基于改进蚁群算法与遗传算法组合的网络入侵检测

为提高网络入侵检测的检测效果,提出一种基于改进蚁群算法与遗传算法组合的网络入侵检测方法.该方法采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对网络入侵的特征集进行快速选取,为后续特征提取打下基础;对传统蚁群算法(ant colony optimization,ACO)的节点选择策略和信息素更新策略进行改进,提出一种改进的蚁群算法,提高对最优特征的选择效果,采用改进的蚁群算法对特征进一步选择;采用支持向量机(support vector machine,SVM)统计机器学习方法建立各类网络入侵的检测分类器.仿真实验结果表明,新的网络入侵检测方法综合GA和改进蚁群算法的优势,能够获得更好的入侵特征,从检测正确率、误报率和漏报率3个方面综合比较,新的网络入侵检测方法具有更好的网络入侵检测效果,且提高了检测速率.     

基于相空间重构和支持向量机的小麦条锈病预测方法

小麦条锈病预测对小麦灾害的预防和控制具有十分重要的意义.本文使用相空间重构和最小二乘支持向量机相结合的方法对成都市小麦条锈病发病率进行预测.实验中使用成都地区的气象数据作为模型的输入参数,发病率作为模型的输出参数,对20例发病病例样本进行预测,得到了比较好的预测效果.实验中还与简单最小二乘支持向量机预测结果作了对比,结果表明,相空间重构和最小二乘支持向量机结合的模型预测准确率明显高于简单最小二乘支持向量机,因此本模型对小麦条锈病预测是十分有效的.     

利用本征矢量的特性讨论电磁辐射和引力辐射问题

本文利用电磁场能动张量本征矢量的类时、类空和类光的性质来判断有无电磁辐射,并推广到引力辐射,即利用引力场Weyl张量本征双矢量主方向的性质来判定各类引力场有无引力辐射。     

基于固定半径包围球的核向量回归算法

为了进一步提高核向量回归算法用于大样本回归问题的训练速度,提出了一种改进的核向量回归算法。该算法利用样本数据在特征空间中的映射点确定包围球半径,并使该半径在迭代过程中保持不变。通过缩小核心数据集,提高了回归算法的训练速度。对几组回归时间序列预测的仿真实验表明,改进的核向量回归算法的训练时间和支持向量的数目均小于核向量回归算法,但二者具有相似的回归精度,从而验证了改进的核向量回归算法的有效性。     

基于多关联向量机的动态软测量建模

为了估计工业过程中的质量参数,考虑到实际过程中的动态特性,提出一种基于多关联向量机的动态软测量建模方法.对于动态过渡周期内的二次变量数据,根据不同采样时刻划分为多个计算子空间,在每一子空间内采用关联向量机来建立不同时刻的二次变量对主导变量的影响模型.各个子模型的输出采用一个综合关联向量机进行连接,从而建立了基于过渡周期内不同二次变量采样数据的主导变量动态软测量模型.通过实例仿真,结果验证了所提出方法的有效性.     

裂纹源的支持向量机与神经网络定位对比研究

利用声发射技术检测水轮机叶片裂纹的产生位置.针对水轮机结构复杂及裂纹位置比较集中等特点,提出利用支持向量机的分类与回归功能对水轮机转轮叶片的裂纹进行定位.结果表明,与BP(误差反向传播)神经网络相比,支持向量机在叶片区域的识别率为100%,高于BP网络;裂纹源到焊缝的距离的预测精度也稍高于BP网络,因而支持向量机是一种适合复杂结构的定位方法,特别是在样本量不大的场所.     

Design and realization of threshold secret sharing scheme with random weights

A new threshold secret sharing scheme is constructed by introducing the concept of share vector, in which the number of shareholders can be adjusted by randomly changing the weights of them. This kind of scheme overcomes the limitation of the static weighted secret sharing schemes that cannot change the weights in the process of carrying out and the deficiency of low efficiency of the ordinary dynamic weighted sharing schemes for its resending process. Thus, this scheme is more suitable to the case that the number of shareholders needs to be changed randomly during the scheme is carrying out.     

基于最小二乘支持向量机的交通安全预测模型

分析了最小二乘支持向量机(LS-SVM)在交通安全预测中的优势,确定输入向量集合和输出向量集合,利用LS-SVM建立交通安全预测模型.将1953～2006年全国交通安全相关数据分为训练集和测试集,利用Matlab 7.0进行仿真测试.通过训练LS-SVM得到模型具体参数值,然后对测试集数据进行预测,计算预测误差,并与神经网络模型、SVM模型预测结果进行对比.仿真结果表明,基于LS-SVM建立的交通安全预测模型比神经网络预测模型、SVM模型具有更高的运算速度和预测精确度.     

基于LS-SVM的温度传感器非线性关系拟合及参考端温度补偿

文章编号: 提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的温度传感器非线性关系拟合模型,并根据温度传感器的输入 输出特性给出两种方案对参考端温度进行补偿. 建立了LS-SVM回归模型,利用LS-SVM超强的学习能力对温度与电势 间的非线性关系进行精确拟合. 两种方案均可对参考端温度进行有效补偿,其中方案2 可根据参考端温度、传感器实测 电势对实际温度直接拟合,简化了补偿过程,提高了识别精度. 实验表明,LS-SVM回归法及文中所提出的补偿方案能很 好地逼近实际温度,提高测量精度.     

支持向量回归多参数的同时调节

参数调节问题是支持向量回归的基本问题.已有的参数调节方法主要采用内外双层优化框架,调节过程中,训练学习器与更新超参数交替进行.这种嵌套结构具有较高的计算复杂性.针对这一问题,提出了支持向量回归多参数的同时调节模型.首先,将Lagrange乘子、惩罚因子、不敏感度参数和核函数参数合并为一个参数向量,推导出支持向量回归问题的一个新的表示形式,可将原来分离的双层调节过程整合为一个单层调节过程.然后,应用贯序无约束极小化技术(SUMT),将支持向量回归问题转化为多元无约束优化问题.在此基础上,应用变尺度方法(VMM)设计、分析并实现了一个同时调节算法.最后,通过标准数据集上的实验,验证了同时调节算法的收敛性,并比较了同时调节算法与常用调节算法的有效性和计算效率.理论分析与实验结果表明,同时调节模型是一正确且有效的多参数调节模型.