改进的最小二乘支持向量机在入侵检测系统中的应用

介绍最小二乘支持向量机的基本原理论．提出基于最小二乘支持向量机的网络入侵检测系统模型。由于计算经验风险的损失函数为二次函数形式．LSSVM丧失了标准支持向量机的稀疏性,为使LSSVM具有稀疏性,从统计分析的角度出发,应用主成分分析的方法,对样本集进行特征提取,消除变量间的相关性。选取训练样本中分类作用最大的若干样本个体作为支持向量,并将非支持向量上的分类信息转移至支持向量上．提出新的LSSVM稀疏化算法——基于主成分分析的最小二乘支持向量机算法。实验结果表明,由此构建的稀疏LSSVM分类器保持了支持向量机的良好分类性能．而稀疏率相对高,其支持向量数甚至少与标准支持向量机,明显提高了LSSVM的分类效率和实时性。     

基于确定性退火聚类的LSSVM短期负荷预测

提出了确定性退火聚类和最小二乘支持向量机（Least Square Support Vectorma—chine,LSSVM）相结合的电力系统短期负荷预测方法。考虑影响负荷变化的各种因素构造负荷样本数据,利用确定性退火聚类算法对样本数据进行分类,得到的分类样本数据作为最小二乘支持向量机的学习样本,保证最小二乘支持向量机具有较高的预测精度。利用某电力公司2007年负荷数据和气象数据进行仿真实验,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度。     

基于PSO-LSSVM的飞机维修保障费用预测模型

考虑到飞机维修保障费用数据样本容量小和难于预测的特点,提出用最小二乘支持向量机LSSVM(Least squares support vector machine)来预测飞机维修保障费用.采用粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)优化LSSVM的参数,并同偏最小二乘回归(PLSR)的预测结果进行了比较.结果表明,PSO-LSSVM预测模型可调参数少、速度快,预测精度比PLSR有显著提高.     

不完整数据分类与缺失信息重要性识别特权LSSVM

针对直接移除缺失数据的样本可能会导致因样本数量规模的减少从而降低了分类性能的问题,本文基于同时处理缺失数据与构建模式分类模型的策略,提出使用特权信息学习(learning using privileged information, LUPI)的特权最小二乘支持向量机(privileged least squares support vector machine, P-LSSVM),从而达到既能改进其分类性能,又能在保证无偏的情况下确定缺失特征的重要性。本文的基本思想是将完整数据的训练作为特权信息,以此来引导面向整个不完全数据的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的学习,通过可加性核表达每个特征（含缺失特征）的重要性,推导完整数据的训练的特权信息,并以此构建PLSSVM,运用所提出的留一交叉验证方法完成无偏的缺失特征重要性识别。实验结果表明,本文提出的方法不但在平均测试精度上优于对比算法,还能同时确定缺失特征的重要性。     

基于确定性退火聚类的LSSVM短期负荷预测

提出了确定性退火聚类和最小二乘支持向量机(Least square Support Vectormachine.LSSVM)相结合的电力系统短期负荷预测方法.考虑影响负荷变化的各种因素构造负荷样本数据,利用确定性退火聚类算法对样本数据进行分类,得到的分类样本数据作为最小二乘支持向量机的学习样本,保证最小二乘支持向量机具有较高的预测精度.利用某电力公司2007年负荷数据和气象数据进行仿真实验,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度.     

基于改进PSO优化LSSVM的MEMS陀螺随机漂移预测

提出一种基于改进粒子群算法（PSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的MEMS陀螺随机漂移的预测模型建立方法。该方法首先应用最小二乘支持向量机对MEMS陀螺随机漂移建立预测模型,然后应用改进粒子群算法对该模型进行优化,最后应用参数优化后的LSSVM预测模型对随机漂移进行预测。该方法不仅解决了支持向量机训练速度慢和所需计算资源多的问题,而且文中提出的改进的惯性权值递减策略使PSO算法在全局或局部搜索能力上的侧重具有更好的适应度。实验结果表明,该预测模型可以有效地进行陀螺随机漂移的预测,且预测效果优于基本PSO优化的最小二乘支持向量机。     

基于压缩感知的多尺度最小二乘支持向量机

提出一种基于压缩感知(Compressive sensing, CS)和多分辨分析(Multi-resolution analysis, MRA)的多尺度最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine, LS-SVM). 首先将多尺度小波函数作为支持向量核, 推导出多尺度最小二乘支持向量机模型, 然后基于压缩感知理论, 利用最小二乘匹配追踪(Least squares orthogonal matching pursuit, LS-OMP)算法对多尺度最小二乘支持向量机的支持向量进行稀疏化, 最后用稀疏的支持向量实现函数回归. 实验结果表明, 本文方法利用不同尺度小波核逼近信号的不同细节, 而且以比较少的支持向量能达到很好的泛化性能, 大大降低了运算成本, 相比普通最小二乘支持向量机, 具有更优越的表现力.     

一种新的最小二乘支持向量机算法

基于核方法的学习算法在机器学习领域占有很重要的地位（如支持向量机support vector machines,简称SVM）。但该方法在处理回归问题时的计算复杂度为数据量的立方级。最小二乘支持向量机(least squares support vector machines 简称LS-SVM)在计算复杂性方面对传统的支持向量机的作了很大改进,但是它的计算量也达到样本点数目的平方级。在处理海量数据回归问题时,求解LS-SVM占用大量的CPU和内存资源。本文提出了一种带非齐次多项式核的最小二乘支持向量机算法,由于特征向量中含有常数分量,所以本文去掉了模型中的偏差因子,简化了LS-SVM的回归模型。新方法特别适合于海量数据回归问题。实验显示新方法的求解速度比传统LS-SVM要快很多,同时新方法的准确性却丝毫不亚于LS-SVM     

基于协同最小二乘支持向量机的Q学习

针对强化学习系统收敛速度慢的问题, 提出一种适用于连续状态、离散动作空间的基于协同最小二乘支持向量机的Q学习. 该Q学习系统由一个最小二乘支持向量回归机(Least squares support vector regression machine, LS-SVRM)和一个最小二乘支持向量分类机(Least squares support vector classification machine, LS-SVCM)构成. LS-SVRM用于逼近状态--动作对到值函数的映射, LS-SVCM则用于逼近连续状态空间到离散动作空间的映射, 并为LS-SVRM提供实时、动态的知识或建议(建议动作值)以促进值函数的学习. 小车爬山最短时间控制仿真结果表明, 与基于单一LS-SVRM的Q学习系统相比, 该方法加快了系统的学习收敛速度, 具有较好的学习性能.     

结构化加权最小二乘支持向量机

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)没有考虑样例本身的结构信息和对异常点敏感,提出了一种新的分类器——结构化加权最小二乘支持向量机(SWLSSVM),SWLSSVM通过在目标函数中引入协方差矩阵考虑了样例的结构信息;为了减少异常点的影响,其根据本类样本点到该类中心的距离对误差项进行加权。实验表明,SWLSSVM与LSSVM和SVM相比具有更好的分类和泛化性能。     

基于透明度的目标提取的研究

景象提取的目的是将数字图像中的景物从背景中分离出来,为了更好地实现这一目的,微软亚洲研究院Jian Sun等人于2004年提出Poisson Matting方法.该方法将透明度(α值)作为图像的一种内在属性,变分地寻求其最优解,来达到目标提取的目的.主要介绍Poisson算法,针对Poisson算法中程序运行时间比较长的问题,对算法中耗用时间多的两个步骤:图像初始α值的计算以及前景图像F、背景图像B的计算进行了改进,在VC6.0中进行了实现,并取得了较好效果.     

CSCW系统中协同感知的研究

协同感知理论的研究与应用是计算机支持的协同工作的重要研究内容之一.在研究分析了传统的协同感知所依赖的CSCW体系结构的基础上,提出了一种基于P2P的三层结构的协同感知框架,该架构很适合于CSCW中项目可以划分为若干个相对独立的模块的情形.最后对该框架的具体感知模块进行了分析,并讨论了下一步研究将要解决的问题.     

NTFS下文件隐藏方式研究

开放环境下信息的安全与保护有着重要的研究价值。对待隐藏文件无需专门分配存储空间,而是将其转移存储到系统文件的内部碎片中。隐藏文件的文件名、带路径的宿主文件名及二者对应关系加密后分别存放在两个普通文件中。实验及研究表明此种方式能够对数据做到深度隐藏。     

基于XQuery查询优化的研究

XML已经成为网络上信息描述和信息交换的标准,随着XML应用得越来越广泛,人们提出了多种XML 数据的查询方法.但是,很多查询方法都有各自的局限性.利用有意义的最小公共实体结构EntityInMLCAS(Entity In Meaning Lowest Common Ancestor Structure)原理,提出一种优化查询方法.同时采用堆栈技术的方法对XML文档结点树进行自顶向下的遍历,该方法大大提高了优化查询的速度.     

基于RBAC的WEB环境下OA系统权限控制的研究

WEB环境下OA(Office Automation)系统的权限控制是一个热点问题.针对此问题详细介绍了一种实用的解决方法--基于角色访问控制模型的方法,并在此基础上根据实际项目重点阐述了RBAC数据库的设计方法,以及基于RBAC数据库的权限控制的设计方法,最后给出权限子系统的具体配置步骤,并给出实际运行结果.     

基于集群拓扑结构的工作流调度研究

针对MapReduce的默认调度策略先进先出(FIFO)在执行任务时考虑本地性调度带来的任务等待时间长、资源利用率不高和没有考虑任务的优先级等问题,提出一种基于集群拓扑结构的工作流实时调度算法。MapReduce在对工作流进行Map处理时,首先根据taskTracker的计算能力和数据大小对map阶段工作流的完成时间进行估计,得到一个完成时间隶属函数,然后再利用集群的拓扑结构,得到taskTracker在集群中的距离隶属函数,根据这两个隶属函数来对集群中的taskTracker在工作流处理时间和数据传输时间进行综合性能评估,这样可以有效地缩短任务的等待时间并提高资源的利用率。同时该算法采用对作业进行优先级划分的方式,满足不同类型作业的需求。大量的实验结果表明:该优化策略在平均完成时间和平均等待时间方面要优于FIFO算法,可以有效提高工作流处理的实时性。     

基于MapReduce工作流优化器的研究

对MapReduce工作流的优化主要是通过对MapReduce栈的优化实现的。针对MapReduce工作流的优化问题,首先,提出相关概念;其次,介绍MapReduce工作流基于成本的优化过程;然后,通过实例阐述MapReduce工作流中的数据流依赖和资源依赖关系。基于此,提出3种MapReduce工作流优化器,并对其进行端对端的评估。最后,通过实验评估工作流优化器的优化开销并对比分析了这3种工作流优化器。     

基于MDA的构件开发方法的研究

在对目前构件技术研究的现状进行分析的基础上,详细讨论了MDA（Model-Driven Architecture）方法产生的背景及其涉及的核心技术,论述了MDA对软件开发产生的深远意义,提出了一种基于MDA的构件开发方法MDAC,并从不同的层次分析了MDAC方法的体系结构,主要包括模型分类、构件建模框架、模型转换实现、构件开发过程、建模工具等内容。     

基于Google Earth的增值服务研究

介绍基于Google Earth应用系统开发的基础知识和模式,分析了Google Earth增值业务架构,提出了基于J2EE的KMLServer增值服务器框架,并给出了一个KML Server应用范例。