结合遗传算法与LSSVC的网络异常检测

计算机网络攻击的多样性及隐蔽性,导致了其难以被检测,针对保护网络的安全性,准确识别网络异常问题,为了克服传统网络异常检测技术检测精度低等缺点,提出基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机的网络异常检测方法.最小二乘支持向量机分类器(LSSVC)是一种进化的支持向量机分类器(SVC),通过构造新的二次损失函数以解决支持向量机中的二次规划问题.遗传算法用于选择合适的最小二乘支持向量机参数.选取KDDCup99数据测试采用提出的方法检测性能.实验结果表明遗传算法优化的最小二乘支持向量机分类器的网络异常检测精度高,效果好,为网络安全提供了保证.     

交通流异常数据检测研究及实证

针对道路交通系统实时交通流数据普遍存在的异常现象,提出一种基于最小二乘支持向量机的交通异常数据检测方法。运用相空间重构技术,将时间序列数据转换为矢量数据。运用训练数据构建基于最小二乘支持向量机的回归估计模型,通过计算实际值与预测值之间的残差来判别异常数据。以成都市一环路北二段进行实证研究,并与传统检测方法比较分析,结果证实该检测方法的有效性。     

基于最小二乘支持向量机的声波测距系统消噪处理

针对声波测距系统噪声复杂,淹没在噪声中的回波难以检测的问题,以机器统计学习理论为基础,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立系统模型,实现了声波测距系统异常值的预测和噪声的消除,并与传统的时间序列分析方法建立的自回归滑动平均求和模型(ARIMA)的消噪效果进行了仿真对比。仿真结果表明,利用最小二乘支持向量机建立的模型预测精度高,能有效地抑制声波测距系统中的噪声。     

基于最小二乘支持向量机的车牌字符特征分类研究

最小二乘支持向量机是一种新的有效的机器学习算法。论文介绍了最小二乘支持向量机模型,研究了最小二乘支持向量机算法和经典的多类分类算法,提取车牌字符的奇异值特征,将奇异值系数特征作为最小二乘支持向量机的输入进行训练和分类。实验采用 LS‐SVM 工具箱,得到了较好的结果。     

最小二乘支持向量机交通事件检测算法

根据高速公路有事件发生时交通流将产生突变这一原理,采用最小二乘支持向量机研究高速公路事件检测问题。阐述了最小二乘支持向量机分类算法,设计了事件检测系统结构,分析了交通事件对交通流的影响规律,并合理地选取了最小二乘支持向量机的输入量。仿真实验表明,最小二乘支持向量机事件检测算法具有检测准确率高、学习速度快等优点,具有良好的应用前景。     

粮情智能测控系统中的数据融合技术研究

粮情智能测控系统是保证粮食储藏安全的关键措施之一。针对目前粮情智能测控系统中单一传感器存在测量不足、粮情安全状态难以判断且无法直接检测等问题,研究了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量机的粮情安全状态数据融合方法。以粮情数据为研究对象,以粮情安全状态检测为目的,构建基于最小二乘支持向量机的数据融合模型,并采用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机的关键参数进行寻优,获取最佳的数据融合结果。根据广西某粮库提供的数据进行实例分析,数据融合结果与实际值误差较小,均方误差为0.06,结果表明,该方法在粮情安全状态的检测上表现出优越的性能,具有科学性和可行性,提高了粮情智能测控系统的准确性和可靠性。     

基于边界近邻的最小二乘支持向量机实现

最小二乘支持向量机采用最小二乘线性系统代替传统的支持向量即采用二次规划方法解决模式识别问题,能够有效地减少计算的复杂性。但最小二乘支持向量机失去了对支持向量的稀疏性。文中提出了一种基于边界近邻的最小二乘支持向量机,采用寻找边界近邻的方法对训练样本进行修剪,以减少了支持向量的数目。将边界近邻最小二乘支持向量机用来解决由1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类问题,有效地克服了用1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类器训练速度慢、计算资源需求比较大、存在拒分区域等缺点。实验结果表明,采用边界近邻最小二乘支持向量机分类器,识别精度和识别速度都得到了提高。     

一类非线性系统基于最小二乘支持向量机的自适应H∞控制

提出一类非线性不确定系统基于最小二乘支持向量机的白适应H∞控制方法．该方法基于最小二乘支持向量机估计对象的未知非线性函数,并给出了最小二乘支持向量机权向量和偏移值的在线学习规则．引入H∞控制器用于减弱外部干扰及最小二乘支持向量机近似误差对输出误差的影响．利用李亚普诺夫理论证明了整个闭环系统一致最终有界稳定．仿真结果表明了该方法的有效性．     

基于边界近邻的最小二乘支持向量机实现

最小二乘支持向量机采用最小二乘线性系统代替传统的支持向量即采用二次规划方法解决模式识别问题,能够有效地减少计算的复杂性.但最小二乘支持向量机失去了对支持向量的稀疏性.文中提出了一种基于边界近邻的最小二乘支持向量机,采用寻找边界近邻的方法对训练样本进行修剪,以减少了支持向量的数目.将边界近邻最小二乘支持向量机用来解决由1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类问题,有效地克服了用1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类器训练速度慢、计算资源需求比较大、存在拒分区域等缺点.实验结果表明,采用边界近邻最小二乘支持向量机分类器,识别精度和识别速度都得到了提高.     

一种新型的多元分类支持向量机

最小二乘支持向量机采用最小二乘线性系统代替传统的支持向量机采用二次规划方法解决模式识别问题。该文详细推理和分析了二元分类最小二乘支持向量机算法，构建了多元分类最小二乘支持向量机，并通过典型样本进行测试，结果表明采用多元分类最小二乘支持向量机进行模式识别是有效、可行的。     

基于最小二乘支持向量机的一类非自治系统自适应控制

提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的一类不确定非自治系统自适应控制器设计方法.该方法基于最小二乘支持向量机来估计对象的部分未知非线性项,并给出了最小二乘支持向量机权向量和偏移值的在线学习规则.利用李亚普诺夫理论严格证明了整个闭环系统的跟踪误差、控制器参数以及最小二乘支持向量机权参数和偏移值的一致最终有界.此控制方法可以保证对象在线稳定地跟踪任何光滑的目标轨迹,仿真结果表明了此控制方法的可行性和有效性.     

基于LS-SVM的小样本费用智能预测

最小二乘支持向量机引入最小二乘线性系统到支持向量机中,代替传统的支持向量机采用二次规划方法解决函数估计问题。该文推导了用于函数估计的最小二乘支持向量机算法,构建了基于最小二乘支持向量机的智能预测模型,并对机载电子设备费用预测进行了研究。结果表明最小二乘支持向量机具有比多元对数回归更高的小样本费用预测精度。     

基于最小二乘支持向量机的无线网络信道检测

为了获得理想的无线网络信息检测结果,提出了基于最小二乘支持向量机的无线网络信道机制.首先对当前无线网络信道检测的研究现状进行分析,并建立无线网络信道检测的假设模型,然后采用最小二乘支持向量机构建无线网络信道检测模型,并通过粒子群算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后在Matlab 2014平台上进行了无线网络信道检测的仿真实验,以验证无线网络信道检测的有效性.结果表明,最小二乘支持向量机获得了高精度的无线网络信道检测结果,无线网络的数据传输成功率得以改善,大幅度降低了数据传输的误码率,在相同实验条件下,无线网络信道检测结果明显高于当前经典检测机制,验证本文机制的优越性.     

最小二乘隐空间支持向量机

在隐空间中采用最小二乘损失函数,提出了最小二乘隐空间支持向量机（LSHSSVMs）．同隐空间支持向量机（HSSVMs）一样,最小二乘隐空间支持向量机不需要核函数满足正定条件,从而扩展了支持向量机核函数的选择范围．由于采用了最小二乘损失函数,最小二乘隐空问支持向量机产生的优化问题为无约束凸二次规划,这比隐空间支持向量机产生的约束凸二次规划更易求解．仿真实验结果表明所提算法在计算时间和推广能力上较隐空间支持向量机存在一定的优势．     

基于稳健最小二乘支持向量机的测深激光信号处理

针对浅海探测中激光回波噪声源多、信噪比低,传统非加权最小二乘支持向量机和加权最小二乘支持向量机对低信噪比信号滤波不足的问题,提出将稳健最小二乘法与加权最小二乘支持向量机相结合的滤波方法(HW-LS-SVM)。首先采用强淘汰权函数计算先验权值、残差和均方误差,然后采用权函数模型计算最小二乘支持向量机的权值,最后通过迭代计算实现回波信号滤波。通过仿真实验结果表明, HW-LS-SVM方法较最小二乘支持向量机、贝叶斯最小二乘支持向量机和传统加权最小二乘支持向量机滤波效果更加稳健,在噪声率为45%的情况下,滤波效果较为理想,水面和水底回波提取正确率为100%;对实测4组深水区和4组浅水区数据滤波后提取的海水深度均与背景资料的深度吻合。由此表明, HW-LS-SVM方法具有更好的抗噪性,更适合于对信噪比低的测深激光信号的滤波处理。     

基于遗传算法和最小二乘支持向量机可靠性分配*

为了提高系统可靠性的精确快速分配,采用支持向量机对系统可靠性进行建模,采用逆向思维对系统可靠性进行分配;为了提高求解速度和鲁棒性,用最小二乘法对支持向量机进行算法优化,并用遗传算法对最小二乘支持向量机进行参数优化;为了提高分配精度,用三角模糊数进行模糊处理;最后针对某系统的可靠性,采用遗传算法优化和模糊处理的最小二乘支持向量机进行分配,并与神经网络和普通遗传算法优化的最小二乘支持向量机进行对比。结果表明,用遗传算法优化和模糊数处理的最小二乘支持向量机具有分配精度高,泛化能力强等优点。     

基于LSSVM的卫星姿态控制系统故障诊断

提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)非线性观测器的卫星姿态控制系统故障诊断方法。与标准的支持向量机回归算法相比,最小二乘支持向量机回归算法收敛速度快,适用于在线训练。该方法利用其回归逼近非线性函数的能力,设计基于最小二乘支持向量机的非线性系统状态观测器,在线训练最小二乘支持向量机回归,并用于估计卫星姿态控制系统故障。最后,通过仿真验证了这种方法可以快速准确地估计出卫星姿态控制系统的故障。     

基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测

提出了结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)的短期电力负荷预测。由于影响负荷预测因素的复杂性和最小二乘支持向量机参数选择的不确定性,提出了采用遗传算法同时对电力负荷训练样本进行特征提取和最小二乘支持向量机的参数选择,然后利用提取出的数据序列和选择的参数,建立最小二乘支持向量机预测模型。通过实际算例分析,证明了该算法可以改善预测模型的精度和泛化能力。     

一种实用的火电厂飞灰含碳量软测量建模方法

提出了同时利用自适应加权融合和最小二乘支持向量机建模的实用新方法。首先,给出了基于小波的自适应加权融合和最小二乘支持向量机算法;其次,将BP神经网络、最小二乘支持向量机和基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法进行建模精度比较;最后,采用真实火电厂飞灰含碳量数据进行模型验证与预测,仿真结果表明基于小波的自适应加权融合的最小二乘支持向量机算法具有较好的建模精度和实用性。     

基于改进PSO算法和LS-SVM的短期电力负荷预测

针对电力负荷的小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题,提出采用最小二乘支持向量机方法建模,以历史负荷、温度、湿度等数据作为输入量,对短期电力负荷进行预测;针对最小二乘支持向量机在建模中存在的参数选取问题,采用一种根据种群多样性信息来指导初始种群选取和避免粒子早熟收敛现象的改进粒子群优化算法来优化最小二乘支持向量机的惩罚因子和核参数。仿真结果表明,基于改进粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法较最小二乘支持向量机预测方法、基于基本粒子群优化算法和最小二乘向量机的预测方法具有更好的预测精确度。