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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.
The need for feature selection and dimension reduction is felt as a fundamental step in security assessment of large power systems in which the number of features representing the state of power grids dramatically increases. These large amounts of attributes are not proper to be used for computational intelligence (CI) techniques as inputs, because it may lead to a time consuming procedure with insufficient results and they are not suitable for on-line purposes and updates.This paper proposes a combined method for an online voltage security assessment in which the dimension of the token data from phasor measurement units (PMUs) is reduced by principal component analysis (PCA). Then, the features with different stability indices are put into several categories and feature selection is done by correlation analysis in each category. These selected features are then given to decision trees (DTs) for classification and security assessment of power systems.The method is applied to 39-bus test system and a part of Iran power grid. It is seen from the results that the DTs with reduced data have simpler splitting rules, better performance in saving time, reasonable DT error and they are more suitable for constant updates. 相似文献
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5.
为了准确、快速地进行缺陷识别,介绍了一种新型的前馈神经网络模型,即径向基概率神经网络。与以往的算法相比,该方法具有分类识别精度高且速度快的优点。仿真获得了很好的结果。 相似文献
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7.
Hyun-Chul Kim Author VitaeDaijin KimAuthor Vitae Sung Yang Bang Author Vitae 《Pattern recognition》2003,36(5):1095-1105
Linear discriminant analysis (LDA) is a data discrimination technique that seeks transformation to maximize the ratio of the between-class scatter and the within-class scatter. While it has been successfully applied to several applications, it has two limitations, both concerning the underfitting problem. First, it fails to discriminate data with complex distributions since all data in each class are assumed to be distributed in the Gaussian manner. Second, it can lose class-wise information, since it produces only one transformation over the entire range of classes. We propose three extensions of LDA to overcome the above problems. The first extension overcomes the first problem by modelling the within-class scatter using a PCA mixture model that can represent more complex distribution. The second extension overcomes the second problem by taking different transformation for each class in order to provide class-wise features. The third extension combines these two modifications by representing each class in terms of the PCA mixture model and taking different transformation for each mixture component. It is shown that all our proposed extensions of LDA outperform LDA concerning classification errors for synthetic data classification, hand-written digit recognition, and alphabet recognition. 相似文献
8.
手势语言识别的神经网络方法 总被引:1,自引:1,他引:0
提供了一种用于人机交互(HCI)的手势语言可视化识别方法。该方法包括用于几种控制命令的手势的探测、分割、特征提取及识别,第一步的处理都用到了神经网络方法,像肤色探测、主元分析(PCA)以及在编码识别。实验结果显示正确识别率高达94%。 相似文献
9.
10.
本文将特征空间分类方法应用于面瘫图像的判定。结合应用的特点,引入多特征空间分类,比较图像与它们到两个特征空间的投影之间的距离作出判定,并在系统中加入灰度图变换,脸部子区域分割,确定对称轴和输入向量计算等前处理步骤。实验证明,本文的改进提高了系统判定的正确性。 相似文献