萤火虫优化的异构集成学习网络入侵检测方法

在网络入侵检测中单独使用一种机器学习方法检测存在盲区,检测精度较低,提出一种基于GSO优化权值的异构集成学习入侵检测算法。在构造基分类器中,通过对样本集的采样和特征集的选择增大各个基分类器样本间的差异性;通过不同学习算法对样本集的学习增强基分类器的差异度,通过加权方式集成得到检测结果。在设计权值时,引入萤火虫优化算法,对各个基分类器的分类结果权值进行优化。在通用数据集和CSE-CIC-IDS2018数据集上的实验,表明提出的方法能够有效提高检测的精度,降低误报率和漏报率。     

基于机器学习的航班静态四维轨迹预测研究

提出一种基于机器学习的方法预测航班飞行前的静态四维轨迹,较已有的运动学和动力学预测方法结果精确、稳定。该方法在真实历史监视数据的基础上运用隐马尔科夫模型对航空器飞行过程中位置和高度状态转移建模。在经纬度平面上以网格化地图为观测值、关键点航段位置为隐状态建模;在高度方向上以固定高度间隔为观测值、标准飞行高度层为隐状态建模。在运用EM算法学习到预测模型最优参数之后对航班经过各关键点的时间和高度进行预测,为航班管理提供有力的辅助支撑。通过数据仿真实验表明,采用本文提出的算法计算得到的结果较传统的运动学和动力学预测方法具有更高的精度和稳定性。     

基于机器学习的固体火箭发动机无损检测数据智能判读

传统固体火箭发动机无损检测图像判读工作存在人工识别效率低、图像数据分散及数据利用率低等问题.本文借助机器学习算法与计算机视觉技术,利用大量发动机无损检测图像数据开展无损检测图像数据预处理、边缘检测以及数据模型训练和应用等技术研究,探索快速、准确获得发动机无损检测图像数据特征的方法,深入挖掘固体发动机无损检测数据的内在联...     

网络入侵检测系统中的数据缩减技术

在进行事件分析之前,网络入侵检测系统首先要面对数据缩减的问题。以ANIDS为背景,分析了两种重要的数据缩减技术:相关特征子集选择和特征再构造。提出了一种基于Wrapper方法的最优特征子集选取算法SRRW。在考虑学习算法偏置的情况下,通过识别强相关特征并引入约束,能够更快地搜索并获得最优的相关特征子集。从特征再构造角度出发实现数据缩减,并通过因子负荷量矩阵分析了原始特征之间的相关性。     

入侵检测系统的分析研究

入侵检测系统作为一种新型的信息安全防护措施是当前研究的热点之一。根据入侵检测系统情况 ,可知各种入侵检测方法和体系结构所存在的缺陷 ,对新一代入侵检测系统的研究和开发提出了可行的方案。     

基于机器学习的固体火箭发动机无损检测

传统固体火箭发动机无损检测图像判读工作存在人工识别效率低、图像数据分散及数据利用率低等问题。本文借助机器学习算法与计算机视觉技术,利用大量发动机无损检测图像数据开展无损检测图像数据预处理、边缘检测以及数据模型训练和应用等技术研究,探索快速、准确获得发动机无损检测图像数据特征的方法,深入挖掘固体发动机无损检测数据的内在联系,找到潜在规律。本研究不仅为固体发动机无损检测图像判读提供了一种准确、高效的手段,同时,能够为发动机无损检测图像识别、测量、判读和发动机相关故障模式分析与故障诊断提供数据和决策支持,也能够为未来机器学习在固体发动机无损检测图像判读领域的深入应用提供实践探索和理论研究方面的参考。     

基于聚类分析的入侵检测算法?

聚类技术在入侵检测中被广泛研究,但是传统的K?means算法对初始值敏感,无法取得理想的效果;层次聚类算法时间复杂度高,性能较差。针对这些问题,设计了一种改进的K?means算法：算法优化孤立点和噪声处理能力,根据有效性指标获得最优K值,在此基础上,动态选取初始聚类中心进行聚类,可以取得较好的聚类效果。采用数据集KDD Cup99将改进的算法应用于入侵检测,进行仿真实验。实验结果表明,改进的算法有效地提高了检测率和降低了误检率,与现有算法相比具有一定的优势。     

基于神经网络的舰载网络入侵检测方法研究

基于神经网络的舰载网络入侵检测方法研究     

基于稀疏表示和非参数判别分析的降维算法

针对人脸识别问题提出一种新的监督降维算法。算法首先基于稀疏表示理论,利用同类样本间的稀疏重构来构建图。此方案不仅可以克服传统图构造方法中参数选择的困难,而且能够更好地刻画类内信息。然后,算法采用非参数类间离差来刻画类间信息,非参数类间离差在处理复杂分布数据时相比于参数类间离差更具判别力。最后,算法通过保持类内稀疏重构关系的同时最大化非参数类间离差来求得最优的投影矩阵。在ORL和Extended Yale B公共人脸数据库的实验表明,该算法能够获得较好的识别结果。     

基于网络和主机相结合的入侵检测技术

首先介绍了基于主机和基于网络的两种入侵检测系统的功能原理 ,在分析这两种系统功能原理的基础上 ,提出了基于网络和主机相结合入侵检测系统的工作流程和工作原理 ,进而阐明了当系统检测到有入侵情况下的应对措施 ,采用人工神经网络的入侵检测算法 ,提高了对入侵类型的判别能力 ,保证应对措施的正确 ,确保了系统的安全性。