一种基于聚类算法的网络入侵检测应用

针对网络入侵检测与聚类等问题,提出了一种综合模糊聚类与改进的SOM神经网络方法.通过对网络入侵数据提取、分析和处理,建立了网络入侵检测聚类模型,并对传统SOM网络层次进行改进,结合易发的网络入侵类型有针对性地对网络入侵数据进行聚类.网络入侵检测聚类与其他方法比较的结果表明,该模型在网络入侵检测聚类中具有更高的准确性和均衡性,该方法能有效提高网络入侵分类精度,减少聚类误差.     

Electromagnetic waves in remote sensing

Due to the advance of space-home remote sensing technology in recent decades, the transition from data to information of the earth environment has become of great importance. Interaction of electromagnetic waves with the earth environment should be well modeled and applied to information retrieval. The most important advances of po--larimetrie scattering for SAR imagery and vector radiative transfer theory for scattering and emission of natural media are briefly presented. Some examples from the SAR SIR-C and DMSP SSM/I observations and information inversions are demonstrated. Some key points for future research are discussed.     

基于HMM和自组织映射的网络入侵检测算法

随着网络入侵多样化的发展,传统的防火墙、数据加密等防御方法已经很难保证系统和网络资源的安全,为此,设计了基于隐形马尔科夫模型HMM和自组织映射SOM的网络入侵检测方法.首先建立了自组织映射-HMM的双层入侵检测模型,采用样本数据训练SOM网,然后将测试数据输入SOM模型获得观察序列对应的攻击类别的后验概率,将此后验概率用于训练HMM模型获得概率初始分布和状态转移概率等各参数.最后,通过比较测试数据在各模型下发生概率的大小来获取对应的攻击类别.仿真实验表明本研究方法能有效实现网络入侵检测,较经典的HMM方法以及改进的神经网络方法,具有较高的检测率和较低的误报率,同时具有较少的检测时间.     

Monitoring the sandstorm during spring season 2002 and desertification in northern China using SSM/I data and Getis statistics

A massive sandstorm enveloped most part of northern China during the spring season 2002. Monitoring the evolution of sandstorm and desertification has become one of the most serious problems for China's environment. Since 1989, one of the most advanced and operational passive microwave sensors is the DMSP SSM/I (special sensor microwave imager) operated at seven channels (19, 37, 85 GHz with the vertical and horizontal polarization and 22 GHz with vertical polarization only). In this paper, the sandstorm and desertification indexes, SDI and DI, are derived from the radiative transfer equation, and are employed with multi-channel measurements of the DMSP SSM/I for monitoring the sandstorm and desertification in northern China. Some SSM/I data in 1997 and 2001 are employed. The algorithm of Getis statistics is developed to categorize the spatial correlation and its evolution these days. It is demonstrated that the SSM/I indexes, SDI and DI, and its Getis statistics are well applicable for monitoring the sandstorm and desertification.     

Rainfall retrieval over land from satellite remote sensing (SSM/I)

Composite microwave index (CMI) method is used with the satellite SSM/I data to retrieve summer rainfall rate over 96°E–127°E, 17°N–44°N. The results of verification are: the root-of-mean-square error is 0.9 mm/ h in the actual rain rate range from 2 to 2.9 mm/ h; 1.6 mm/h in that from 3 to 5 mm/h and the maximum rms error is 4.2 mm/h in that from 5.1 to 50 mm/h. Case study shows the decision tree and CMI method presented in the note are effective to the rainfall recognition and rain rate retrieval over land of East China.     

利用SOM神经网络实现逆向工程中区域自动分割

为实现逆向工程中点云区域的自动分割,利用自组织竞争人工神经网络(SOM),对基于散乱点云的自由曲面信息计算方法进行改进,并基于自由曲面信息构造了一个八维SOM神经网的输入向量,利用SOM神经网络实现了逆向工程中区域自动分割.实验验证了本文算法的有效性.     

SOM网络与SVM在水质富营养化评价中的对比

针对复杂水环境中的富营养化评价问题,利用三峡库区水体富营养化监测数据,对自组织映射神经网络和支持向量机模型在解决该评价问题上的性能表现进行对比研究。实验结果表明,2种模型均有较快的计算速度和较高的精度,但与自组织映射网络模型相比,支持向量机模型具有更好的稳定性和抗干扰能力,在参数选择上更为简单。     

基于SOM网络的基因表达数据聚类分析

提出了用自组织映射(SOM)网络对生物信息学中基因表达数据进行聚类分析的方法。用SOM网络对酵母基因表达数据进行聚类。通过对映射结果的分析,表明SOM网络有较高的分类正确率,用于基因表达数据的聚类分析是行之有效的。     

基于可生长自组织映射的意识任务分类

在基于脑电（EEG）的脑一机接口技术中，使用可生长自组织映射（SOM）神经网络进行了5类意识任务分类的研究．结果表明：①可生长SOM能够根据数据内部结构自适应地调整确定其映射网络的拓扑形状，在一定程度上反应了数据的分布特征；②可生长SOM更关注那些表达误差比较大的映射单元，从而整体上减小了映射网络的表达误差，提高了对数据模式的表达能力，有利于模式的分类处理；③可生长SOM侧重于表达类别之间的边界信息，这对于分类问题有着积极的作用．与传统SOM相比，使用可生长SOM进行5类分类处理得到的分类精度提高了10％左右，分类正确率可以超过80％，说明可生长SOM在脑-机接口系统中有着很大的潜在应用性．     

基于粒子群优化和SOM网络的聚类算法研究

利用改进的粒子群优化算法(PSO)的优化性能,结合SOM网络模型,提出了一种基于粒子群优化算法和SOM网络的聚类算法(PSO/SOM),使用PSO对SOM网络进行训练来代替SOM的启发式训练方法.将PSO/SOM算法用于对Wine和Iris等数据集进行模式聚类识别,可以得到较优的聚类识别效果.相比标准SOM算法能有效提高网络映射的准确程度,降低网络的量化误差和拓扑误差,同时也降低了错聚率,实验结果验证了本算法的有效性.     

基于SOM神经网络的永磁同步电机故障诊断

为实现永磁同步电机的故障类别的诊断, 采用小波函数根据不同频段进行故障特征提取, 进行归一化数据样本处理, 以剔除奇异样本, 利用小波函数构成SOM(Self Organizing Map)的领域函数, 形成次兴奋神经元进行权值更新, 以避免SOM的局部最优。采用实验提取的故障数据作为SOM神经网络的输入样本进行网络训练, 从而得出产生特定故障时所激发的相应神经元索引。实验结果验证了该方法的可行性和实用性。     

基于NLPCA的聚类可视化方法

为了将高维输入空间的数据映射到低维空间,利用可视化技术探测数据的固有特性,提出了用非线性主成分分析（NLPCA:NonLinear Principal Component Analysis）和自组织映射网络相结合的方法对生物信息学中基因表达数据进行聚类可视化分析。实验结果表明,该方法有较高的分类正确率,用于基因表达数据的聚类分析是行之有效的。     

基于自组织特征映射神经网络的校园网用户聚类分析

在校园网系统的管理中,网管人员常常需要了解用户的网络行为,以便更好地配置和管理网络系统,提高网络服务效率.以大理学院校园网认证计费系统日志为研究对象,利用自组织映射神经网络(SOM)对校园网用户行为和网络通信模式进行聚类分析.网管人员可以根据聚类结果,设计有效的网络管理方案和系统配置参数,从而有效地配置和管理校园网,提高服务效率和管理质量.     

VP型宽频带倾斜仪故障信号的BBA-SOM智能诊断

针对现有VP型倾斜仪故障诊断主要依靠人工经验和诊断流程较为复杂的问题,提出以互补集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)多尺度近似熵和二进制蝙蝠算法(binary bat algorithm, BBA)优化SOM神经网络参数的VP型倾斜仪故障诊断新方。首先,将归一化后的仪器故障信号进行CEEMD分解,对6阶本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)求取多尺度近似熵值;然后将网络输入法按比例分为训练集和测试集,以训练集的识别率为适应度函数,应用二进制蝙蝠算法(binary bat algorithm, BBA)优化SOM神经网络的竞争层维数和网络训练次数;最后应用上述得到的BBA-SOM网络模型对倾斜仪故障特征数据进行辨识。实验表明：CEEMD多尺度近似熵判据对倾斜仪故障特征的区分效果符合预期;相对于朴素贝叶斯、AdaBoost集成学习与LDA等学习模型,BBA-SOM模型可以准确进行故障诊断;该方法对实现VP型倾斜仪故障的自动诊断有重要现实意义。     

基于逻辑相似性的运动检索算法

针对基于内容的人体运动检索问题,提出了一种基于逻辑相似性的运动数据检索方法。首先,针对特定人体运动序列数据,使用自组织网络映射算法对运动数据进行预处理,找出运动数据帧的最佳匹配单元。然后,应用数据编码规则对匹配单元进行量化及编码处理,获得基于符号化表示的运动描述符。基于符号化表示的描述符建立运动序列索引机制,应用多分辨率框架进行运动模式匹配。最后,按照模式匹配结果进行运动相似性排序,输出检索结果。在CMU运动数据库中的试验结果表明了算法有效性。     

自组织映射网络的应用与探讨

自组织映射可用于学习识别数据的类型，对同类样本聚类，文章探讨自组织映射网络的训练方法，并通过训练自组织映射网络实例来分析训练的可视化结果。     

自组织特征映射网络隐含的分形机制

自组织特征映射网络(Self-organizing map,SOM)在聚类分析中具有广泛的应用,和其他神经网络一样,SOM网络具有黑箱性质,缺乏严格的理论基础,无法对聚类过程进行分析.结合复杂系统分形生长的最大流原理,本文从统计物理角度对SOM网络的自组织过程进行分析,将SOM网络隐含的分形机制挖掘出来,并以城市模式为例展示了建立在统计物理基础上的SOM网络的新的应用.     

黄渤海海域叶绿素a浓度时空特征分布及影响因子分析

本文基于2003-2017年黄渤海海域MODIS卫星遥感数据,利用自组织映射神经网络模型（SOM）研究了叶绿素a浓度（Chl-a）的典型分布模式,分析了Chl-a变化趋势,并利用广义加性模型（Generalized Additive Model ,GAM）研究其与环境因子的关系。结果表明：黄渤海Chl-a存在明显的季节性变化,7月份浓度最低2.41 mg·m-3, 4月份浓度最高3.43 mg·m-3; Chl-a呈现从近海岸海域向深水海盆逐渐降低的变化趋势;将SOM模型提取的典型模式分为清澈、低浓度、中浓度和高浓度模式,这些模式有效地阐明了2003-2017年黄渤海Chl-a在时间上存在春季高,夏季低的变化趋势,Chl-a高值区主要分布在河流的入海口及近海岸;利用GAM模型发现海表温度（SST）、风速（wind）与Chl-a之间存在显著的非线性关系,SST、wind对Chl-a变化的解释率39.3%,SST对Chl-a变化的影响比wind更大;人类活动的增加对黄渤海Chl-a变化也起着重要的作用。     

特定应用环境下的入侵检测架构

异常检测可以认为是通过对用户正常行为及系统正常应用环境的学习来识别异常的过程．由于系统及应用环境的复杂性,异常检测还难以达到很高的识别精度．为此,针对在物理上与Internet网完全隔离的计算机网络应用环境,亦即内网,提出基于mobile agent(MA)的多层次入侵检测架构,利用自组织映射网络方法,在不同层次的agent中建立二堆网格的自组织映射网络模型,分别检测目标系统不同层次上的异常现象．实验结果表明,在入侵者攻击的持续时间内,本系统通过多次采样的办法可以使检测率提高到满意的程度．     

SOM-BP神经网络在食品机械机构优化设计中的应用

论述了神经网络算法对食品机械机构优化设计的适用性.以自组织特征映射网络SOM和误差反向传播网络BP为理论基础,将SOM-BP集成神经网络模型应用于食品机械的机构优化设计领域,建立食品机械四杆机构优化目标函数模型,通过集成网络训练,得到优化设计结果.