基于Isolation Forest的并行化异常探测设计

异常探测具有广泛的应用,受到了工业界和学术界的共同关注。在众多异常探测方法中,Isolation Forest算法具有执行效率高、探测准确度好的特点,获得了众多应用。但是,传统Isolation Forest算法难以处理大规模数据。为解决此问题,设计了一种基于云计算平台的算法。具体地,使用Hadoop分布式存储系统和MapReduce分布式计算框架设计并实现了基于Isolation Forest的并行化异常探测算法PIFH。通过将探测模型构建和数据异常评价的过程并行化,提升了PIFH算法探测异常的执行效率,扩展了其应用范围。利用真实世界数据集验证了所提算法的执行效率和可扩展性。     

MAPGIS二次开发在化探元素异常提取中的应用

地球化学元素的异常下限值确定在矿产勘查中非常重要,本文在MAPGIS二次开发的基础之上采用非线性算法分形含量面积来圈定地球化学元素异常,可以使地球化学空间信息数据和图形进行快捷地转换。其中,通过分形含量面积来确定的异常下限与传统方法对比,得到的异常下限值更加精确。同时,通过MAPGIS二次开发使地球化学元素异常圈定更加自动化和智能化。本文以湖北省铜绿山铜铁矿为例,取得了较好的效果。     

Remote Sensing Prospecting in High Vegetation Coverage Area——A Case Study of the in Datuanbao Copper Ore Deposit

This article described the way to extract information of copper and lead anomaly in high vegetation coverage area through a case study from the Datuanbao copper ore deposit and its environs,Jiangcheng,Yunnan Province.Principal component analysis,false color composite,stretch Histogram and supervise classification etc were analyzed in the remote sensing images using ENVI4.6 software.It is suggested that the linear structure,which is delineated by convolution filter and morphological analysis method,is characterized by statistical self-similarity and fractal geometry.It is found that the high value of fractal dimension is roughly coincident with the copper and lead anomaly of vegetation by the comparison between contour maps of plant geochemical anomaly and fractal dimensions,which is calculated by box-counting.As a matter of fact,80 percent of copper and lead deposits or occurrences are located in areas of high value of fractal dimension and vegetation anomaly.By the comprehensive analysis of stratigraphy,igneous rocks,copper and lead mineralizations,fractal dimension of linear structures and vegetation anomaly from remote sensing,nine exploration targets with three levels of probabilities are figured out.     

基于免疫的异常检测中实值自体集优化算法*

针对免疫异常检测一直被忽视的实值自体集多分区、样本重叠率高和噪声等现象,以及造成的检测器生成代价高和边界漏洞等问题,提出一种实值自体集优化算法。算法通过模糊聚类算法处理集合多分区问题,利用高斯理论对自体集中的噪声样本、高重叠率等问题进行处理。通过Iris数据集和网络数据验证,算法可以有效地解决以上问题,提高生成检测器的效率和系统检测率。     

基于各向异性质心Voronoi图的网络异常检测技术

网络异常检测技术是入侵检测研究领域中的重要内容,但在检测率和误报率上存在相互制约的问题,导致实际应用中性能不高。基于各向异性质心Voronoi图,提出一种新的网络异常检测算法。在新算法中,首先对数据集用各向异性质心Voronoi图进行聚类,然后计算每个数据点的点密度,判断数据点是否正常。通过KDD Cup1999数据集的实验测试表明,新算法具有较高的检测率和较低的误报率。     

侧卧直圆筒（两端为球冠）油罐体内高度与体积关系研究

对变位金属直圆筒罐高度与体积关系进行了研究,得出了可供计算计量使用的关系式V=F（H3）。     

基于TSK模糊控制系统的网络异常检测

在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率,降低对正常状态的误判率,该文提出利用TSK模糊控制系统进行网络异常检测的新方法。在对TSK模糊控制系统的训练中采取梯度下降算法,充分发挥梯度下降局部细致搜索优势。实验数据采用KDDCUP99数据集,实验结果表明,基于梯度下降的模糊控制系统提高了异常检测的准确性。     

一种新的网络异常监测模型

网络已经成为当今社会建设与发展的重要基础建设,然而蠕虫、病毒等恶意代码对网络的正常运行造成严重的冲击和危害,造成巨大的损失。因此实现在网络环境的实时监控,迅速检测和掌握恶意代码发作情况对于防范恶意代码的破坏,降低其造成的损失具有重要的意义。本文提出了一种新的基于层次化结构的网络异常监控模型,它采用分层,跨平台的分布式监测,集中监控数据分析的系统结构,拥有具有良好系统监控策略配置能力和系统扩展性。     

河北省旱涝的变化特征及其相关的海气异常型分析

利用河北省及邻近区域73个气象站1961—2009年逐年降水资料,同期NCEP/NCAR再分析资料,NOAA太平洋海温等资料,分析了河北省干旱的时空变化特征,并应用奇异值分解、合成分析等方法,研究了河北省典型旱涝年份与同期太平洋海温场和环流场的异常特征.结果表明：河北省旱涝异常的空间型分布主要有2种,这些空间型的时间变化除了具有明显的年际变化外,还存在显著的年代际变化.SVD（奇异值分解）分析揭示的河北省旱涝和海气异常的关系表明,当赤道东太平洋年平均海温异常偏低,北太平洋海盆中部年平均海温异常偏高的年份,河北省大部分地区容易偏涝,反之,易干旱.典型干旱年,500hPa平均高度场上贝加尔湖西南部以及极地500 hPa年平均高度场为正异常,阿留申地区南部为负异常;亚洲中高纬地区环流从西到东呈现-＋-的环流异常纬向分布.而典型雨涝年500 hPa平均高度场上贝加尔湖西南部以及极地500hPa年平均高度场为负异常,阿留申地区南部为正异常;亚洲中高纬地区环流从西到东呈现-＋的环流异常纬向分布.     

一种改进的基于正交子空间投影的高光谱图像异常检测算法

针对背景与目标能量差异较小的高光谱图像异常检测技术需求,提出了一种基于正交子空间投影的异常检测方法：首先利用正交子空间投影抑制背景信息;然后调整噪声,根据空间密度选取决策半径实现异常检测,并对结果进行形态滤波,消除大面积虚警。实验结果表明,本文算法能够检测到能量与背景差异较小的异常,且计算效率较高。