面向网络入侵检测的GAN-SDAE-RF模型研究

针对传统机器学习方法在处理不平衡的海量高维数据时罕见攻击类检测率低的问题,提出了一种基于深度学习的随机森林算法的入侵检测模型,为了避免传统的随机森林面对高维数据和不平衡数据时分类精度低、稳定性差和对罕见攻击类检测率低的问题,引入生成式对抗网络（GAN）和栈式降噪自编码器（SDAE）对随机森林算法（RF）进行改进。将罕见攻击类数据集输入GAN神经网络中,生成新的攻击类样本,改善网络入侵数据在样本集中不均衡分布的情况,通过堆叠深层的SDAE逐层抽取网络数据的分布规则,并结合各个编码层的系数惩罚和重构误差,来确定高维数据中与入侵行为相关的特征,基于降维后的特征数据构建森林决策树。采用UNSW-NB15数据集的实验结果表明,与SVM、KNN、CNN、LSTM、DBN方法相比,GAN-SDAE-RF整体检测准确率平均提高了9.39%、误报率和漏报率平均降低了9%和15.24%以及在少数类Analysis、Shellcode、Backdoor、Worms上检测率分别提高了26.8%、27.98%、27.85%、39.97%。     

基于机器学习的文学作品英译自动评价

为了提高文学英译作品自动评价的水平,引入基于机器学习的智能算法模型成为当前最有效的方法.首先研究文学作品的翻译规则和特殊性,建立基于变量特征的翻译评价指标体系;然后利用Python语言平台,英译文本经Stanford Parser、NLTK等工具包过滤预处理之后,采取VSM向量空间模型获得特征编码和特征度,再输入到Random-RF、Original-RF和AHP-RF算法模型中训练学习,完成翻译质量评价与分析.实验结果表明,融合层次分析法、灰色关联法和随机森林算法的AHP-RF模型的分类效果优于其它2种,同时人工译本相较于其它4种机器译本,质量评分高、分类错误率小,评价结果与实际翻译情况吻合.     

基于WPEE-RF的模拟电路故障诊断

为实现高效的模拟电路故障诊断,提出了基于小波包能量熵(WPEE)和随机森林(RF)的模拟电路故障诊断方法;选择合适的测试激励信号,监测电路收集数据,对模拟电路监测数据进行5层小波包分解,计算多频带WPEE向量表征故障特征,由RF分类器实现故障诊断;仿真实验结果表明,该方法在双二次滤波电路、Sallen-key滤波电路容差故障诊断以及对数放大器综合故障诊断中体现出良好的性能,故障诊断准确率达99%以上,且该方法具有参数鲁棒性,RF模型训练时间短;较支持向量机和BP网络方法相比,表现出更好的综合性能,更能贴近工程实践应用。     

基于机器学习的用户窃电行为预测

新型智能电表普及后,为了准确检测出电网中的窃电用户,可以结合机器学习的方法.为此,选择了支持向量机、随机森林和迭代决策树3种机器学习中较常用的大数据算法进行分析,通过不断调整试验数据集的大小,对3种算法的效率和准确率进行测试.对比分析结果发现,随机森林算法运行的时间和数据量的大小基本呈线性关系,效率较高,且准确率稳定在86%以上,表现较好.     

基于孤立森林算法的取用水量异常数据检测方法

水资源管理系统中储存着海量的取用水量数据,通过筛选数据中的异常值定位异常取水行为,是水资源监管的重要手段。对取用水量数据中的异常值普遍缺乏明确定义,传统的异常值检测算法在实时性和稳定性方面存在不足。在总结归纳现阶段取用水量异常数据种类、特点的基础上,首先运用平均插值法对可直观识别异常值进行预处理,在预处理后的数据中随机取样训练,建立多个孤立二叉树形成孤立森林,以此为工具对数据样本进行异常值检测。对某供水公司连续两年日取水量监测数据的实证分析结果表明,基于孤立森林算法的异常值检测方法将数据样本的特征通过非监督学习方式存储在森林中,具有更高的稳定性;能够准确检测出数据样本中的异常值,相比于传统最小二乘拟合方法具有更高的检出率。     

基于Filter Wrapper模式的特征选择算法*

特征选择是数据挖掘、机器学习和模式识别中始终面临的一个重要问题。针对类和特征分布不均时,传统信息增益在特征选择中存在的选择偏好问题,本文提出了一种基于信息增益率与随机森林的特征选择算法。该算法结合Filter和Wrapper模式的优点,首先从信息相关性和分类能力两个方面对特征进行综合度量,然后采用序列前向选择（Sequential Forward Selection, SFS）策略对特征进行选择,并以分类精度作为评价指标对特征子集进行度量,从而获取最优特征子集。实验结果表明,本文算法不仅能够达到特征空间降维的效果,而且能够有效提高分类算法的分类性能和查全率。     

基于图像分层树的图像语义分割方法

针对传统语义分割模型缺乏空间结构信息,无法准确地描述对象轮廓的问题,提出了一种基于图像分层树的图像语义分割方法。分层树模型采用结构森林方法生成轮廓模型,为防止过度分割,运用超度量轮廓图算法得到多尺度轮廓图,然后利用支持向量机训练多尺度轮廓图生成图像分层树,通过随机森林精炼分层树,最终输出图像语义分割结果。在测试实验中,像素精确度达到82.1%,相比区域选择方法(Selecting Regions)提升了2.7%。并在较难区分的树和山脉的预测精确度上,相比层次标记方法(Stacked Labeling)分别提升了16%,25%,具有更高的稳定性。实验结果表明,在复杂的室外环境下,对图像语义分割的精确度、稳定性和速率均有明显改善。     

Segmentation of the image with multi-visual features for a traffic scene

Scene segmentations based on the pixel classifying calculation are complicated, and they use insufficient features, thus resulting in a low accuracy, so a new model is proposed to overcome these shortcomings,which is to learn these geometric classes based on multi-visual features of super-pixels. First, various features are extracted from the super-pixels of an input image. These features are used for classifying the super-pixels. Then the difference between the adjacent super-pixels is calculated to predict their consistency. The initial classification result and the consistency are synthesized to the Markov Random Field energy function, which is then minimized based on the graph-cuts algorithm to get the final labels of the super-pixels. Experimental results prove the effectiveness of the multi-visual features and the optimization method proposed, with superior performance achieved for traffic scenes.     

森林植被变化对潜山流域径流量的影响

采用流域自身对比法,利用潜山流域水文站实测的44 a降雨量—径流量数据,定量分析了该流域降雨量—径流量变化关系.选择1987年、1999年和2007年3个典型年份,结合植被覆盖度分级图,定量分析研究了大别山地区潜山流域森林植被变化对该区域森林水源涵养关系的影响.研究发现,2007年低植被覆盖区比1987年减少56%,中植被覆盖区比1987年增加12%,高植被覆盖区比1987年增加24%,2007年平均降雨量较1987年减少52%,而平均径流量较1987年减少69%,表明森林覆盖率提高能减少径流,显著降低径流系数,增强流域抗洪能力,使得森林水源涵养能力得到提升.     

基于CNN-RF的嵌入式数控系统故障诊断研究北大核心

采用Stacking集成策略,融合卷积神经网络(CNN)和随机森林(RF)法提出一种故障诊断方法CNN-RF。该方法不仅能准确提取数据集中的数据特征,而且针对数据集中故障数据数量不足的问题能提供平衡数据集误差的有效方法,以提高诊断的准确性。分别采用单独模型和集成后的模型对采集到的嵌入式数控系统实时运行数据进行分析处理。结果表明:利用CNN-RF模型进行嵌入式数控系统故障诊断的准确度较高,验证了该模型的正确性。