基于半监督模糊聚类的入侵检测技术

针对当前入侵检测技术检测率较低、误报率较高,特别是难以检测新型入侵的不足,通过研究基于机器学习的异常入侵检测系统,提出了一种基于半监督模糊聚类的异常入侵检测算法SFCA(Semi-supervised Fuzzy Clustering Algorithm).算法通过加入数据之间的相关信息,同时引入代价函数来平滑目标函数,降低其对孤立点数据的敏感程度.通过利用少量的标记样本,生成用于初始化算法的种子聚类,然后辅助聚类过程.实验表明,与FCM(Fuzzy C-means)聚类算法相比,SFCA算法具有较高的性能.     

基于混合聚类算法的异常检测方法

模糊聚类算法是一种无监督的机器学习方法,能够有效地检测出网络入侵中未知的异常攻击行为,但模糊聚类算法实质上是一种迭代寻优方法,容易陷入局部最优解.因此结合遗传算法的全局搜索特性与禁忌算法的局部搜索特性,提出了一种基于遗传禁忌搜索的混合模糊聚类算法,实验表明该方法能有效避免局部最优解、得到正确的聚类结果,在KDDCUP99数据集上的实验结果表明该方法具有更高的检测率和较低的误检率.     

一种新的聚类算法在数据挖掘中的应用

说明聚类算法在数据挖掘中的作用,并结合实际数据的特点,采用一种新的模糊聚类算法.该算法在事先不知聚类数的情况下,能够确定聚类数及中心点.同时,能够消除噪声对于数据的影响,适合较大规模的数据,方便进一步的数据挖掘.对实际通信信号的实验结果表明该方法是实效的.     

模糊聚类在柴油机故障诊断中的应用

柴油机状态监测与故障诊断可以看作是一种故障模式的识别过程,模糊聚类方法是模式识别方法的一种,本文利用模糊C均值聚类方法对表征柴油机状态的特征向量进行模式识别,结果表明该方法可通过特征参量准确地区分不同的柴油机故障模式,模糊聚类方法在柴油机状态监测与故障诊断中有较好的适用性.     

一种基于遗传算法的模糊聚类算法及其与FCM算法的结合

在各种糊聚类算法中,模糊C-均值聚类算法FCM(Fuzzy C-Mean Clustering Algorithm)的应用最为广泛.但在实际的应用中,FCM算法却容易陷入局部最优解.因此,本文首先提出了一种基于遗传算法GA(Genetic Algorithm )的模糊聚类分析方法,它利用了遗传算法随机搜索的特点,可以避免陷入局部最优解.实验表明,将该遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析,比单一使用遗传算法或单一使用FCM算法进行聚类分析的效果都要好.     

模糊核聚类在船舶故障诊断中的应用

船舶故障具有非线性和模糊性的特点,本文将模糊核聚类算法应用于船舶故障诊断。首先阐述模糊核聚类算法的实现过程,并将此算法与模糊聚类在目标函数收敛性、学习能力、诊断正确率等方面进行对比,实验结果表明,本文算法在船舶故障诊断方面鲁棒性强、收敛速度快、学习能力强。     

基于成对约束的半监督选择性聚类集成

针对现有聚类集成算法基本都是无监督聚类集成算法和传统聚类集成方法,其通常将所有产生的聚类成员都参与集成的问题,设计了一种基于成对约束的半监督选择性聚类集成方法(SSCES). SSCES方法选择基于聚类成员质量和差异度的选择聚类集成为研究对象,借鉴半监督集成的关键思想,将半监督聚类信息带入到选择聚类集成中.通过在多组数据集上实验来验证SSCES算法的有效性.     

一种基于遗传算法的模糊聚类算法及基与FCM算法的结合

在各种糊聚类算法中,模糊C－均值聚类算法FCM（Fuzzy C-Mean Clustering Algorithm）的应用最为广泛。但在实际的应用中,FCM算法却容易陷入局部最优解。因此,本文首先提出了一种基于遗传算法GA（Genetic Algorithm)的模糊聚类分析方法,它利用了遗传算法随机搜索的特点,可以避免陷入局部最优解。实验表明,将该遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析,比单一使用遗传算法或单一使用FCM算法进行聚类分析的效果都要好。     

船舶水下通信系统中海声信道文本数据聚类方法研究

传统的文本数据聚类方法性能较差,无法得到最优的聚类原型。为了解决这个问题,提出船舶水下通信系统中海声信道文本数据聚类方法研究。首先处理在船舶水下通信系统中选取的海声信道文本数据,在应用聚类定义,分解文本数据相异度矩阵,为统一变量度量值,应用绝对偏差均值公式进行标准化处理,在此基础上,对海声信道文本数据进行聚类,由此,完成海声信道文本数据聚类方法的设计。在实验中,随机选取10组文本数据相异度矩阵,通过对比2种方法的性能,验证所提方法的可行性。实验结果表明,所提方法性能更好,更占优势。     

基于主动学习的半监督聚类入侵检测算法

针对基于监督学习入侵检测算法中面临标记大量数据的问题,提出了一种基于主动学习的半监督聚类入侵检测算法.该算法利用少量的标记数据,生成用于初始化算法的种子聚类,然后辅助聚类过程,并根据网络数据的特点,将主动学习策略应用于半监督聚类过程中,可用于检测已知和未知网络攻击.主动学习策略查询网络中未标记数据与标记数据的约束关系,对标记数据可以快速获得k个不相交的非空近邻集,很大程度上改进了算法的性能.实验结果表明了算法的可行性及有效性.     

基于PCA与属性权重模糊聚类的入侵检测方法

针对入侵检测数据集中存在大量冗余信息及传统聚类算法的效果不佳,提出了结合主成分分析与属性权重模糊聚类算法的入侵检测方法。该方法分为特征提取和模糊聚类两阶段,使用主成分分析进行特征提取、消除冗余属性;将经主成分分析后得到新成分的贡献率作为聚类算法中属性的权重值,实现了基于属性权重的模糊聚类。在KDD-CUP99数据集中的实验结果表明,该方法能有效地降低检测训练时间和提高检测正确率。     

基于减聚类-自适应神经模糊推理的船舶航向保持控制设计

为解决船舶在非线性和不确定性条件下的常规航向保持控制参数难以确定和性能较差的问题,提出一种基于减法聚类和神经模糊推理系统(SC-ANFIS)的船舶航向保持控制设计。基于鲁棒PID控制,借助减法聚类算法的学习能力对输入样本进行聚类分析,优化模糊量化和模糊规则,继而用神经-模糊推理的方法解决船舶的不确定性问题和非线性控制问题;同时,为避免维数灾难等问题发生,采用多维隶属度函数设计一种可在线自调整的基于SC-ANFIS的航向保持控制系统,并设计仿真试验进行对比分析。仿真试验结果表明,在存在模型参数摄动和干扰的情况下,基于SC-ANFIS的航向保持控制系统可行、有效,能取得良好的控制效果。     

多雷达多目标航迹跟踪法

提出了一种改进的模糊极小极大(Fuzzy Min-Max,FMM)神经网络算法,并结合无师训练FMM神经网络的聚类,给出了一种基于FMM神经网络的多雷达多目标航迹跟踪方法.仿真实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并较好地实现了多雷达多目标的航迹相关.     

基于模糊C均值聚类的柴油机故障诊断

通过对柴油机运行时的表面振动信号进行分析处理得到由一系列特征参数组成的特征向量,利用模糊C均值聚类方法对特征向量进行模式识别,结果表明该方法可通过特征向量准确地区分不同的柴油机故障模式,模糊C均值聚类方法在柴油机状态监测与故障诊断中有较好的适用性。     

模糊C-均值聚类算法及其在船舶故障诊断中的应用

船舶设备故障的早期诊断和预测,对船舶的安全运行具有非常重要的意义。由于船舶设备繁多,运行环境特殊,各种设备的故障症状与故障原因之间的关系十分复杂,致使传统诊断方法在实际应用中效果不理想。因此,研究采用模糊C-均值聚类算法来实现船舶故障的诊断乃是非常必要的。将被诊断对象间故障和症状的特征通过建立模糊关系矩阵进行故障分类,用当前所得的故障征兆群与过去该设备故障征兆结果相对照,找出最相似的结果,从而确定其故障。通过船舶主机轴系诊断的实例,证明了该方法的有效性。     

基于并行聚类算法的无监督异常检测研究

为满足高效聚类大规模数据集的要求,该文提出一种基于k均值算法的并行聚类算法,该并行算法能使聚类时间随节点主机数目的增多,呈近似线性递减。为了更好地平衡检测率与误报率,文章又提出了基于平方误差最小的重定位算法,相比于李娜等人提出的算法,该重定位算法使检测率提升了5%,误报率降低了1.1%。实验结果表明,该文算法不但能够提高聚类效率,而且能够更加有效地检测出已知和未知攻击。     

基于区域模糊直方图的图像检索

将图像分割算法和模糊理论相结合,提出了基于区域模糊直方图的图像检索方法。用快速聚类算法对图像进行区域分块,以各区域的视觉特征为基础,建立图像模糊直方图并进行图像检索。在1000幅通用图像库上的实验表明,该方法可以得到比较满意的检索结果。     

基于模糊聚类算法的船舶故障诊断技术

由于大型设备故障症状与故障原因之间关系十分复杂，使得传统诊断方法在实际应用中效果不理想。研究采用模糊C-均值聚类算法，将被诊断对象间故障和症状的特征通过建立模糊关系矩阵进行了故障分类，用当前所得的故障征兆群与过去该设备故障征兆结果相对照，找出最相似的结果，从而确定其故障。通过船舶主机轴系诊断的实例，充分证明了该方法的有效性。     

一种水下目标识别方法──基于模糊理论的多种神经网络融合分类

在应用多种方法提取目标噪声中分类特征的研究基础上,本文设计出基于模糊理论的多神经网络融合分类器,其研究重点主要包括有监督分类的模糊聚类神经网络分类、多神经网络与模糊综合分析相结合的融合分类。基于大量海试实测信号样本的多组实验表明,该分类方法具有良好的工程应用前景。     

基于信息融合的船舶机电设备故障诊断

对船舶机电设备故障进行了分析,指出故障诊断必须从多类数据中寻找隐藏的信息,进而提出了对于观测数据运用模糊聚类方法进行信息融合,寻找故障模式.算例证明方法有一定的效果.