SVM-KNN 分类器在异常行为检测中的应用

提出了一种新的异常行为检测方法,将SVM算法和KNN算法结合,在对识别样本判别时,当其与最优分类面的距离大于给定阈值时,采用SVM分类算法,否则采用KNN算法,从而减少了SVM算法的错误率.实验结果表明,SVM-KNN算法对异常行为检测的准确率达到95.86%.     

改进的集合经验模态分解在人体行为识别中的应用

针对在基于惯性传感器人体行为识别的研究中,集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)无法自适应地筛选出对不同分类行为更有用的固有模态函数的问题,特别是对步行、上楼、下楼3种易混淆行为的识别,提出一种改进的自适应集合经验模态分解特征提取方法,通过对不同分类行为筛选不同固有模态函数并提取窗口均值差异等新颖特征,有望在不同的分辨率下得到更准确、更有效的原信号特征信息。为了验证该方法的有效性,实验分别用典型时域频域特征与该方法提取的特征集训练K近邻(K-nearest neighbor,KNN)与支持向量机(support vector machine,SVM)分类器,并采用留一法(leave-one-out,LOO)交叉验证算法进行测试。结果表明,当分别采用KNN和SVM进行分类时,相比于原方法,改进的方法对步行、上楼和下楼3种行为的平均识别准确率分别提高了29.22%(KNN)和15.79%(SVM),对分类的7种不同行为的总平均识别准确率分别提高了95.11%(KNN)与93.14%(SVM)。     

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.     

WEB日志中基于KNN算法的注入式攻击行为检测方法研究

阐述了注入式攻击及KNN算法的相关概念并探讨了注入式攻击行为检测与文本分类技术的关系.结合KNN算法的优点及注入式攻击行为检测与文本分类的相似性,提出了Web日志中基于KNN算法的注入式攻击检测方法,给出了其计算模型,并进行了检测对此.结果表明,该方法具有良好的检测准确度.     

多策略中文微博细粒度情绪分析研究

针对中文微博用户的情绪分析问题, 提出一种基于多策略融合的细粒度情绪分析方法。首先采用朴素贝叶斯算法对微博的有无情绪分类问题进行研究, 然后构建有情绪微博的21维特征向量, 最后采用SVM和KNN算法对微博进行细粒度情绪分析。以新浪微博作为实验对象, 结果表明多策略集成方法好于单一分类 算法。在多策略集成方法中, “NB+SVM”方法略优于“NB+KNN”方法。     

基于SVM的特征加权KNN算法

作为一种非参数的分类算法,K-近邻(KNN)算法是非常有效和容易实现的.它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等.在应用KNN算法解决问题的时候,要注意两个方面的问题--样本权重和特征权重.利用SVM来确定特征的权重,提出了基于SVM的特征加权算法(FWKNN,feature weighted KNN).实验表明,在一定的条件下,FWKNN能够极大地提高分类准确率.     

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。     

改进的KNN分类异常点检测方法

针对入侵检测中异常点误报率较高的问题,提出了改进KNN与异常点检测算法相结合来处理数据的方法,以降低入侵检测误报率.该方法首先采用卡方特征选择方法进行数据特征选择,其次采用孤立森林、距离、局部异常因子(IDL)结合查找出异常点,然后使用SMOTE平衡数据,使得所有的样本达到一个类平衡状态,再采用KNN分类.最后采用公开...     

改进的SVM在语音识别文本分类中的应用

利用改进的SVM分类算法处理汉语语音识别结果文本的分类问题,针对语音识别文本的特点简化了文本分类的预处理过程,调整支持向量机的分类超平面,并且自动优化参数,结合实际的识别结果文本集测试了改进的SVM性能,同时实现了KNN和贝叶斯分类算法,对3种分类性能进行了评价.     

基于BP改进的KNN算法在北京密云土地覆盖分类中的应用

针对k近邻(k-nearest neighbor,KNN)算法在土地覆盖分类中存在将山体阴影覆盖下植被误分成水体的问题,提出改进的KNN算法。改进算法充分利用神经网络能有效区分山体阴影覆盖下植被和水体的特性,实现BP神经网络与KNN算法的融合,整体提高了北京市密云区土地覆盖分类精度。实验结果表明:相对于支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林、BP神经网络和KNN算法,改进算法分类精度最高,达到了95.20%,分类精度比未改进KNN算法提高了6.43%。改进算法的Kappa系数在对比算法中也是最高的,达到0.93。此外,实验结果也表明改进算法可应用于中分辨率遥感图像分类中。     

基于改进YOLO v3的相似外部特征人员检测算法

针对目前异常行为检测中相似特征人员检测方法稀缺、人员和特征检测准确度低、特征量较少,而相似外部特征往往意味着团队行动及潜在异常行为等问题,提出一种基于深度学习的相似外部特征人员检测算法.首先采用加入Fast Guided Filter的暗通道去雾算法对INRIA数据库图像进行前期处理,得到质量更佳的训练样本;然后用得到的样本对改进的YOLO v3进行训练;最后将提取出来的行人进行颜色特征和几种纹理特征提取,组合之后用ELM进行分类.仿真结果表明:加入Fast Guided Filter的暗通道去雾算法明显优于单纯的暗通道去雾算法,保留了更多的边缘和纹理特征,在雾天和强曝光下效果尤为明显.相比HOG+SVM方法,该算法对人员检测的误检率和漏检率都大大降低,且具有较好的实时性.最后ELM分类的准确性能够达到96. 104%.     

一种基于SMOTE的不均衡样本KNN分类方法

针对在数据样本不均衡时,K近邻(K-nearest Neighbor,KNN)方法的预测结果会偏向样本数占优类的问题,本文提出了一种基于合成少数类过采样方法(SMOTE)的KNN不均衡样本分类优化方法(KSID)。该方法过程为:首先使用SMOTE方法将不均衡的训练集均衡化,并训练逻辑回归模型;然后使用逻辑回归模型对训练集进行预测,获取预测为正样本的数据,通过使用SMOTE方法均衡化该正样本,并训练KNN模型;最后把测试集放入该结合逻辑回归方法的KNN模型进行预测,得到最终的预测结果。围绕6个不均衡数据集,将KSID与逻辑回归、KNN和支持向量机(SVM)决策树等方法进行对比实验,结果表明,KSID方法在准确率、查全率、查准率、F1值这4个性能指标上均优于其他3种方法。通过引入SMOTE,KSID方法克服了KNN模型遇到样本不均衡数据集时,产生分类偏向的问题,为进一步研究KNN方法的优化和应用提供参考。     

在线社交网络中用户伪装攻击检测方法研究

当前用户伪装攻击检测方法无法适应动态环境,实时性不高;且需要准确的先验知识,检测精度较低。提出一种新的在线社交网络中用户伪装攻击检测方法,介绍了k最邻近节点(KNN)算法的基本思想,给出KNN算法的实现过程。分析了用户伪装攻击检测与分类的关系,确定在线社交网络中用户伪装攻击检测就是对被检测的未知行为进行分类的过程。针对用户行为,将训练集中正常用户行为的邻居进行排列,通过和k相似的邻居的分类标签对新用户行为类别进行判断,从而实现用户伪装攻击检测。实验结果表明,所提方法不仅检测精度高,而且开销小。     

基于k近邻和最小二乘支持向量机的Android恶意行为识别

针对单一k近邻算法(KNN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)存在的缺陷, 提出一种基于KNN LSSVM的Android恶意行为识别模型. 先采集Android用户行为样本, 并提取相应特征组成特征向量; 再将训练集输入LSSVM中进行学习, 计算测试样本与最优分类平面间的距离, 如果该距离小于阈值, 则直接采用LSSVM恶意行为识别, 否则采用KNN算法进行恶意行为识别; 最后采用仿真实验测试KNN LSSVM的性能. 实验结果表明, 相对于单一KNN算法和LSSVM, KNN LSSVM提高了Android恶意行为的识别正确率,可以满足Android[KG*6]恶意行为的在线识别要求.     

数字水印检测的SVM算法及其测试

根据Vapnik等人提出的一种基于统计学习理论的机器学习算法,在水印检测技术中引入一种针对小样本的学习理论SVM算法．此算法能够实现结构风险最小化,避免了以往检测方法中依赖于特定的嵌入算法的缺点．建立了数字水印检测的SVM算法的测试平台,研究了平台的组成模块和功能．实验表明使用SVM进行水印检测能实现与嵌入算法的无关性,能有效提高检测效率,为数字图像水印的检测提供了一种新方法．     

基于TLSmote-SVM的非均衡用户窃漏电诊断算法

针对支持向量机(support vector machines,SVM)检测异常用电用户精度受样本非均衡性和核函数选择影响的问题,提出一种基于TLSmote-SVM(tomekLink-smote-SVM)的窃漏电诊断模型.首先基于用电用户数据分布,利用Smote方法扩充少数类样本,同时采用Tomek-link剔除噪声...     

基于DW-ICA-SVM的工业过程故障检测算法

为了有效提高支持向量机(SVM)算法的故障检测和监视性能,提出一种新的基于DW-ICA-SVM的工业过程故障检测算法.首先,对训练数据进行标准化,运用独立元分析(ICA)获取数据的独立元矩阵,提取隐藏的非高斯信息.其次,运用杜宾-瓦特森(Durbin-Watson,DW)准则计算独立元(ICs)的DW值,通过DW方法有...     

基于样条卡尔曼算法的AIS数据修复

针对船舶自动识别系统（automatic identification system，AIS）的异常数据修复问题，提出一种样条卡尔曼（spline Kalman，SK）算法。该算法根据船舶动力学原理，构建反映运动特征变化约束关系的系统状态转移模型，并以样条插值得到的AIS修复数据作为卡尔曼滤波器的观测数据，进而实现AIS数据的精确修复。采用厦门港及附近水域的历史AIS数据检验SK算法的有效性，检验结果表明:对于低缺失率的AIS数据集，SK算法的修复效果与样条插值算法相近，均优于KNN、RF和SVM算法，但随着AIS数据集缺失率的上升，只有SK算法具有较好的修复稳定性。该研究成果可以更加有效地修复AIS的异常数据，从而为海事大数据分析及相关应用提供良好的数据基础。