检测器集合生成算法及其应用研究

为了提高阴性选择算法对车辆在线检测的速度,降低检测成本,给出了一种分段检测器集合生成算法代替原有的阴性选择算法中检测器集合生成的穷举法.该算法通过求解递归方程计算候选检测器集规模和递归求解的序号随机生成检测器两个阶段组成.该算法所占用的计算机时间量和空间量都比穷举法小的多.实际应用表明该算法优于穷举法,比穷举法节省近一半的时间.     

基于免疫机制的入侵检测器生成的研究

为了提高基于人工免疫入侵检测系统中有效检测器的生成和检测效率,通过对传统检测器生成算法的研究,结合传统阴性选择算法和缩小检测器长度的方法,提出了一种新的检测器生成算法。实验证明该算法生成的检测器在保证了检测准确性的同时减少了检测所需的时间。     

一个自体变异免疫检测器生成算法

人工免疫系统作为一种计算智能方法,具备强大的信息处理和问题求解能力,检测器集的生成是构造人工免疫系统的关键技术,也是智能计算研究的热点之一。分析了传统免疫检测器生成算法,引入自体变异机制,结合空位模板技术,提出了一个自体变异的检测器生成算法。介绍了算法原理,描述了算法模板定义和实现步骤,分析了算法的性能和复杂性。理论分析与试验结果表明,该算法可以有效降低检测器集规模,提高检测器集的检测概率。     

基于变异的检测器生成算法研究

为提高基于免疫的网络入侵检测系统中检测器的生成效率,减小计算量.对Forrest的否定选择算法(NSA)进行改进,提出候选检测器集的生成不再采用随机方式,而通过对两个数据集(一是已有的合格检测器集,二是自我数据集)进行变异来产生,即利用部分已有的检测结果反馈生成成熟检测器.改进算法提高了候选检测器成为成熟检测器的比率,实验结果表明了算法的有效性.     

基于免疫的最小有效检测器集生成算法

通过对可变模糊匹配阴性选择算法生成的检测器集覆盖空间的分析,针对检测器集中检测器之间出现的互相匹配的现象,提出一种最小有效检测器集生成算法。该算法利用模糊思想确定匹配阈值,有效去除了检测器集中的冗余现象。仿真结果表明,由该算法所生成的检测器集空间覆盖率显著提高,实现了以较小的检测器集合,检测到较大范围的“非己”行为,从而提高了系统的检索率和性能。     

一种改进的否定选择算法在入侵检测中的应用

有效的检测器生成算法是入侵检测的核心问题。针对现有算法存在检测率低、匹配阈值固定、检测器集合庞大等问题,通过对人工免疫系统中否定选择算法原理的分析,提出一种生成最有效检测器集的变阈值模糊匹配否定选择免疫算法,并将该算法应用到入侵检测系统中。算法采用随机生成和基因库相结合的候选检测器生成机制,在保证检测器多样性的同时,提高了候选检测器成为成熟检测器的比率。为了消除冗余检测器的产生,提高检测器集的检测效率,算法在模糊匹配的基础上生成有效检测器集。同时,匹配阈值可变,可大幅降低黑洞数量。实验结果表明,该算法提高了入侵检测率,降低了虚警率,整体检测性能较好。     

基于局部线性嵌入的免疫检测器优化生成算法

网络安全已上升到国家安全战略层面,入侵检测技术是其重要的组成部分,已得到广泛关注.在基于免疫的入侵检测研究中,针对传统实值否定选择算法不利于高效分析数据而造成的检测器生成速度慢、检测效率低等问题,引入局部线性嵌入算法,借鉴其能对高维数据进行映射降维的特点,提出一种基于局部线性嵌入的免疫检测器优化生成算法,利用局部线性嵌入对高维数据预处理优化降维,并结合实值否定选择算法生成检测器.将该算法用于检测模型,从而提升检测器的生成速率,并可保证生成的检测器高效地处理高维数据.该算法在降维前后可保证样本的局部线性结构不变,具有可变参数少、计算时间短的特点.实验结果表明,所提出算法在显著提高检测器生成速率和对数据检测效率的基础上,检测性能也表现出很好的水平.     

一种可变阈值检测器生成算法的研究

在构造人工免疫系统中,如果能自动调节生成检测器的大小,从而利用较少的检测器,实现对较大"非自体集"的检测,就可从根本上提高系统效率.本文通过分析人工免疫系统中的主要算法--否定选择算法,以及检测器产生漏洞的原因,提出了一种可变阈值的检测器生成算法.与传统的否定选择算法相比,该算法大大减少了漏洞,使检测效率得到提高.     

基于二维混沌映射的免疫算法研究

网络环境的不断变化和计算机病毒的不断变异,使得计算机病毒越来越难以防范和检测.针对当前计算机病毒检测过程中检测器的生成效率问题,提出了一种基于生物免疫机制和混沌理论的检测器生成算法.该算法利用改进的否定选择算法来提高有效检测器的生成效率,以及检测器的覆盖率.通过实验,表明该算法的性能得到有效地改善,大大减少了不可避免的...     

一种基于模糊免疫的检测器生成算法

网络入侵方法和网络环境的不断变化,入侵越来越难以防范和检测。针对当前入侵检测过程中检测器生成问题,提出了一种基于生物免疫机制和模糊理论的检测器生成算法。该算法利用改进的否定选择算法来提高生成的检测器为成熟检测器的概率。通过仿真实验,表明该模型有效地改善了系统的性能,大大减少了不可避免的"黑洞"数量,黑洞数量大幅下降,检测率有显著提高。     

网络入侵检测系统中动态克隆选择算法的优化

文章首先对入侵检测的定义一些基本概念和原理进行了较为详细的介绍,然后通过对动态克隆选择算法进行的研究和分析,发现该算法在生成未成熟检测器过程中存在不足,对其采用了r连续匹配位反向变异方法。经过验证分析证实了改进后的算法的确加大了成熟检测器集覆盖的检测空间。     

一种采用非己空间变异搜索的故障检测算法

针对故障检测中,现有阴性选择算法的不足,提出了一种基于非己空间变异搜索检测器的故障检测算法。该算法以非己空间为基础,依据生物遗传中变异的机制,以及体现免疫系统克隆选择的原理来训练检测器,对能检测出异常变化的经典阴性选择算法作了新改进。最后通过仿真表明了非己空间变异搜索算法在计算复杂度明显下降的同时,对故障检测的有效性和准确性有极大的提高。     

基于图像特征的力反馈渲染改进算法

传统基于图像特征的力反馈渲染算法在图像预处理降噪阶段容易丢失虚拟对象表面粗糙度信息。为此,提出一种改进的力反馈渲染算法。在快速矢量滤波器内置噪声检测器之前,增加一级基于图像边缘特征矢量的噪声检测器,以提高噪声检测准确率、保护图像边缘细节特征。实验结果表明,改进算法能够准确描述虚拟对象表面细微的粗糙度信息,实现更逼真的触觉与视觉融合的力反馈。     

基于关键特征点的改进TLD目标跟踪算法研究

TLD（Tracking-Learning-Detection）算法是一种新颖的单目标长时间视觉跟踪算法,在给定极少的先验知识的情况下,能够迅速地学习目标特征并进行有效的跟踪。TLD算法中跟踪器每次在跟踪目标上均匀地选取特征点进行跟踪,不能保证每个特征点都能够被可靠地跟踪。针对这个问题,提出一种基于关键特征点检测的改进TLD算法,保证所选特征点都能够被正确可靠地跟踪,防止跟踪结果发生漂移,提高了跟踪器的跟踪精度。另一方面,在TLD检测器中引入了基于轨迹连续性的在线位置预测,在保证正确跟踪的前提下,缩小了检测器的检测范围,提高了运算速度。实验结果表明,该算法有较高的跟踪精度和速度。     

基于多种群遗传算法的检测器生成算法研究

有效的检测器生成算法是异常检测的核心问题, 针对现有算法存在检测率低、匹配阈值固定、检测器集合庞大等问题, 本文提出了基于多种群遗传算法的检测器生成算法, 根据形态学空间的分析和覆盖问题原理, 自体集根据特征进行划分, 各个种群根据划分独立按遗传算法进化, 最后求得所有检测器种群的并集得到成熟的检测器. 所提出的算法有效降低检测器的冗余度, 减少检测器规模, 保持检测器的多样性; 并利用 maxSelf 实现匹配阈值 r 的自适应, 适用于多种匹配规则, 减小了阈值设置的局限性, 给出了算法的检测率高于传统算法的理论证明, 并通过实验验证了算法的有效性. 另外, 通过统计算法的时间复杂度, 证明算法时间复杂度没有明显增加.     

一种采用混合检测器的入侵检测系统

传统的基于免疫的入侵检测系统采用低级别的二进制检测器,妨碍了有意义的知识提取,对Nonself空间的覆盖也不完备。对二进制Self集的确定和有效检测器的生成方法进行了改进,研究了实值否定选择算法,加入了实值检测器,构成混合检测器集合,在检测阶段对会话和数据包同时进行异常检测。实验结果ROC曲线表明有较高的检测率和较低的误报率。     

基于改进V-detector算法的转子故障识别方法研究

为了提高转子故障诊断识别准确率, 提出一种基于改进V-detector算法的转子故障辨识方法。首先对V-detector算法进行了改进, 该算法通过改变拒绝和接受假设检验的条件来减少无效检测器的产生进而提高算法的检测准确率; 然后将信号的谱熵值作为特征向量, 并根据转子故障类型将其划分为多个自体样本集, 用改进后V-detector算法训练出多个检测器集; 最后利用其设计出能够识别转子故障的分类器。仿真结果表明, 改进的V-detector算法能产生较少的检测器, 覆盖率由95%升高至99%时检测器数目无明显增加, 与原算法相比提高了故障的辨识精度。     

改进的变长检测器产生算法

已有检测器产生算法的检测率和成熟效率较低,基于此,提出一种改进算法。使用覆盖率估计值作为结束运行的控制参数,并采用随机生成和基因库相结合的候选检测器生成机制,在保证检测器多样性的同时,提高检测器成熟效率。通过人工合成和实际数据集的实验结果表明,该算法的虚警率较低,并且能减少所需的检测器数量。