基于特征选择和SVM参数同步优化的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和支持向量机（SVM）参数间的相互联系,提出一种特征选择和SVM参数联同步优化的网络入侵检测算法.该算法首先将网络入侵检测正确率作为问题优化的目标函数,网络特征和SVM参数作为约束条件建立数学模型,然后通过遗传算法对数学模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试.结果表明,相对于其他入侵检测算法,同步优化算法能够较快选择最优特征与SVM参数,有效提高了网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测速度.     

基于EEMD-Hilbert和FWA-SVM的滚动轴承故障诊断方法

为有效提取非平稳特性的滚动轴承振动信号特征,提高故障诊断效率,提出一种采用集合经验模态分解（empiricalmode?decomposition,EEMD）、Hilbert变换的特征提取方法,并利用烟花算法优化支持向量机（support vector machine,SVM）分类参数的滚动轴承故障诊断方法. 通过EEMD方法将目标信号分解成若干个模态函数,采取Hilbert变换获取模态函数的瞬时频率,并对模态函数及其瞬时频率进行统计特征提取,从而实现特征的有效降维. 结果表明:信号经过EEMD-Hilbert处理后特征能有效提取,将训练集和测试集各600组数据代入烟花算法优化SVM模型得到测试集正确率为99.63%;比传统的遗传算法和粒子群算法优化模型分别提高0.4%和0.2%左右;同时收敛时间更短,验证了该算法模型的可行性与有效性.      

大规模训练集的快速缩减

为了进一步减少支持向量机的训练时间,提出了一种基于类别质心的训练集缩减算法.该算法根据样本的几何分布去除训练集中大部分非支持向量.对样本规模在104数量级的数据集进行了训练实验,结果显示,在基本不损失分类精度的情况下,训练时间比直接用SMO(序贯最小优化)算法减少30%,说明该算法能有效地提高支持向量机的训练速度.     

基于最小二乘支持向量机的乐器音乐分类

提出使用最小二乘支持向量机LS—SVM（Least Squares Support Vector Machines）算法进行乐器音乐分类,从而实现乐器的辩识。在对Ls—sVM理论进行深入探讨的基础上,选择乐器音乐clip作为样本,进行特征提取,提取的特征包括频谱特征,短时自相关系数和MFCC等,然后用最小二乘支持向量机算法进行分类。对古琴、古筝、箜篌和琵琶音乐采取样本进行仿真实验,求得分类准确率和运行时间,同时使用逻辑回归（Logistic Regression）算法进行对比试验,其中最小二乘支持向量机和逻辑回归分类的准确率分别为96．5％和92．5％,且LS—SVM的运行时间比Logist的少。实验结果表明最小二乘支持向量机具有更为优越的分类性能和非线性处理能力,可以推广用于解决其它实际分类问题。     

Feature subset selection based on mahalanobis distance： a statistical rough set method

In order to select effective feature subsets for pattern classification, a novel statistics rough set method is presented based on generalized attribute reduction. Unlike classical reduction approaches, the objects in universe of discourse are signs of training sample sets and values of attributes are taken as statistical parameters. The binary relation and discernibility matrix for the reduction are induced by distance function. Furthermore, based on the monotony of the distance function defined by Mahalanobis distance, the effective feature subsets are obtained as generalized attribute reducts. Experiment result shows that the classification performance can be improved by using the selected feature subsets.     

基于PSO—SVM的交通流量短时预测

参数选择问题影响了支持向量机预测模型在交通流量中的预测性能。为了解决支持向量机预测模型的参数选择问题,引入了粒子群优化算法机制,通过粒子群优化选择支持向量机预测模型的学习训练参数,得到较优的PSO-SVM预测模型。通过实例仿真实验,将PSO-SVM预测模型与神经网络预测模型进行了比较,显示了其优越性。     

粗糙集与神经网络在发动机故障诊断中的融合应用

电喷发动机运行的状态信息众多而复杂,故障与状态信息的关系模糊而不确定,如何从复杂的多元信息中获取有用部分并加以利用是电喷发动机故障诊断的关键.本文应用粗糙集理论对冗余信息进行约简,得到更为简明的诊断规则,将约简结果与神经网络相结合,建立了故障诊断系统.网络的训练对比结果表明,粗糙集理论的约简处理简化了神经网络结构,提高了网络的训练效率;通过实例验证了粗糙集理论与神经网络相结合进行电喷发动机故障诊断的可行性.     

粗糙集与神经网络在发动机故障诊断中的融合应用

电喷发动机运行的状态信息众多而复杂,故障与状态信息的关系模糊而不确定,如何从复杂的多元信息中获取有用部分并加以利用是电喷发动机故障诊断的关键.本文应用粗糙集理论对冗余信息进行约简,得到更为简明的诊断规则,将约简结果与神经网络相结合,建立了故障诊断系统.网络的训练对比结果表明,粗糙集理论的约简处理简化了神经网络结构,提高了网络的训练效率;通过实例验证了粗糙集理论与神经网络相结合进行电喷发动机故障诊断的可行性.     

Efficient iris recognition via ICA feature and SVM classifier

With the increasing demands of security in ournet worked society,the technology for personalidentification works as the main solution to safe-guard people s properties.Biometrics is an alterna-tive to solve the problemand has the advantage thatthey cannot be stolen or forgotten like pass words.Because personal identification numbers or identifi-cation tokens(such as s mart cards)cannot provide ahighlevel of security which can be copied,inspec-ted and/or stolen.They only showthe knowledgeof som…     

Automatic product image classification with multiple support vector machine classifiers

For the task of visual-based automatic product image classification for e-commerce, this paper constructs a set of support vector machine (SVM) classifiers with different model representations. Each base SVM classifier is trained with either different types of features or different spatial levels. The probability outputs of these SVM classifiers are concatenated into feature vectors for training another SVM classifier with a Gaussian radial basis function (RBF) kernel. This scheme achieves state-of-the-art average accuracy of 86.9% for product image classification on the public product dataset PI 100.     

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对区域物流量进行研究与预测有助于把握区域物流的需求,实现区域物流供需相对平衡,提高区域物流规划质量和运行效率具有重要的理论和实际意义.本文将模糊粗糙集理论引入区域物流量的预测中,建立基于模糊粗糙集与支持向量机的区域物流量预测模型,用模糊粗糙集作为前端预处理器对数据进行约简,剔除冗余信息,以实现两种算法的优势互补.针对支持向量机在处理数据时无法将数据简化的问题,提出了基于模糊粗糙集与支持向量机的区域物流量预测方法,在支持向量机对样本数据进行处理之前,利用模糊粗糙集数据挖掘的能力对原始数据样本集进行预处理.结果表明,这种预测方法具有很好的精确性和有效性.     

基于小波包能量谱和SVM的水下目标识别

为了提高舰船辐射噪声信号分类的准确率,即在水下进行舰船目标识别的准确率,采用了小波包提取信号能量谱特征的方法和支持向量机的分类算法.简介了小波包变换及支持向量机的基本原理,然后针对舰船辐射噪声信号进行多层小波包分解,提取各子频段能量谱作为特征量,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类.仿真实验结果表明,利用对信号的多层小波包分解提取能量谱特征和支持向量机的分类算法能对舰船辐射噪声信号进行有效识别.     

基于Rough熵的决策表约简算法研究

知识约简是Rough 集理论研究中的核心内容之一,已证明求决策表的最小约简是NP-hard问题,解决办法一般是采用启发式算法.本文分析了信息熵在Rough集理论中的应用,利用Rough熵定义了决策表中条件属性的相对重要度,讨论了其性质,在此基础上提出了一种用于计算决策表中的相对约简的启发式算法.     

基于半监督学习的SVM-KNN

提出一种新的基于半监督的SVM—KNN分类方法,当可用的训练样本较少时,使用SVM进行分类,不能得到准确的分类边界,本文采用半监督学习策略从大量未标记样本中提取边界向量来改善SVM-KNN分类器的引进不仅扩充了SVM的训练样本数目,而且优化了迭代过程中训练样本的标记质量,可不断修复SVM的分类边界．实验结果表明,所提出的方法能提高SVM算法的分类精度,通过调整参数能够获得更好的分类效果,同时也减小了标记大量未标记样本的代价．     

基于支持向量机的稀土萃取过程建模方法

支持向量机算法用于软测量建模能较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极值等问题、本文针对稀土萃取过程组分含量在线检测的难题,将具有径向基（RBF）核函数的支持向量机算法应用于稀土萃取过程组分含量软测量建模,并讨论了模型参数的选择及其对模型的影响、通过某稀土公司生产过程实际采集数据的仿真试验,结果表明基于支持向量机算法的组分含量软测量模型具有较高的泛化能力和较快的预测速度,是实现稀土萃取过程组分含量软测量的一种有效方法、     

基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感,影响了支持向量机分类性能的弱点,利用模糊支持向量机的学习方法,构建了变压器故障诊断模型．采取一种基于二叉树的多分类方法,使用模糊C均值聚类算法求取模糊支持向量机的模糊隶属度,采用径向基核函数,并利用遗传算法对模糊支持向量机的参数进行寻优．实验结果表明,基于二叉数的模糊支持向量机模型相比BP神经网络、支持向量机有更高的诊断准确率,基于二叉树模糊支持向量机的变压器故障诊断方法是可行的．     

基于遗传优化支持向量机的交通事故预测

针对道路交通事故的预测问题,引入基于遗传优化支持向量机算法建立交通事故预测模型。利用遗传算法寻找支持向量机的最优参数组合,并用最优参数构建相应的支持向量机预测模型。仿真计算结果表明,基于遗传算法优化支持向量机模型优于传统的SVM模型,从而可以更有效地对道路交通事故进行预测。     

基于支持向量机的励磁涌流识别算法

为提高变压器差动保护识别励磁涌流的能力,将支持向量分类机应用于励磁涌流识别,提出了一种基于支持向量分类机的变压器励磁涌流和内部故障识别新方法.基于励磁涌流和内部故障电流的特点,充分考虑电流互感器饱和的特点提取电流互感器二次侧间断角和二次谐波等特征,并对励磁涌流和内部故障电流的识别方法进行了分析;用EMTDC程序进行仿真,生成训练样本和测试样本,对支持向量机进行了训练和测试.结果表明,应用支持向量分类机对励磁涌流和内部故障进行识别,识别率平均可达99%以上.     

Algorithm for Extracting All Relative-Attribute Reducts in Decision System of Large-Scale Records

A new algorithm based on rough core was proposed to extract all relative-attribute reducts in decision information systems of large-scale records. In the algorithm, the rough core of the decision-making information system is first calculated. Then, an approach based on a top-down strategy is adopted to select the non-core condition attributes and generate candidate relative-attribute reducts. Finally, the set of all relative-attribute reducts is obtained by pruning the candidate relative-attribute reducts. Experimental results show that the proposed algorithm is superior to the other methods such as the algorithm without computing core, the exhaustive method and the discernibility matrix method in extracting all relative-attribute reducts for large-scale data sets.     

基于多SVM分类器融合的高速公路异常事件检测方法

提出了一种利用多SVM分类器对高速公路中的复杂交通信息进行有效融合的异常事件检测方法.首先,将初始训练集划分为互不重叠的子集,为每个子集训练分类器.给定一个输入向量,利用分类器求得其所属的类别标签,并计算出该向量对特定簇的隶属度.其次,利用概率方法将多SVM分类器分类结果进行融合,得到最终分类结果.接下来,将“车流量”、“行车速度”、“道路占用率”、“相邻监测站的车流量差值”、“速度差值”以及“道路占用率差值”等交通参数表示为特征向量,分别输入到经过训练的SVM分类器,并将多SVM分类器融合后的分类结果作为判别异常事件的依据.最后,从5个具有代表性的高速公路路段采集到的交通数据构造实验数据集.实验结果表明,对比单一SVM和LS-SVM,文章提出的基于多SVM分类器融合的高速公路异常事件检测方法可以有效提高高速公路异常事件检测的准确性和可靠性,弥补了仅使用单一交通参数进行异常事件检测的不足.