改进粒子群算法优化支持向量机的入侵检测方法

针对传统支持向量机(support vector machine,SVM)算法应用于入侵检测中存在参数选取的问题,文章提出了一种改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)和SVM相融合的网络入侵检测方法,即IPSO-SVM。将SVM的惩罚参数C和核函数参数σ作为粒子群的粒子,以K倍交叉验证的准确率作为目标函数,通过粒子间的相互协作得到最优的SVM参数,利用KDD Cup 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,与其他算法相比,IPSO-SVM算法的检测时间更短,检测准确率更高,是一种有效的入侵检测算法。     

基于细菌觅食优化决策的齿轮箱故障诊断

在利用SVM对齿轮箱进行故障诊断决策时,SVM模型参数(核参数及惩罚因子)对齿轮箱故障的诊断结果影响很大,而最优参数难以获取,针对这一问题,提出一种基于自适应细菌觅食算法(BFA)的SVM参数快速选取方法。以齿轮箱故障诊断过程为实验对象,对比分析网格搜索法、遗传算法、粒子群算法与细菌觅食算法对SVM径向基核函数参数δ及惩罚因子C的优化性能。研究结果表明:细菌觅食算法能够更加快速地选取到最优参数;采用细菌觅食算法优化SVM参数可以进一步提高齿轮箱故障诊断的精度。     

基于PSOGWO-SVM的网络入侵检测方法

针对SVM算法的核函数及参数选择不科学会导致检测的准确率比较差的问题,提出了一种融合粒子群搜索的灰狼优化算法,利用PSOGWO算法优化SVM的参数,确定SVM分类器的最优检测模型,并基于NSL KDD数据集进行对比实验。结果表明：基于PSOGWO SVM的入侵检测方法实现了SVM的参数最优化,而且在检测率、收敛速度、模型平衡性等方面有明显提升,该方法在网络入侵检测方面具有更好的性能。     

基于融合Levy飞行策略与自适应变异因子优化QPSO-SVM算法

为了提高SVM分类精度与泛化能力,故提出一种基于融合Levy飞行策略与自适应变异因子优化QPSO-SVM算法.用量子粒子群算法(quantum particle swarm optimization, QPSO)对SVM进行惩罚因子和核函数参数优化,并针对QPSO算法出现的早熟收敛的问题,采用Levy飞行策略与自适应变异因子对其进行修正.实验仿真结果表明,与其他的智能优化算法相比,所提出的模型具有较高的分类性能和预测精度.     

基于GA-SVM算法的网络入侵检测研究

信息网络化时代使得网络更加开放,网络安全问题备受关注,有效的网络入侵检测算法对确保网络安全发挥着至关重要的作用.在对SVM算法进行分析的基础之上,采用GA算法对惩罚系数和核参数进行优化,得到用于网络入侵检测的GA-SVM算法,同时将其应用于KDD Cup99数据集的4种网路入侵数据的检测中.检测结果表明,相对于SVM算...     

基于特征选择和SVM参数同步优化的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和支持向量机(SVM)参数间的相互联系,提出一种特征选择和SVM参数联同步优化的网络入侵检测算法.该算法首先将网络入侵检测正确率作为问题优化的目标函数,网络特征和SVM参数作为约束条件建立数学模型,然后通过遗传算法对数学模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试.结果表明,相对于其他入侵检测算法,同步优化算法能够较快选择最优特征与SVM参数,有效提高了网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测速度.     

差分进化优化参数的LSSVM中长期径流预测

针对LSSVM预测模型参数难以确定的问题,利用差分进化(DE)算法的收敛速度快和全局优化能力,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,避免了人为选择参数的盲目性。将优化后的LSSVM模型应用于中长期径流预测问题。选取黄河三门峡站1919年至1992年径流量实测数据进行分析和训练,对1993年至2002年的年径流量进行预测,并与BP神经网络和SVM模型进行比较。研究结果表明,该模型具有较高的预测精度。     

基于SDCS-SVM的大坝安全监测模型

惩罚因子c和核函数参数σ的选择对于支持向量机(SVM)回归模型的拟合和预测精度至关重要.为克服SVM模型易陷入局部最优点的缺陷,利用基于最速下降法的混合布谷鸟搜索算法(SDCS)进行SVM参数的优选,提出了SDCS-SVM模型并运用于大坝的安全监测.通过实例验证分析表明,与多元回归模型相比,SDCS-SVM模型的预测精度和泛化能力均有一定程度的提高.     

基于PSO优化的SVM在心脏病分类上的应用

心脏病是世界上致人死亡的主要疾病之一,疾病的早期诊断有利于后期的治疗。针对心脏病数据样本量少,特征变量多的特性,提出了一种基于粒子群优化（PSO）的支持向量机（SVM）心脏病辅助诊断算法。该方法以Cleveland heart disease为数据驱动,采用PSO优化SVM的超参数（包括惩罚参数和核函数参数）,将PSO寻得的最优超参数作为最终模型参数。实验结果表明,所提算法的准确性比传统的SVM有所提高,最高分类准确率达到88%,并且训练过程更加自动化。     

基于改进粒子群优化SVM的多分类入侵检测研究

针对工控网络数据的高维特性以及攻击方式多样性而导致传统入侵检测算法检测准确率低等问题,采用改进粒子群(PSO)算法优化支持向量机的参数,提出改进的PSO-SVM多分类入侵检测方法。该方法将SVM参数作为改进PSO的粒子,将SVM分类准确率作为PSO的目标函数进行全局搜索以确定SVM的最优参数,建立基于改进PSO-SVM的"一对一"多分类工控入侵检测模型。最后采用密西西比州立大学关键基础设施保护中心提出的工控标准数据集进行仿真实验,结果表明,该算法针对不同的攻击方式的平均检测准确率均能达到90%以上,能够准确识别攻击类型,可为工控系统入侵检测提供有效方法。     

改进蚁群算法优化SVM参数的网络入侵检测模型研究

基于支持向量机(support vector machine,SVM)的网络入侵检测模型泛化能力与其参数选取密切相关,因此SVM参数优化是一个难题。为进一步提高网络入侵检测率,提出一种改进蚁群优化SVM参数算法(modified ant colony optimization algorithm-support vector machine,MACO-SVM)的网络入侵检测模型。首先采用蚁群搜索路径节点代表支持向量机参数,将网络入侵检测率做为目标函数,然后通过蚁群算法的全局寻优能力和反馈机制寻找最优参数,并对蚂蚁进行高斯变异,克服蚁群陷入局部极值,最后将最优路径上的节点连接起来得到SVM的最优参数,建立最优网络入侵检测模型。采用KDD99数据集对模型进行仿真实验,仿真结果表明,MACO-SVM不仅提高了网络入侵的检测效率,而且获得了更高的检测率。     

改进蚁群算法优化SVM参数的网络入侵检测模型研究收

基于支持向量机（support vector machine, SVM)的网络入侵检测模型泛化能力与其参数选取密切相关,因此 SVM参数优化是一个难题。为进一步提高网络入侵检测率,提出一种改进蚁群优化SVM参数算法（modified ant colony optimization algorithm-support vector machine, MACO-SVM)的网络入侵检测模型。首先采用蚁群搜索路径节点代表支持向量机参数,将网络入侵检测率做为目标函数,然后通过蚁群算法的全局寻优能力和反馈机制寻找最优 参数,并对蚂蚁进行高斯变异,克服蚁群陷入局部极值,最后将最优路径上的节点连接起来得到SVM的最优参数, 建立最优网络入侵检测模型。采用KDD99数据集对模型进行仿真实验,仿真结果表明,MACO-SVM不仅提高了网络入侵的检测效率,而且获得了更高的检测率。     

偏置判别SVM预测microRNA靶基因

针对靶基因样本数据不平衡导致阳性样本预测准确率较低的问题,提出基于SVM的靶基因预测算法,即偏置判别SVM。算法选取高质量的数据集和最优特征集作为输入,在经验特征空间中以偏置判别分析准则为核优化目标函数,使用核保角变换的方法逐步优化核矩阵,用最优核矩阵构造偏置判别SVM,以解决靶基因数据不平衡对预测造成的影响。对比实验分析表明,提出的偏置判别SVM算法具有更高的特异度、敏感度和预测精度。同时,偏置判别SVM具有更强的泛化能力,鲁棒性更好。     

一种基于CSI的跌倒检测方法

针对传统人体行为识别方法系统搭建成本高、部署复杂且存在侵犯隐私等问题,提出一种使用商用Wi-Fi设备获取信道状态信息CSI进行人体行为识别与跌倒检测的方法.通过提取信道状态信息CSI中的幅度和相位特征作为基础信号,并使用功率谱熵作为新特征建立指纹库.采用基于人工鱼群算法AFSA修正的支持向量机SVM对动作进行分类识别,通过对SVM中的参数惩罚因子和核函数参数进行优化选择达到优化分类的效果.根据真实环境数据验证表明,平均识别率达到94.64%.     

支持向量机平凡解判别与修正的新方法

针对二类分类问题,提出一种新的线性支持向量机(SVM)产生平凡解的判别与修正方法,证明如下SVM平凡解判别定理:SVM最优解是平凡解的充要条件是在样本空间的任意方向上,正负类训练样本的分布满足某种不等式关系,该不等式与正负类训练样本各自的惩罚因子C+、C-有关,与公共的惩罚因子C无关。在以上判别定理的基础上,通过筛选训练样本点及各自的惩罚因子来修正SVM优化求解过程,为有效避免SVM平凡解的产生提供理论依据和技术手段。仿真计算实例表明该方法有效。     

基于ABC-SVM固体氧化物燃料电池电堆建模与仿真

为了更好地满足工程上对SOFC (solid oxide fuel cell)性能预测和控制方案设计要求,提出利用人工蜂群算法(ABC)优化支持向量机(SVM)来建立SOFC电堆模型。通过利用ABC算法优化SVM参数(核函数值宽度和惩罚因子),采用优化后的参数作为SVM的初始参数建立模型,与SVM、GA-SVM和PSO-SVM模型进行对比。实验结果表明:ABC-SVM模型平均平方误差小,说明该算法可以很好的预测在不同氢气流速下SOFC的电压/电流特性曲线。该模型对SOFC预测和控制方案设计有一定价值。     

基于粒子算法和支持向量机的财务危机预警模型

基于特征集的选择、核函数参数的优化对支持向量机(SVM)模型的预测性能有着重要的影响,提出了一个粒子算法-支持向量机(PSO-SVM)模型.该模型采用PSO对特征集和核函数参数同时进行优化,从而提高SVM模型的预测结果.将所提出的PSO-SVM模型应用到财务危机预警中,取得了较佳的预测结果.     

基于支持向量机和遗传算法融合的入侵检测

为了研究网络异常入侵检测问题,将支持向量机（SVM）和遗传（GA）算法融合并应用于入侵检测领域,区分正常和异常的用户行为,实现对网络系统的入侵检测.传统SVM算法易产生训练参数选择不当,难以获得较高的检测效率和分类精度等问题.针对此问题,提出了一种优化的基于SVM-GA融合的入侵检测方法,首先对网络入侵数据进行归一化处理简化输入,然后通过遗传算法对SVM训练参数进行同步优化,最后采用SVM算法对网络数据进行检测,分类识别得到网络入侵结果.仿真实验结果表明,该融合算法训练时间短、检测精度高、误报率和漏报率低,是一种有效可行的入侵检测方法.     

基于人工蜂群算法的大坝变形支持向量机预测模型

为了解决支持向量机(SVM)参数优化方法在大坝变形预测中易陷入局部最优解的问题,利用人工蜂群(ABC)算法的强全局优化能力、强鲁棒性特点,将人工蜂群(ABC)算法运用到SVM参数优化中.将惩罚因子C和核函数σ作为ABC算法中的蜜源位置进行寻优,并运用到大坝的变形监测中.结果表明,基于人工蜂群算法的大坝变形支持向量机预测模型能够克服局部最优解,提升模型的拟合与预测精度.     

基于支持向量机和主成分分析的辫状河储层夹层识别

以大庆长垣北部的喇嘛甸油田PI2辫状河砂体为例,应用支持向量机(SVM)算法,结合主成分分析(PCA)数据降维,通过4种测井数据开展辫状河储层夹层的自动识别.以4类测井曲线12种特征参数作为输入变量,以夹层类型作为输出变量,建立支持向量机模型,利用高斯径向基核函数及网格搜索确定最优参数(核函数半径g和惩罚因子C).结果...