冗余流量的自相似特性分析

本文通过对网络流量数据用DYNATABLE算法进行冗余消除后,从重尾分布特性论证了冗余流量数据具有自相似性,用alpha稳定分布模型分析了冗余流量的重尾分布。实验结果表明,冗余流量具有自相似特性。     

基于决策树的网络流量分类方法

针对传统流量分类方法(基于端口和有效载荷)分类不可靠的问题,提出基于C4.5决策树算法,根据训练集中属性的信息增益比率构建分类模型,按属性对测试数据集进行预测,通过查找分类模型实现对网络流量的分类。在公开数据集和自己采集的数据集上进行实验,结果表明,采用C4.5决策树算法对网络流量分类,平均分类精度为93%,单类别分类精度均在90%以上,能有效地实现对网络流量应用类型的识别。     

用于木马流量检测的集成分类模型

针对传统集成学习方法运用到木马流量检测中存在对训练样本要求较高、分类精度难以提升、泛化能力差等问题,提出了一种木马流量检测集成分类模型。对木马通信和正常通信反映在流量统计特征上的差别进行区分,提取行为统计特征构建训练集。通过引入均值化的方法对旋转森林算法中的主成分变换进行改进,并采用改进后的旋转森林算法对原始训练样本进行旋转处理,选取朴素贝叶斯、C4.5决策树和支持向量机3种差异性较大的分类算法构建基分类器,采用基于实例动态选择的加权投票策略实现集成并产生木马流量检测规则。实验结果表明:该模型充分利用了不同训练集之间的差异性以及异构分类器之间的互补性,在误报率不超过4.21%时检测率达到了96.30%,提高了木马流量检测的准确度和泛化能力。     

基于VGG-F动态学习模型的苹果病虫害识别

为了提高自然环境下苹果病虫害的识别准确率和识别效率,提出了具有动态学习特征的VGG-F苹果病虫害识别模型。首先,依据常见的苹果病害和虫害类型构建图像数据集,同时采用Retinex算法对数据集中的含雾图像进行增强处理;然后选择网络层数较少的VGG-F网络模型作为迁移学习对象,并依据数据样本特性对重训练过程进行学习率动态调整,以及基于试验对比选取最佳动量值;最后,利用数据集对三种不同模型进行重训练和识别效果对比测试。数值测试结果表明,相比于原始VGG-F模型和深层模型VGG-19,文中模型将苹果病虫害识别准确率分别提升了5%和0.63%,且该模型的重训练时间最短,从而验证了文中苹果病虫害识别模型的有效性。     

胶囊神经网络在期刊文本分类中的应用

通过引入BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)词向量和胶囊神经网络架构,建立期刊文本自动分类模型.选取三个不同规模的Web of Science数据集,以期刊领域的文本分类作为研究任务.在分析文本的基础上,对论文摘要进行多种深度学习算法训练.利用向量化的胶囊神经元和动态路由机制获取文本的局部-整体关系,最终实现更加精准的文本分类模型.实验结果表明,在该数据集上,基于胶囊神经网络的文本分类器的准确率、精准率、召回率和F1值等多项指标均领先于其他基线算法,同时动态路由的迭代次数需要综合考虑模型的损失与训练速度.     

基于动态分类算法的入侵检测系统

为了使分类方法适合网络入侵检测系统在线、实时的特点,根据自适应谐振理论提出了基于联想和竞争学习的动态分类算法。算法采用改进的胜者全得方法训练神经网络,通过估算类别数目方法优化初始系数。该算法能防止分类时丢弃特殊模式,并能对未知类别数量的数据动态进行分类,实验采用相同的数据集训练自适应谐振理论网络和动态分类网络。结果证明,动态分类算法具有良好的收敛性和模式分类能力。将该算法应用于入侵检测系统的网络行为智能学习,其误报率仅为10%左右。     

基于机器学习的网络流量分类算法

互联网应用的蓬勃发展产生了种类多样的网络流量。在网络技术不断进化的过程中,新型流量和流量加密技术的出现,使基于端口和基于有效载荷的传统网络流量分类算法的应用受到限制。为了实现对新型网络流量的自动分类,提出了一种基于机器学习的网络流量分类算法。通过选择特征属性和构建决策树模型,能够实现对流量级别的网络数据进行自动分类。使用网络流量分类领域的公开数据集进行训练和测试,并将测试结果与开源的机器学习平台Weka运行结果相比较,实验结果表明:所构建模型性能优良,在流量分类准确度与Weka平台相近甚至更优的前提下,大幅降低了建模时间,提高了网络数据分类的效率。     

基于k-means++的多分类器选择分类研究

【目的】机器学习中不同算法适用于具有不同分布特征的数据集。在用整个训练集上训练得到的单个分类器预测新样本类别时,由于缺少对局部区域样本的针对性,可能导致分类器对某一区域数据的预测能力较差而产生错误分类。为了解决这个问题,提出基于k-means+ +的多分类器选择算法。【方法】首先用3种分类综合性能较好的算法———Ada-Boost、SVM、随机森林(RF)在训练集上分别训练得到3个分类器作为候选基分类器,然后利用k-means++算法将训练数据集分为k个簇,用3个候选分类器分别对每个簇进行分类测试,选择对这一簇中数据分类精度最高的分类器作为与它的数据相似数据的分类器。在对新样本进行类别预测时,首先判定样本属于哪个簇,然后用它的分类器进行分类预测。【结果】实验结果表明,新算法在9个UCI数据集上优于单个分类算法。【结论】基于局部区域动态选择最优分类器可以提高模型分类准确性。
     

一种时间相关性的异常流量检测模型

针对服务器行为具有时间动态相关性的特性,提出了基于分布率、聚类偏差和密集度相结合的聚类方法,构建了一种时间相关性的服务器异常流量检测模型。通过对校园网服务器流量长期观测和研究发现,服务器流量特征与时间具有动态相关性,基于此抽取了服务器当前时刻的流量特征,并结合了与当前时刻动态相关的时间特征,提出了基于分布率、聚类偏差和密集度相结合的聚类算法构建异常检测模型以发现服务器异常流量。实验表明,该模型能根据文中抽取的网络流量统计特征有效地发现服务器异常流量,且对于真实环境的应用同样能有效地检查异常,同时模型应用时间越长,算法的自适应越强。     

一种利用多层感知机和I-V特性的光伏组件建模方法

为了提高光伏组件模型的准确度和可靠性,本文提出了一种利用多层感知机和不同工况下实测的I-V特性曲线数据集的建模新方法。首先,使用双线性插值法对实测I-V曲线进行重采样,以提高I-V曲线上数据点分布的均匀性;进而使用基于温度-辐照度的网格采样法对数据集进行下采样,降低数据冗余度。其次,提出一种基于多层感知机神经网络的光伏组件模型,并基于预处理的I-V曲线数据集,使用Adam算法训练该模型。最后,采用美国国家可再生能源实验室提供的实测I-V特性曲线数据集,验证和测试了所提出的建模方法,并与支持向量机、梯度提升决策树等机器学习算法进行对比。实验结果证明,所提出的建模方法具有最高的精度和泛化性能。