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基于改进随机森林算法的文本分类研究与应用 预览
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作者 刘勇 兴艳云 《计算机系统应用》 2019年第5期220-225,共6页
传统随机森林分类算法采用平均多数投票规则不能区分强弱分类器,而且算法中超参数的取值需要调节优化.在研究了随机森林算法在文本分类中的应用技术及其优缺点的基础上对其进行改进,一方面对投票方法进行优化,结合决策树的分类效果和预... 传统随机森林分类算法采用平均多数投票规则不能区分强弱分类器,而且算法中超参数的取值需要调节优化.在研究了随机森林算法在文本分类中的应用技术及其优缺点的基础上对其进行改进,一方面对投票方法进行优化,结合决策树的分类效果和预测概率进行加权投票,另一方面提出一种结合随机搜索和网格搜索的算法对超参数调节优化.Python环境下的实验结果表明本文方法在文本分类上具有良好的性能. 展开更多
关键词 随机森林 文本分类 加权投票 超参数优化 随机搜索 网格搜索
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卷积神经网络在乐器板材优劣识别中的应用研究 预览
2
作者 黄英来 李晓霜 赵鹏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第3期776-780,共5页
目前民族乐器板材振动信号识别算法存在特征提取复杂且耗时长等缺点,针对此问题,提出了一种基于卷积神经网络的木材振动信号分类识别算法,实现了乐器板材优劣的判别。卷积神经网络将特征提取和分类过程结合来进行神经网络的训练,具有识... 目前民族乐器板材振动信号识别算法存在特征提取复杂且耗时长等缺点,针对此问题,提出了一种基于卷积神经网络的木材振动信号分类识别算法,实现了乐器板材优劣的判别。卷积神经网络将特征提取和分类过程结合来进行神经网络的训练,具有识别度高、鲁棒性好等优点。首先重点分析和讨论了提取木材振动信号的语谱图特征,然后应用卷积神经网络结合网格搜索的方法进行参数调优。为了防止过拟合,还应用了Re LU和dropout等新技术,得到最终分类结果。实验证明,测试样本准确率达到96%,明显优于传统方法。该方法可减小人工测量的误差,加快板材的选取时间,为民族乐器制造领域的选材提供了一种更加实用的方法。 展开更多
关键词 卷积神经网络 网格搜索 语谱图 木材振动信号
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光通信网络中通信信号智能感知方法研究
3
作者 黄堂森 李小武 +1 位作者 曹庆皎 王静爽 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期924-929,共6页
在光通信网络中,通信信号的感知分为单节点感知与多节点协作感知,其中多节点的传感因能克服多径衰弱和隐藏终端的影响而被广泛研究,但多节点的传感知在通信开销和融合方法上仍然存在许多难题有待解决。本文提出一种量化与编码的方法来... 在光通信网络中,通信信号的感知分为单节点感知与多节点协作感知,其中多节点的传感因能克服多径衰弱和隐藏终端的影响而被广泛研究,但多节点的传感知在通信开销和融合方法上仍然存在许多难题有待解决。本文提出一种量化与编码的方法来减少当地节点与融合中心之间的通信开销,在融合方法上提出一种基于节点特征的加权融合方法来提升融合中心的判决准确性,该融合方法有效反应各个节点在认知网络中的实际作用。此外,为了提升感知效率,利用强化学习的方法来得升熟悉环境下的感知效率。实验结果表明:本文中的频谱感知方法与传统方法相比在同等条件下可减少通信开销,提升判决准确率并减少感知时间。 展开更多
关键词 光通信网络 智能感知 网格搜索 加权融合
基于交叉验证网格寻优随机森林的黑产用户识别方法 预览
4
作者 章文俊 韩晓龙 《科技视界》 2019年第28期1-3,7共4页
随着移动互联网的普及,黑色产业成为了一种新的违法途径。黑色产业的猖獗不仅损害了社会利益,同时也影响了正常用户的体验。本文提出了一种基于交叉验证网格寻优随机森林算法的区分黑色产业用户的方法。本文收集的黑产用户数据为某论坛... 随着移动互联网的普及,黑色产业成为了一种新的违法途径。黑色产业的猖獗不仅损害了社会利益,同时也影响了正常用户的体验。本文提出了一种基于交叉验证网格寻优随机森林算法的区分黑色产业用户的方法。本文收集的黑产用户数据为某论坛的恶意刷违法消息的用户数据。利用随机森林机器学习数据特征,通过交叉验证以及网格搜索技术完成模型参数寻优,得到训练好的模型。并且比较了其他常见的几种分类算法在识别黑产用户的准确率。线上和线下实验表明,基于随机森林算法的模型在预测区分黑色产业用户上相比较于其他几种算法准确率更高,表现更为稳定。为打击黑色产业积累了宝贵的经验。 展开更多
关键词 随机森林 黑色产业 交叉验证 网格搜索
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基于SMOTE和CART决策树的螺栓打紧质量异常检测 预览
5
作者 陈长征 张赫 《机械工程师》 2019年第11期1-4,共4页
提出了一种基于SMOTE算法和CART决策树的螺栓打紧质量异常检测模型。该方法采用SMOTE过抽样算法处理螺栓打紧工艺数据类间不均衡问题,在此基础上建立CART决策树模型对打紧工艺的特征信息进行数据挖掘,诊断螺栓打紧质量状态。结合网格搜... 提出了一种基于SMOTE算法和CART决策树的螺栓打紧质量异常检测模型。该方法采用SMOTE过抽样算法处理螺栓打紧工艺数据类间不均衡问题,在此基础上建立CART决策树模型对打紧工艺的特征信息进行数据挖掘,诊断螺栓打紧质量状态。结合网格搜索和模型交叉验证的参数寻优方法对树深和基尼不纯度的阈值进行参数优化验证。最后,利用参数最优训练模型学习曲线和测试集上ROC曲线下面积AUC值对模型性能进行评价。实验结果表明,该组合模型具有优异的异常检测精度,研究成果可为螺栓打紧质量状态的诊断提供有力支撑。 展开更多
关键词 SMOTE CART决策树 螺栓打紧 数据不均衡 网格搜索 交叉验证 异常检测 模型评价
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基于小波包分解与SVM的气阀故障诊断研究 预览
6
作者 周意贺 张秀珩 +1 位作者 王航 苏放 《光电技术应用》 2019年第5期48-52,共5页
往复式压缩机是石油化工生产的关键设备,它的安全平稳运行与气阀的工作状态息息相关。为实现往复式压缩机气阀故障的快速诊断,利用小波包分解提取故障特征,基于SVM方法对气阀故障进行了识别,利用网格搜索进行参数寻优,搭建了小波包分解... 往复式压缩机是石油化工生产的关键设备,它的安全平稳运行与气阀的工作状态息息相关。为实现往复式压缩机气阀故障的快速诊断,利用小波包分解提取故障特征,基于SVM方法对气阀故障进行了识别,利用网格搜索进行参数寻优,搭建了小波包分解与支持向量机SVM联合诊断压缩机气阀故障的模型,验证了支持向量机SVM诊断压缩机气阀故障的有效性。简化了传统由经验人员判断气阀故障类型的过程,为压缩机气阀故障分析、气阀维修与更换等实际问题提供了理论依据。 展开更多
关键词 往复式压缩机 气阀 网格搜索 支持向量机 小波包分解
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改进的TSVR模型在股市高频数据上的预测 预览
7
作者 张冰 王传美 贺素香 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第11期3241-3246,共6页
为构建更精准的股票价格预测模型,提出具有局部信息挖掘功能的DNN加权算法对eplion-TSVR模型进行改进,并对改进模型的求解进行推导,针对DNN算法对于参数的选取太过随意,提出使用网格搜索法确定DNN的最优参数以确定最优DR域。搜集中国上... 为构建更精准的股票价格预测模型,提出具有局部信息挖掘功能的DNN加权算法对eplion-TSVR模型进行改进,并对改进模型的求解进行推导,针对DNN算法对于参数的选取太过随意,提出使用网格搜索法确定DNN的最优参数以确定最优DR域。搜集中国上证A股中的15支股票的日价格和高频5分钟价格数据并计算其技术指标,对20天以及20分钟后的收盘价进行实证预测。预测结果显示,改进模型在高频股票数据上具有很好的预测能力和泛化性能。 展开更多
关键词 D近邻加权算法 孪生支持向量回归机 股价预测 高频数据 网格搜索
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基于交叉验证网格寻优支持向量机的产品销售预测 预览 被引量:1
8
作者 张文雅 范雨强 +2 位作者 韩华 张斌 崔晓钰 《计算机系统应用》 2019年第5期1-9,共9页
综合考虑影响汽车销售的多种因素,运用交叉验证网格搜索优化支持向量机的惩罚系数和核函数参数,建立了适合汽车销售的预测模型.仿真实验结果表明,改进支持向量机优化汽车销售预测模型的预测效果比某公司当前采用的模型更佳,该模型具有... 综合考虑影响汽车销售的多种因素,运用交叉验证网格搜索优化支持向量机的惩罚系数和核函数参数,建立了适合汽车销售的预测模型.仿真实验结果表明,改进支持向量机优化汽车销售预测模型的预测效果比某公司当前采用的模型更佳,该模型具有较高的预测精度和较大的可信度,可为企业决策层提供较为准确的销售预测参考. 展开更多
关键词 支持向量机 销售预测 汽车销售 网格搜索 交叉验证
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改进的XGBoost模型在股票预测中的应用 预览
9
作者 王燕 郭元凯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第20期202-207,共6页
随着时代的不断进步,人民生活水平日益提高。在解决温饱问题之余,有了可供投资的余财。越来越多的人将目光转向股市投资,为股市发展提供了资金条件。然而在纷繁复杂的股票市场,如何寻找最优股成为亟待解决的问题。这不仅是投资者单方面... 随着时代的不断进步,人民生活水平日益提高。在解决温饱问题之余,有了可供投资的余财。越来越多的人将目光转向股市投资,为股市发展提供了资金条件。然而在纷繁复杂的股票市场,如何寻找最优股成为亟待解决的问题。这不仅是投资者单方面的困惑,也是股票预测领域中学者们所关心的重点。通过网格搜索算法对XGBoost 模型进行参数优化构建GS-XGBoost 的金融预测模型,并将该模型运用于股票短期预测中。分别以中国平安、中国建筑、中国中车、科大讯飞和三一重工2005 年4 月至2018 年12 月28 日的每日收盘价作为实验数据。通过实验对比,相较于XGBoost 原模型、GBDT模型以及SVM模型,GS-XGBoost 模型在MSE、RMSE与MAE三个评价指标上都表现出较好的预测结果。从而验证,GS-XGBoost 金融预测模型在股票短期预测中具有更好的拟合性能。 展开更多
关键词 XGBoost 网格搜索 梯度增强决策树(GBDT) 支持向量机(SVM) 股价预测
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基于机器学习的单线激光雷达进行车辆识别与跟踪方法研究 预览
10
作者 刘伟 王世峰 +2 位作者 公大伟 王泽 王锐 《长春理工大学学报:自然科学版》 2019年第3期51-56,64共7页
针对多线激光雷达应用于无人驾驶车辆的高额造价问题,提出了一种基于单线激光雷达作为主传感器,并利用机器学习方法实现车辆识别与跟踪任务。首先通过激光雷达扫描并获取空间轮廓数据,对每帧数据采用层次聚类算法进行目标分割;然后对每... 针对多线激光雷达应用于无人驾驶车辆的高额造价问题,提出了一种基于单线激光雷达作为主传感器,并利用机器学习方法实现车辆识别与跟踪任务。首先通过激光雷达扫描并获取空间轮廓数据,对每帧数据采用层次聚类算法进行目标分割;然后对每个目标进行特征提取,通过交叉验证和网格搜索对支持向量机的参数进行优化以实现更好的分类效果,采用卡尔曼滤波实现目标车辆的跟踪;最后在城市公路和高架桥上开展了数据采集的工作,使用了装备单线激光雷达和相机的乘用车作为实验平台,实验结果表明,所提取六种目标车辆特征值组成特征向量并配合参数优化后的支持向量机可以实现较高识别率,并可实现对目标车辆的稳定跟踪。 展开更多
关键词 机器学习 网格搜索 支持向量机 卡尔曼滤波
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邻域粗糙集融合网格搜索组合分类器的理财决策知识获取研究
11
作者 李静 刘潇 王效俐 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第1期85-94,共10页
【目的】为提高金融机构理财决策知识获取的效率和有效性,提出邻域粗糙集融合网格搜索组合分类器的理财决策知识获取模型。【方法】建立理财决策知识获取系统框架,采用邻域粗糙集方法对决策系统进行知识约简,采用SMOTE过采样方法消除数... 【目的】为提高金融机构理财决策知识获取的效率和有效性,提出邻域粗糙集融合网格搜索组合分类器的理财决策知识获取模型。【方法】建立理财决策知识获取系统框架,采用邻域粗糙集方法对决策系统进行知识约简,采用SMOTE过采样方法消除数据的不平衡性,采用网格搜索方法搜索组合分类器的最优参数。通过模型的训练和测试,对约简组合进行评估和优选,选出最佳约简;最后,通过约简获取决策系统的规则知识,存入组织知识库,完成知识获取。【结果】采用4521条真实理财数据进行实证分析,测试集购买类样本准确率(Sensitivity)达到83.55%,未购买类样本准确率(Specificity)达到80.74%, AUC值达到0.8214。【局限】未针对保险、消费贷款等其他类型的营销数据进行验证。【结论】邻域粗糙集融合网格搜索组合分类器的分类模型能够有效提高理财决策系统的整体分类能力,识别和获取关键客户知识,提高金融机构理财产品决策的效益和效率。 展开更多
关键词 知识获取 邻域粗糙集 组合分类器 网格搜索
千秋煤矿微震震源参数特征以及震源机制分析 预览
12
作者 陈栋 王恩元 李楠 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期2011-2019,共9页
为了解释和量化采矿诱发微震的危险性,提高采矿作业安全性,首先基于Brune模型和网格搜索法,求取千秋煤矿微震的地震矩、拐角频率、震源半径和应力降等震源参数以及矩震级,分析震源参数与矩震级之间的关系,最后基于震源参数和P波反演法... 为了解释和量化采矿诱发微震的危险性,提高采矿作业安全性,首先基于Brune模型和网格搜索法,求取千秋煤矿微震的地震矩、拐角频率、震源半径和应力降等震源参数以及矩震级,分析震源参数与矩震级之间的关系,最后基于震源参数和P波反演法来反演震源机制解。研究结果表明:①千秋煤矿微震震源位移谱很好地符合Brune模型,基于此通过网格搜索法可以迅速准确地求取震源的拐角频率fc和拐角谱值Ωc;②基于拐角频率fc和拐角谱值Ωc和相关的理论公式,可以进一步迅速准确地求取各个震源参数和矩震级;③随着矩震级增加,拐角频率呈线性减小趋势,震源半径和应力降都呈线性增加趋势。在同等震级条件下,该矿微震的拐角频率和应力降的值都要小于天然地震,表明该矿微震的破裂尺度和形式不同于天然地震;④应用P波反演法很好地反演出了千秋煤矿的剪切破坏、剪切张拉破坏和剪切挤压破坏震源机制。千秋煤矿开采活动会引起地质不连续面的滑动,产生区域内的动载荷作用,对自由面附近的节理面产生推动作用,从而造成岩体破坏,由于巨厚砾岩层顶板容易积聚大量弹性能,岩体破坏时会产生很大的冲击。上述成果可以在震后迅速准确地量化和评估震源破裂的尺度和机制,而且根据不同震级对应震源参数的范围,可以对将要发生微震的震源参数进行迅速评估,为进一步研究矿山微震震源的破裂过程和危险性的评估提供借鉴。 展开更多
关键词 震源参数 震源机制 矩震级 Brune模型 网格搜索
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基于自适应卷积核的改进CNN数值型数据分类算法
13
作者 程诚 任佳 《浙江理工大学学报:自然科学版》 2019年第5期657-664,共8页
针对卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)模型在对工业数值型数据分类方面存在特征使用不充分、模型分类性能不佳等问题,提出了一种基于自适应卷积核的改进CNN(Improved CNN based on adaptive convolution kernel, ACK-IC... 针对卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)模型在对工业数值型数据分类方面存在特征使用不充分、模型分类性能不佳等问题,提出了一种基于自适应卷积核的改进CNN(Improved CNN based on adaptive convolution kernel, ACK-ICNN)算法。该算法为了增加特征的重复使用率,构建了一种多尺度卷积核的模型结构,通过融合处理卷积核提取的不同特征来实现,增强了模型的适应能力;为了进一步提升该算法的性能,利用网格搜索算法自适应选取CNN中最优的卷积核大小,使得模型能够提取出最优的特征。采用TE过程的故障数据对其进行测试,并与支持向量机、极限学习机、最近邻等典型的数据驱动方法进行对比,测试结果表明,该算法能有效提升各类故障的分类精度。 展开更多
关键词 卷积神经网络 数值型数据 自适应卷积核 网格搜索
基于AE-BNDNN模型的入侵检测方法
14
作者 江颉 高甲 陈铁明 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第8期1713-1717,共5页
基于深度学习的网络入侵检测系统中大量的冗余数据特征会加大模型的训练时间并降低训练效果,针对此问题,提出了AE-BNDNN入侵检测模型.首先利用自编码器网络(Auto-Encoder,AE)对入侵检测数据进行特征降维,去除冗余特征,而后在深度神经网... 基于深度学习的网络入侵检测系统中大量的冗余数据特征会加大模型的训练时间并降低训练效果,针对此问题,提出了AE-BNDNN入侵检测模型.首先利用自编码器网络(Auto-Encoder,AE)对入侵检测数据进行特征降维,去除冗余特征,而后在深度神经网络隐藏层添加批量规范化层,作为训练入侵检测数据特征降维后的分类器,最后采用多层网格搜索算法对AEBNDNN模型参数进行自动优化,寻找模型的最优参数.在NSL-KDD数据集上的实验结果表明,采用多层网格搜索算法优化的AE-BNDNN模型取得了较高的分类准确率和训练速度. 展开更多
关键词 入侵检测 自编码器 深度神经网络 批量归一化 网格搜索
一种针对直接定位的联合搜索优化算法 预览
15
作者 李春奇 吴迪 赵拥军 《信息工程大学学报》 2019年第1期13-16,共4页
针对传统网格搜索方法用于直接定位时计算量过大的问题,提出一种联合多种搜索方法的优化算法。首先利用DOA测向交叉定位确定一个粗略的搜索范围,然后在该范围中采用多重搜索算法,并在每重搜索中嵌套爬山算法,通过求解包含目标位置信息... 针对传统网格搜索方法用于直接定位时计算量过大的问题,提出一种联合多种搜索方法的优化算法。首先利用DOA测向交叉定位确定一个粗略的搜索范围,然后在该范围中采用多重搜索算法,并在每重搜索中嵌套爬山算法,通过求解包含目标位置信息的共轭矩阵的最大特征值,得到相应的位置估计;此外,文章还分析了新算法的时间复杂度。理论分析和仿真实验可以表明,该算法的搜索准确率接近传统网格算法,能够求得逼近最小均方误差估计量的全局最优解,同时算法的计算量大幅减少。 展开更多
关键词 直接定位 网格搜索 DOA 爬山法
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基于DBSCAN与网格搜索的雷电定位算法 预览
16
作者 梁丽 雷勇 +3 位作者 张帅弛 李涛 庞文静 王志超 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期267-278,共12页
定位精度是评价雷电定位网络的重要指标之一,定位算法直接影响雷电探测结果的精度。雷电监测系统探测数据误差不可避免,传统定位算法不具备抗误差干扰能力,迭代计算易发散,定位结果精度不高。为了满足实际应用需求,提出一种新的雷电定... 定位精度是评价雷电定位网络的重要指标之一,定位算法直接影响雷电探测结果的精度。雷电监测系统探测数据误差不可避免,传统定位算法不具备抗误差干扰能力,迭代计算易发散,定位结果精度不高。为了满足实际应用需求,提出一种新的雷电定位算法DG-LLA (DBSCAN and grid-search lighting location algorithm),在定位计算中引入DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)方法与网格搜索方法。通过仿真与国家雷电监测网实际定位结果对比分析定位算法性能。结果表明:到达时间差(time difference of arrival,TDOA)法和Tayloir级数展开法定位误差较大,仿真区域的均方根误差分别为982 m和668 m;定位中引入DBSCAN方法后,均方根误差明显减小为406 m,引入DBSCAN方法和网格搜索方法后,均方根误差减小为349 m;在相同回击数据条件下,算法DG-LLA与国家雷电监测网相比定位数量更多,回击数据的利用率从43. 4%提升到51. 5%,新增定位结果周围雷达回波特征较强,定位精度更高。 展开更多
关键词 雷电定位 聚类分析 DBSCAN 网格搜索
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核函数在不规则人脸识别中的应用 预览
17
作者 马田 吴陈 +2 位作者 乔雯雯 王元甲 沙阳阳 《计算机与数字工程》 2019年第6期1338-1341,共4页
核函数技术是机器学习领域应用广泛且非常有效的方法,采用核函数技术可以有效地解决在高维空间运算时遇到的维数灾难问题,不仅大大减少了在输入空间中的计算量还能够有效改善学习机的分类性能,核函数的选择以及核函数的构造一直是机器... 核函数技术是机器学习领域应用广泛且非常有效的方法,采用核函数技术可以有效地解决在高维空间运算时遇到的维数灾难问题,不仅大大减少了在输入空间中的计算量还能够有效改善学习机的分类性能,核函数的选择以及核函数的构造一直是机器领域非常重要的问题,然而这方面的研究成果并不多。论文首先阐述了支持向量机的理论以及核函数的基本原理,介绍了目前应用比较广泛的核函数类型,考虑到局部核函数和全局核函数的优缺点并将两者结合组成新的核函数,使用改进的网格搜索法对构造核函数进行参数和组合系数进行寻优。最后将该算法应用到ORL人脸数据库中,验证了混合核函数SVM人脸分类识别效果明显优于单一核函数分类效果,实验结果证实了该算法的有效性。 展开更多
关键词 核函数 支持向量机 网格搜索 人脸识别
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基于LSTM的航空公司能耗序列预测 预览
18
作者 刘家学 沈贵宾 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第10期60-65,共6页
为提高航空公司能耗的预测精度,针对能耗数据的复杂非线性时序特性,提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的时间窗滑动航空公司能耗预估模型。该方法对能耗时序数据进行预处理,消除能耗时序数据的季节性趋势;依据滑动时间窗将数据转换成监... 为提高航空公司能耗的预测精度,针对能耗数据的复杂非线性时序特性,提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的时间窗滑动航空公司能耗预估模型。该方法对能耗时序数据进行预处理,消除能耗时序数据的季节性趋势;依据滑动时间窗将数据转换成监督型数据,构建基于LSTM的模型来实现航空公司能耗预测,并利用网格搜索算法进行参数优选。实验结果表明,该模型预测精度优于传统ARMA模型、SVR模型,验证了其可行性。 展开更多
关键词 航空公司能耗 LSTM 网格搜索 时间窗 时间序列预测
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结合特征分析和Svm优化的Web入侵检测系统 预览 被引量:3
19
作者 张伟 巢翌 +1 位作者 甘志强 郑红驹 《计算机仿真》 北大核心 2018年第5期406-409,447共5页
当下网络流量大、网络攻击频繁多变,结合机器学习的异常检测模型发展迅猛。同时,wAF绕过式攻击频发、http协议中数据特征冗余,使得数据特征提取困难,入侵检测效果不佳。利用已有的专业经验,分析总结常见的web攻击特征,结合http协... 当下网络流量大、网络攻击频繁多变,结合机器学习的异常检测模型发展迅猛。同时,wAF绕过式攻击频发、http协议中数据特征冗余,使得数据特征提取困难,入侵检测效果不佳。利用已有的专业经验,分析总结常见的web攻击特征,结合http协议分析,选取密切相关的数据特征,利用现阶段成熟稳健的SVM算法进行学习分类,使用网格搜索法进行参数优化,同时使用序列最小最优化SMO算法加速运算,从而有效的提高了人侵检测的效率和准确率。利用HTTP DATASET CSIC 2010数据集进行仿真,比较不同核函数的检测效果,结果表明,结合特征分析和Svm优化的Web入侵检测系统有一个较好的检测率,能够很好的检测出WAF绕过式攻击。 展开更多
关键词 特征分析 协议分析 支持向量机 序列最小最优算法 网格搜索
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EWT与GS-SVM在断路器机械故障诊断中的应用 预览
20
作者 李兵 刘明亮 杨平 《哈尔滨工程大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第8期1422-1430,共9页
针对高压断路器故障诊断中振动信号识别的难点,提出了经验小波变换与支持向量机相结合的故障诊断方法,并在k折交叉验证(k-foldc ross-validation,k-CV)思想下采用网格搜索寻找SVM分类器的最优内部参数。首先通过EWT将原始多分量振动信... 针对高压断路器故障诊断中振动信号识别的难点,提出了经验小波变换与支持向量机相结合的故障诊断方法,并在k折交叉验证(k-foldc ross-validation,k-CV)思想下采用网格搜索寻找SVM分类器的最优内部参数。首先通过EWT将原始多分量振动信号分解得到一组单分量的固有模态函数(intrinsic modal functions,IMF),然后结合希尔伯特变换与信息熵理论计算信号的特征熵向量,最后在训练集上利用GS与k-CV得到最佳SVM分类器,并用测试集评价该分类器,测试集识别率达100%。实验表明,相对于EWT-PSO-SVM、EMD-GS-SVM故障诊断模型,在小样本数据下EWT-GS-SVM具有模型健壮、识别率高、收敛速度快的综合性能。 展开更多
关键词 经验小波变换 支持向量机 网格搜索 k折交叉验证 粒子群优化 故障诊断
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