基于单分类支持向量机和主动学习的网络异常检测研究

对基于支持向量机和主动学习的异常检测方法进行了研究,首先利用原始数据采用无监督方式建立单分类支持向量机模型,然后结合主动学习找出对提高异常检测性能最有价值的样本进行人工标记,利用标记数据和无标记数据以半监督方式对基于单分类支持向量机的异常检测模型进行扩展。实验结果表明,所提方法能够利用少量标记数据获取性能提升,并能够通过主动学习减小人工标记代价,更适用于实际网络环境。     

基于支持向量机的光寻址电位传感器温度补偿研究

针对光寻址电位传感器(LAPS,light addressable potentiometric sensor)测量精度易受温度 影响的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的LAPS温度补偿方法。根据在多温度条件下LAP S传感 器对缓冲液pH的实测数据,利用SVM建立LAPS温度补偿模型,通 过核函数把LAPS输出饱和光电流与温度间的非线性关系映射到高维特征空间,在高维空间中 用线性回归实 现该映射的非线性处理,对LAPS的温度特性进行非线性逼近,补偿温度对LAPS输出的影响。 实验结果表 明,在(20±1)、(20±2)和(20±5) ℃温度变化情况下,经过温度补偿后LAPS系统输出 pH的标准偏差 分别为补偿前的1/3、1/4和1/6,均小于0.05pH,LAPS 温度补偿算法可以明显补偿温度影响,提高LAPS的测量精度。     

基于共生特性的G.729A基音调制信息隐藏的检测

提出了一种G.729A自适应码本分组基音调制信息隐藏的检测算法.对语音码流的分析发现,通过基音预测进行信息隐藏将改变相邻语音帧中基音周期估计值的共生特性.通过量化这种共生特性,并经过PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)降维获得对隐写检测敏感的特征向量.最后基于特征向量和SVM (Support Vector Machine,支持向量机)构建隐写检测器.对不同语音样本数据集的检测表明,当语音长度在2s及以上时,检测正确率均超过96%.此检测算法是一种有效的压缩域信息隐藏检测方法.     

一种基于权重融合的JPEG隐写分析方法

针对JPEG图像通用隐写检测中检测效率低、训练时间长的问题,提出一种基于集成分类器的新检测方法。算法以CC-PEV为特征对图像进行描述并作为隐写分析特征;然后,随机构造若干个特征子空间,用bootstrap方法构造图像训练子集,分别进行训练得到数个基分类器;根据基分类器的分类结果赋予基分类器不同的权重,将基分类器的结果按照其权重进行融合得到最终的结果。本文对该算法进行了测试,对它的集成性、检测准确率和训练时间进行分析。实验结果表明,相对于传统的集成方法,本文方法用自举方法构造训练集、随机方法构造子特征空间、赋予基分类器不同权重进行融合能够显著地提高算法准确率。本文方法相对于SVM和传统的集成分类方法,具有更高的检测率,对于特征维数更大的图像检测,具有更好的拓展性和一般适用性。     

Real‐Time License Plate Detection in High‐Resolution Videos Using Fastest Available Cascade Classifier and Core Patterns

We present a novel method for real‐time automatic license plate detection in high‐resolution videos. Although there have been extensive studies of license plate detection since the 1970s, the suggested approaches resulting from such studies have difficulties in processing high‐resolution imagery in real‐time. Herein, we propose a novel cascade structure, the fastest classifier available, by rejecting false positives most efficiently. Furthermore, we train the classifier using the core patterns of various types of license plates, improving both the computation load and the accuracy of license plate detection. To show its superiority, our approach is compared with other state‐of‐the‐art approaches. In addition, we collected 20,000 images including license plates from real traffic scenes for comprehensive experiments. The results show that our proposed approach significantly reduces the computational load in comparison to the other state‐of‐the‐art approaches, with comparable performance accuracy.     

改进特征和时间融合框架的区分式跟踪算法

文章基于多示例学习的跟踪框架,引入改进型的分布场特征并融合目标时间维度信息,提出了一种新的跟踪算法。新的特征能够更为有效地描述目标的空间结构信息,对于目标模糊、局部遮挡以及细微形变有良好的鲁棒性。加入的目标时间维度信息融合方法,包含了目标的历史信息,同时也能响应目标的外观变化,提高了跟踪器从跟踪异常中恢复的能力。通过对比新算法与其他先进算法在多组测试视频上的跟踪结果,可以发现本文提出的算法具有更为优异的性能,能够在各种复杂情况下对目标进行稳定的跟踪。     

基于EMD-SVD模型和SVM滚动轴承故障模式识别

针对滚动轴承振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获取大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解、奇异值分解、Renyi熵和支持向量机相结合的故障诊断方法。运用经验模态分解方法对其去噪信号进行分析,利用互相关系数准则对固有模式分量进行筛选,再对所选分量重构相空间得到吸引子轨道矩阵;对矩阵进行奇异值分解求取奇异值,再计算这些奇异值的Renyi熵以组成故障特征向量,并将其作为支持向量机的输入以识别滚动轴承的故障类型。最后,利用实际滚动轴承试验数据的诊断与对比试验验证了该方法的有效性和泛化能力。     

基于EMG频域特征的假肢机电信号识别研究

采集人体表面肌电信号并进行有效模式识别,是多功能假肢研究的关键技术之一.本文研究肌电信号(EMG)的频域信息,以提取有效特征识别不同的手腕部动作.实验采集了8种不同的手腕动作的EMG信号.分别提取了EMG信号的时间序列模型(AR)、时域统计量(DT)、功率谱估计(PSD)、短时傅里叶变换(STFT)和互功率谱(CPSD...     

基于时序趋势特征的回转窑喂煤SVM分类方法

提出一种基于时序趋势特征的回转窑喂煤支持向量机（SVM）分类方法,根据回转窑多个热工数据之间的动态变化规律预测喂煤变化趋势,指导人工喂煤调节的操作。首先对回转窑热工数据进行预处理,将喂煤时间序列分段线性表示,并提取相应趋势特征,形成训练样本;然后采用粒子群（PSO）算法优化SVM参数,构建SVM分类器,进而对测试样本进行分类,实现对喂煤趋势的分类预测。通过采用现场数据进行对比分析,证明本文提出的喂煤趋势预测方法具有较高的预测准确率,提高了窑前控制的鲁棒性,模型达到了现场应用的水平。     

基于支持向量机的高炉向凉、向热炉况预测

高炉冶炼过程中炉温是影响技术经济指标的关键参数,保持合理的炉温是高炉稳定顺行的关键因素。采用某炼铁厂在线采集的数据,通过核主元分析对建模数据进行预处理,根据相关系数选定模型参数,确定参数对炉温的滞后时间,基于支持向量机建立了高炉向凉、向热预测诊断模型。通过实例验证,该模型具有很高的精度。