稀疏性SVDD方法在故障检测中的应用研究

在支持向量数据描述(SVDD)方法的基础上,通过研究原始正常数据分布在高维映射空间内的稀疏特性,选取前k个高维分布边缘的数据点进行SVDD建模,用于解决SVDD方法处理大样本数据的缺陷,以及建模与过程监视时间长的问题.经过理论推导和仿真分析,验证了稀疏性SVDD建模方法可以有效地提高建模以及过程检测速度;对于大样本数据可以利用筛选后的小样本进行建模,解决了SVDD方法不能很好地处理大样本数据分类的问题;同时,此方法不影响故障检测的精度.在TE过程中的应用验证了该方法的有效性.     

基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测

针对入侵检测中普遍存在误报与漏报过高的问题，提出了一种基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测新方法．该方法以程序正常执行过程中产生的系统调用序列为研究对象，建立计算机的正常程序行为模型．在入侵检测时，先对测试的系统调用数据用滑动窗口划分得到短序列，再根据正常程序行为的隐马尔可夫模型求得每个测试短序列的输出概率，如果系统调用短序列的输出概率低于给定阈值，则将该短序列标定为“不匹配”，如果测试数据中不匹配的短序列数占总短序列数的百分比超过另一给定阈值，该模型就认为此程序行为异常．实验结果表明，与Forrest和Lee的方法相比，所提方法的检测率的最大提高率可达590％．     

基于支持向量机的彩色图像人脸检测方法

提出了一种利用肤色信息、基于样本学习的彩色图像人脸检测方法。该方法利用两层支持向量机进行人脸检测，用肤色和非肤色样本训练的第一层支持向量机对图像中每个像素进行分类，所有被判断为皮肤点的像素构成了肤色区域；用窗口对肤色区域进行遍历，用人脸和非人脸样本训练的第二层支持向量机判断窗口是否包含人脸模式，并对检测到的人脸区域进行必要的合并。实验结果显示，本文方法对彩色图像中正面人脸的检测率为87.6％。     

遥感图像分类的多核SVDD算法

将K型核函数和指数径向基核函数分别与径向基核函数组合成多核函数,并利用其构造出性能更加优越的支持向量域描述(SVDD)算法.将提取的遥感图像各波段光谱特征组成特征向量,分别用基于径向基核函数和多核函数的SVDD算法进行遥感图像分类.仿真实验结果表明:改进核函数的SVDD分类算法提高了分类精度,缩短了训练时间.     

一种改进的支持向量数据描述算法

数据描述只使用目标集训练样本获得关于目标集的描述,支持向量数据描述（SVDD）是一种有效的单值分类数据描述算法,根据分类边界线上的支持向量之间距离的大小。利用距离的相似度来对训练集进行约减,实验结果表明,该算法与传统SVDD相比减少了训练时所需的支持向量数目,因而减少了测试时间,同时分类性能也稍有提高．     

基于阈值优化的CDRM-SVM入侵检测算法

为了提高中心距离比值法预选取支撑矢量的效率,降低支撑矢量机的训练时间,引入自适应动态克隆算法对中心距离比值法的阈值进行优化,并将该算法应用于入侵检测中,提出了基于阈值优化的CDRM-SVM入侵检测算法.算法首先利用自适应动态克隆算法对中心距离比值法中的阈值进行优化,获得理想的阈值,从而可以提取出包含全部支撑矢量的边界矢量集,然后使用边界矢量集代替训练样本集进行支持矢量机的训练,大幅度减少了训练样本的数量,使支持矢量机的训练速度显著提高.同时,由于边界矢量集中包含了支撑矢量,因此,支撑矢量机的分类能力没有受到影响.采用KDDCUP 99数据集进行试验,试验结果表明:与传统方法相比,在保证性能的情况下,所提算法能够有效地降低支持向量机的训练时间.     

基于蚁群SVDD和聚类方法的旋转机械故障诊断

摘要：
针对典型故障样本缺乏而使常规机器学习方法无法直接应用的难题,提出了一个基于支持向量数据描述（SVDD）新异类检测与基于Davies Bouldin指数（DBI）的K均值聚类方法相结合的旋转机械故障诊断框架.首先,针对正常状态样本建立SVDD模型,并利用蚁群算法对SVDD模型参数进行优化;然后,当拒绝样本数目累积到设定的阈值时,利用K均值聚类方法对其进行处理而获得能够进行标记的类别,其中,K均值聚类的类型数目由DBI辅助确定;最后,针对所标记的各类样本,分别建立SVDD模型并进行训练,将SVDD分类器按照二叉树形式构建系统状态的完整诊断模型.同时,利用滚动轴承多故障模式样本进行训练测试,以验证所提出算法的有效性.结果表明,所提出算法的训练速度为常规网格搜索算法的近10倍,DBI能够有效确定聚类的数目,对样本状态的识别率达到100%. 关键词：
蚁群支持向量数据描述; K均值聚类; Davies Bouldin指数; 旋转机械; 故障诊断 中图分类号： TP 183
文献标志码： A     

基于融合邻域信息的海面运动目标检测

运动视目标检测是视频信息处理的重要研究课题之一.本文提出了一种基于高斯混合模型邻域信息融合的海面运动目标检测算法.该算法融合了背景差分和背景邻域信息差分,充分利用同一幅图像的像素邻域信息得到运动目标的种子点,认为高斯背景差分图像中包含种子点的连通区域为真实前景目标.实验表明,该方法可以避免背景模型在构建或更新阶段对场景的表征不足或错误而造成的误检,对强光下的海杂波也有良好的抑制作用,且对不同的气候环境有较好的鲁棒性.     

多变量过程监控的D控制图

针对如何将大数据技术与传统的多元控制图相结合,以获得一个具有自学习性的控制图的问题,以支持向量数据描述(SVDD)为构建基础,提出一个基于支持向量数据描述的D控制图.该D控制图通过对在控数据的学习,自适应地构建出自己的监控模型.仿真实验及工业实例表明:D控制图在多变量制造过程中的表现优于T²控制图,是一个理想的监控模型.     

基于最长频繁序列挖掘的恶意代码检测

基于动态API序列挖掘的恶意代码检测方法未考虑不同类别恶意代码之间的行为差别,导致代表恶意行为的恶意序列挖掘效果不佳,其恶意代码检测效率较低.本文引入面向目标的关联挖掘技术,提出一种最长频繁序列挖掘算法,挖掘最长频繁序列作为特征用于恶意代码检测.首先,该方法提取样本文件的动态API序列并进行预处理;然后,使用最长频繁序列挖掘算法挖掘多个类别的最长频繁序列集合;最后,使用挖掘的最长频繁序列集合构造词袋模型,根据该词袋模型将样本文件的动态API序列转化为向量,使用随机森林算法构造分类器检测恶意代码.本文采用阿里云提供的数据集进行实验,恶意代码检测的准确率和AUC(Area Under Curve)值分别达到了95.6%和0.99,结果表明,本文所提出的方法能有效地检测恶意代码.     

一种基于多分类支持向量机的网络入侵检测方法

构造了一种基于异构数据距离的径向基核函数，可直接应用于异构的网络数据，并利用实验数据得到修正的基于异构数据距离的径向基核函数(I-HVDM-RBF)，从而减少了支持向量的个数，降低了运算量，采用I-HVDM-RBF核函数和一对一方法构造了多分类支持向量机来进行网络入侵检测，检测选用美国国防部高级研究计划局入侵检测评测数据，结果表明：与Ambwani方法比较，其检测精度提高了约3％，支持向量个数减少了268个，检测时间缩短了5min；与Lee方法比较，其拒绝服务攻击、远程到本地攻击和普通用户到超级用户攻击的检测精度分别高出73％、19％和3％。     

基于灰色信息的支持向量域分类算法

当被识别的样本包含有未确知性的灰信息时,传统的SVDD算法无法对其类别作出判别.针对这一问题,并考虑到SVDD算法是一种基于样本间距离测度的判别方法,提出了一种针对灰信息样本进行判别的支持向量域数据描述算法-GSVDD算法,该算法利用区间数对未确知性的灰信息进行表达,将区间运算引入到SVDD算法中,以区间距离取代原来的确定性距离,从而对灰信息目标样本进行识别.理论分析和实验结果均表明,该算法是有效和可行的.     

基于背景差分的运动目标检测方法

针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.通过对一组连续视频进行处理,从中得到不含运动目标的背景图像.再利用背景差分的方法提取出运动目标.在确定比较阈值的过程中,一改以往通过实验不断调整的做法,提出了动态阈值的概念,从而增强了检测效果,提高了算法的可实施性.融入了高斯模型关于背景更新的算法,克服了由于背景突然改变而造成的误检测.实验结果表明,通过背景差分与高斯模型相结合的方法,在有诸多不确定性因素的序列视频中构建背景有较好的自适应性,能迅速响应实际场景的变化,为准确地检测出运动目标提供了必要的基础.     

基于自适应轮廓匹配的视频运动车辆检测和跟踪

为了对高空拍摄的交通场景进行图像处理，实现对运动车辆的检测和跟踪，以获得车辆的运行轨迹，在固定模板的基础上，利用自适应轮廓匹配算法，结合误检判断和轮廓分解，较好地检测出了车辆轮廓，并能避免由于两辆车靠近带来的误检．将自适应轮廓匹配思想移植到车辆跟踪中，可以实现较为准确的跟踪．计算机检测和人工检测的比对实验表明，在一定的条件下，这种算法有效消除了误检和多检现象，其正确检出率达到95．01％，即使存在一定的漏检，也可以通过插值实现填充．     

基于灰色关联分析优化加权支持向量机的入侵检测系统的设计

针对传统SVM理论中现存的问题:没有考虑特征选取维数过高和特征重要性对分类结果影响的缺陷,提出了一种新的基于灰色关联分析优化的特征加权支持向量机算法。该方法首先利用灰色关联分析算法,筛选出主成分,再用对称不确定法计算各个特征对分类任务的权值。在充分的实验基础上将新方法应用于入侵检测中,得到了良好的实验结果。理论分析与数值实验都表明,尤其在小样本条件下,该入侵检测具有良好的检测率和更高的效率。