基于IPSO的混合核函数SVM参数优化及应用

针对混合核函数支持向量机(SVM)在建模中的重要参数值选择问题,提出利用具有较强全局搜索能力的改进粒子群优化算法,对混合核函数SVM建模过程中的重要参数进行优化调整,给出应用该方法的具体步骤,通过仿真实验验证该算法的有效性.该方法用于谷氨酸发酵过程的建模研究,取得了较高建模精度.     

新型锰配合物的水热合成与晶体结构

利用水热技术,以MnCl2·4H2O、水杨酸（H2Sal）和二吡啶[3,2-a：2＇,3＇-c]并吩嗪（DPPZ）为原料,合成了具有三维超分子网络结构的新型配合物[Mn2（HSal）2（Sal）（DPPZ）2（H2O）2]2[Mn4（Sal）4（DPPZ）4（H2O）2],并使用元素分析和X射线单晶衍射对其结构进行了表征．该晶体属于三斜晶系,Pī空间群,a=13．8342（11）A,b=15．7681（13）A,c=23．1455（19）A,a=89．8250（10）°,β=83．9240（10）°,γ=64．2860（10）°,V=4518．2（6）A^3,Z=1．该化合物是由两个双核和一个四核Mn（Ⅱ）结构单元构筑的,而且在相邻的配合物分子单元之间,存在着分子内和分子间DPPZ配体不同方向上的π-π堆积作用,最终将其连接成一个三维超分子网络结构．     

基于改进模糊神经网络的PID参数自整定算法

针对传统的PID控制算法参数整定困难,控制效果并不理想,将神经网络算法、模糊控制算法结合在一起,形成了模糊神经网络PID参数自整定算法,并且对模糊神经网络进行改进,将神经网络输入的状态变量进行模糊化和归一化处理,采用BP神经网络自整定PID控制器的参数,根据RBF神经网络得到受控对象的Jacobian信息。仿真结果表明,基于模糊神经网络的PID自整定控制效果较好,具有一定的应用前景。     

基于蚁群优化算法的支持向量机参数选择及仿真

基于支持向量回归机（SVR）模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,以蚁群优化算法为基础,给出支持向量回归机参数优化的一种新方法。该方法以最小化k-fold交叉验证误差为目标,对支持向量回归机中的核参数σ和惩罚系数C由蚁群系统中的节点值体现,数值的优选通过蚂蚁对最优路径的选择进行确定。计算机仿真结果表明：与正交法、遗传算法等相比,该方法在参数优化方面有良好的鲁棒性能和较强的全局搜索能力;该方法用于青霉素发酵过程的建模研究,建模精度较高。     

面向不稳定日志的一致性异常检测方法

系统日志被用作系统异常检测的主要数据源.现有的日志异常检测方法主要利用从历史日志中提取的日志事件数据构建检测模型，即假设日志数据随时间的推移其分布规律具有稳定性.然而，在实践中，日志数据往往包含以前未出现过的事件或序列.这种不稳定性有两种来源：1）日志发生了概念漂移；2）日志处理过程中引入了噪声.为缓解日志中出现的不稳定问题，设计了基于置信度协同多种算法的异常检测模型EBCAD（Ensemble-Based Conformal Anomaly Detection）.首先，用统计量p值度量日志之间的不一致性，选择多个合适的集成算法作为不一致性度量函数计算不一致性得分进行协同检测；然后，设计了基于置信度的更新机制来缓解日志不稳定问题，将新日志的不一致性得分添加到已有得分集，更新日志异常检测的经验；最后，根据协同检测得到的置信度与预设置信水平大小来判断不稳定日志是否异常.实验结果表明，在HDFS日志数据集中，当不稳定数据注入率从5%增加到20%时，EBCAD模型的F1值仅从0.996降低到0.985；在BGL_100K日志数据集中，当不稳定数据注入率从5%增加到20%时，EBCAD的F1值仅从0.71降低到0.613.证明EBCAD在不稳定日志中可以有效检测到异常.