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1.
2.
针对工业控制系统传统单一检测算法模型对不同攻击类型检测率和检测速度不佳的问题,提出一种优化支持向量机和K-means++算法结合的入侵检测模型。首先利用主成分分析法(PCA)对原始数据集进行预处理,消除其相关性;其次在粒子群优化(PSO)算法的基础上加入自适应变异过程避免在训练的过程中陷入局部最优解;然后利用自适应变异粒子群优化(AMPSO)算法优化支持向量机的核函数和惩罚参数;最后利用密度中心法改进K-means算法与优化后的支持向量机组合成入侵检测模型,从而实现工业控制系统的异常检测。实验结果表明,所提方法在检测速度和对各类攻击的检测率上得到明显提升。 相似文献
3.
Cluster analysis in industrial market segmentation through artificial neural network 总被引:6,自引:0,他引:6
Market segmentation has commonly applied cluster analysis. This study intends to make the comparison of conventional two-stage method with proposed two-stage method through the simulated data. The proposed two-stage method is the combination of self-organizing feature maps and K-means method. The simulation results show that the proposed scheme is better than the conventional two-stage method based on the rate of misclassification. 相似文献
4.
5.
针对网络流量特征选择过程中存在的样本标记瓶颈问题,以及现有半监督方法无法选择强相关的特征的不足,提出一种基于类标记扩展的多类半监督特征选择(SFSEL)算法。该算法首先从少量的标记样本出发,通过K-means算法对未标记样本进行类标记扩展;然后结合基于双重正则的支持向量机(MDrSVM)算法实现多类数据的特征选择。与半监督特征选择算法Spectral、PCFRSC和SEFR在Moore数据集进行了对比实验,SFSEL得到的分类准确率和召回率明显都要高于其他算法,而且SFSEL算法选择的特征个数明显少于其他算法。实验结果表明: SFSEL算法能够有效地提高所选特征的相关性,获取更好的网络流量分类性能。 相似文献
6.
传统K-means算法对初始聚类中心选择较敏感, 结果有可能收敛于一般次优解, 为些提出一种结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。设计了自调整惯性权值策略, 根据最优适应度值的变化率动态调整惯性权值。两子群分别采用基于不同惯性权值策略的粒子群算法进化, 子代间及子代与父代信息交流, 共享最优粒子, 替换最劣粒子, 完成进化, 该算法命名为双粒子群算法。将能平衡全局与局部搜索能力的双粒子群算法与高效的K-means算法结合, 每个粒子是一组聚类中心, 类内离散度之和的倒数是适应度函数, 用K-means算法优化新生粒子, 即为结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。实验结果表明, 该算法相对于K-means、PSO等文本聚类算法具有更强鲁棒性, 聚类效果也有明显的改善。 相似文献
7.
Face recognition in surveillance systems is important for security applications, especially in nighttime scenarios when the subject is far away from the camera. However, due to the face image quality degradation caused by large camera standoff and low illuminance, nighttime face recognition at large standoff is challenging. In this paper, we report a system that is capable of collecting face images at large standoff in both daytime and nighttime, and present an augmented heterogeneous face recognition (AHFR) approach for cross-distance (e.g., 150 m probe vs. 1 m gallery) and cross-spectral (near-infrared probe vs. visible light gallery) face matching. We recover high-quality face images from degraded probe images by proposing an image restoration method based on Locally Linear Embedding (LLE). The restored face images are matched to the gallery by using a heterogeneous face matcher. Experimental results show that the proposed AHFR approach significantly outperforms the state-of-the-art methods for cross-spectral and cross-distance face matching. 相似文献
8.
针对心电图自动诊断困难这一问题,提出了一种新的聚类算法:基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法,用于改进心电图(ECG)信号的自动识别技术。利用小波变换的多分辨率和抗干扰能力好的特点,检测QRS波、P波、T波,提高了特征检测的准确性;利用聚类分析具有较好的鲁棒性和适合于大数据量分析的特点,对心电信号进行波形分类。采用MIT-BIH标准心电数据库中的部分数据对识别结果进行判断,改进后的K-means聚类算法的准确率高于传统的K-means聚类算法,实验表明该算法对心电信号可以进行有效分类。 相似文献
9.
10.
针对K-均值聚类算法对初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一类新的聚类算法——基于差分演化的K-均值聚类算法,进而提出了基于自适应差分演化的K-均值聚类算法,并将新算法与传统的K-均值聚类算法和最近提出的几个同类聚类算法进行比较。实验结果表明,该类算法能比较有效地克服传统的K-均值聚类算法的缺点,算法具有较好的全局收敛能力,稳定性强、收敛速度快,且比较研究表明该类算法具有一定的竞争力。 相似文献