基于转移和频率特征的协议异常检测

协议异常检测是目前入侵检测领域研究的新方向．本文研究状态的转移特性和频率特性,在此基础上建立模型进行协议异常检测．模型的训练和检测使用DARPA 1999年的数据集,实验结果验证了所建立模型的准确性．     

SVM入侵检测系统中数据预处理方法改进

由于网络数据的复杂性和不规范性制约着SVM分类器的精度,当前被广泛使用的数据预处理方法显得过于单一。因此,提出一种改进的数据预处理方法。首先,利用异构数据集上的奇异距离函数HVDM对数据进行归一化处理;然后,使用最近邻法对数据集修剪得到最后的训练样本,并且通过实验证明该方法可以提高SVM分类器的精度。     

道路交通流检测器数据预处理技术研究

检测器采集的交通流信息往往具有一定的误差,数据预处理就是对数据进行初步加工,提高数据质量的过程。本文着重讲述了交通流检测数据预处理的基本过程,并提出了一些新的处理方法。     

基于混合比例方法抽样用于入侵检测

支持向量机对于样本量不足的情况下会使得入侵检测分类精度普遍下降.为了提高入侵检测的检测精度,提出了一种利用混合比例抽取样本研究不平衡数据集的方法.该方法首先将数据集按各种类别分开,然后不按比例抽取,使得每层样本中的数据量相对平衡.再用此样本集构造分类器,采用构造的分类器去构建入侵检测系统进行检测.实验结果表明,使用这种混合比例的不平衡数据集分类方法可以有效地提高检测精度,而且降低误报率.     

基于长短期记忆网络的断面交通数据异常处理

针对基于统计模型的传统算法仅优化局部数据的问题.建立了基于长短期记忆网络深度学习模型的异常数据处理算法和基于Tensorflow框架搭建了神经网络模型.通过进行训练模型,获得备选数据集和校验数据集.通过样本标签对比,判定异常点,并进行数据替换和更新标准样本.为检验该算法的有效性,使用昆汕高速公路K2077断面交通数据,...     

二分类数据的分类结果可视化算法

针对在某些应用领域对二分类数据分类结果可视化的需求，以及现有无监督可视化算法无法提供分类结果的相关信息的问题，提出了二分类数据分类结果可视化算法——支持向量可视化（SVV），该算法是在无监督的自组织神经网络（SOM）的可视化功能的基础上，结合监督学习的支持向量机（SVM）的二分类算法，得到能够直观地显示高维数据、二分类数据分类边界以及数据与分类边界距离的二维映射图，提高了分类结果的可解释性．以SOM可视化算法以及Smnmon算法为参照，用2组可分性不同的样本集进行仿真分析，验证了该算法的有效性和可行性。     

船舶异常行为的一致性检测算法

为了准确检测船舶的操纵异常行为和降低异常行为误报警率, 提出了船舶异常行为的一致性检测算法; 在船舶轨迹点中引入能够体现操纵模式的特征, 以转向行为与变速行为度量了操纵行为相似性; 将空间位置相似性与操纵行为相似性进行组合, 定义了船舶综合行为相似性, 计算了单个轨迹点与训练轨迹序列中的最近邻特征点, 构建了一致性检测的样本序列; 为克服样本重叠的类分布情形, 改进了一致性检测算法的奇异值度量, 并用综合行为相似性计算样本间的非一致性得分, 利用单个轨迹点的随机性检验值判断该轨迹点与样本序列的分布一致性; 以琼州海峡实测AIS数据作为正常数据, 以计算机模拟随机产生异常轨迹和人工自定义操纵异常行为作为异常数据, 分别进行异常检测试验。试验结果表明: 随机产生的异常轨迹检测正确率为100%, 但是轨迹评价集中有一部分正常轨迹被错误划分成异常轨迹, 在指定置信度水平分别为99.0%和99.7%的情形下, 误报警率分别为0.6%和0.2%, 分别低于显著性水平0.01和0.003, 因此, 利用一致性检测算法能有效检测计算机产生的随机异常轨迹, 并可通过指定显著性水平严格控制检测误报警率, 能有效检测人工自定义的船舶变速与转向异常行为, 而且检测结果能随船舶行为改变而变化。     

基于Co—Training策略的视频广告文本检测

同普通视频节目相比,视频广告中的文本具有更为复杂的表现形式．为实现这类文本有效的定位,通过将文本检测视为一种特殊纹理的分类问题,提出一种基于改进的Co—training策略的视频广告文本检测方法,采用两种相对独立的纹理描述子,从多视角来强化文本特性描述．另外,针对Co-training协同学习机制中容易引入噪声样本的问题,提出了一种改进的结合Bootstrap思想的Co—training算法,在两个相对独立的特征空间中交互选择典型样本,以达到提高分类器泛化能力的目的．通过实验,本方法在自建的数据库上获得的正确率与查全率相对于其他方法有10％左右的提高．     

工业过程模糊控制建模中数据预处理方法研究

工业过程模糊控制中建模是关键，而数据预处理直接影响着模型收敛速度、计算量、模型质量．针对所采集的样本数据提出几个新的数据预处理方法．利用三次样条进行空缺数据的插值填充，然后利用K—均值进行输入输出空间划分与数据离散化，为模糊规则的提取做好淮备．     

Outlier mining based abnormal machine detection in intelligent maintenance

Assessing machine’s performance through comparing the same or similar machines is important to implement intelligent maintenance for swarm machine. In this paper, an outlier mining based abnormal machine detection algorithm is proposed for this purpose. Firstly, the outlier mining based on clustering is introduced and the definition of cluster-based global outlier factor (CBGOF) is presented. Then the modified swarm intelligence clustering(MSIC) algorithm is suggested and the outlier mining algorithm based on MSIC is proposed. The algorithm can not only cluster machines according to their performance but also detect possible abnormal machines. Finally, a comparison of mobile soccer robots’ performance proves the algorithm is feasible and effective.     

基于数据挖掘的传媒信息安全系统

随着网络的发展,越来越多的广播电视信息由模拟转为数字,传媒信息安全问题迫在眉睫,是亟待解决的问题．本文采用文本分类技术,设计了一种新的文本分类模型,并应用该传媒信息安全系统,从而减少系统的误报率和漏报率,实验结果表明,该算法具有较高的分类精度和效率．     

邮件过滤系统中预处理方法的研究与实现

完成了邮件过滤系统中的预处理工作。实现了信息增益特征选择算法,通过实验对比,得出了PU系列语料库合适的特征维数。使用词频反文档频率公式计算了特征词的权重,通过算法把标准邮件集处理成了支持向量机算法可以直接处理的向量空间模型的形式。     

稳健的多支持向量机自适应提升算法

AdaBoostSVM容易受到离群点的干扰从而影响到算法的泛化性能.离群点是不反映一般规律的数据点,当被错分的数据含有离群点时,AdaBoostSVM会不断地给离群点赋予很大的权重,进而影响到提升的分类准确率.针对这一问题,提出了RAdaBoostSVM算法,通过对权重过大的误分类样本用和它相邻近的几个样本的中心来代替,有效地减小了离群点对提升效果的影响.与AdaBoostSVM算法相比,RAdaBoostSVM对离群点更加稳健更适合于噪声条件下的分类问题.在基准数据集上的实验结果验证了算法的有效性.     

网络舆情中的信息预处理与自动摘要算法

提出了一套从互联网原始数据中提取有效信息,利用网页模版对这些信息进行格式化整理,并依据网络舆情的特点对正文信息进行自动摘要处理,在自动摘要处理过程中引入倒排索引概念简化了算法复杂度,基于关键词的权重分析保证了算法能够更准确的找到人们关心的信息．测试结果支持了本文提出的算法．     

复杂生产过程的小故障检测与分类方法

为监测复杂生产过程的状态,根据多元统计过程控制方法和支持向量机理论,将累积和控制图原理扩展为多变量的形式对过程数据进行预处理,并通过主元分析方法提取复杂生产过程的关键信息,得到有效的小故障数据,进而构建计算正常数据的统计量阀值及故障数据的Hotelling T平方统计值（T2）和平方预测误差值,实现了复杂生产过程的小故障模式检测,并采用支持向量机多分类方法将检测到的故障进行了分类.沥青混合料生产过程的仿真研究表明:在集料均值发生小波动、周期性上升和下降3种小故障模式下,故障检测识别率均达到95%,与主元分析方法相比平均提高了75%;分类准确率达到92.5%,与BP神经网络方法相比提高了19.3%.