能更好地对入侵检测数据进行分类和判别。     

基于增量稀疏核极限学习机的柴油机故障在线诊断

为实现柴油机故障在线诊断,提出了基于增量稀疏核极限学习机(ISKELM)的快速在线诊断方法.针对核在线学习中的样本稀疏化与模型膨胀问题,提出了基于瞬时信息测量的稀疏核函数字典构造策略,根据最小化字典冗余和最大化字典元素自信息量的原则实现样本前向稀疏与后向删减,在最佳阶数内对字典进行在线扩充与修剪,从而建立阶数有限且结构稀疏的诊断模型.针对模型核权重矩阵更新问题,提出了增样学习与改进减样学习算法对核权重矩阵进行在线递推求解,降低了计算复杂度,提高了模型在线更新速度.UCI标准数据与柴油机故障数据分类实验结果表明,与几类现有在线诊断算法相比,ISKELM在保证较高分类精度的同时,极大地提高了在线建模速度,更加快速准确地实现了柴油机故障在线诊断.     

基于聚类和超限学习机分类模型的跌倒检测算法

针对视频跌倒检测中对目标运动状态描述不完整和识别准确率不高的问题,提出一种基于聚类和超限学习机分类模型的跌倒检测算法,通过聚类算法对视频进行关键帧采样,建立特征模型,构建基于超限学习机的跌倒检测分类器,从而实现对跌倒行为的判断。结果表明:采用聚类的方法提取关键帧能够有效地剔除冗余图像帧,提高算法的准确度,也证明了超限学习机分类模型相较于其他分类器具有更好的分类性能。