蝙蝠算法优化最二乘支持向量机的网络入侵检测

针对最小二支持向量机(LSSVM)参数选择难题,提出一种蝙蝠(BA)算法优化的LSSVM网络入侵检测模型(BA-LSSVM)。首先将LSSVM参数编码为蝙蝠个体,并以网络入侵检测正确率作为参数目标优化函数,然后通过模拟蝙蝠飞行过程找到LSSVM最优参数,最后根据最优参数建立网络入侵检测模型。在Matlab2012平台采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,相对于其它网络入侵检测模型,BA-LSSVM提高了网络入侵检测检测率,加快了网络入侵检测速度。     

改进支持向量机在网络入侵检测中的应用

为提高网络安全性,提出一种改进支持向量机的网络入侵检测算法.首先采用核主成分分析提取网络数据重要特征,加快网络入侵检测速度,然后采用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,提高网络检测正确率.仿真实验结果表明,改进支持向量提高网络入侵检测正确率,降低漏检率,同时加快了网络入侵检测速度,是一种有效、实时性较强的网络入侵检测算法.     

杜鹃鸟搜索算法优化最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型

为了提高网络入侵检测率,提出一种改进杜鹃鸟搜索（MCS）算法优化最小二乘支持向量机（LSSVM ）的入侵检测模型（MCS-LSSVM ）。首先将LSSVM 的参数作为杜鹃鸟的鸟巢位置,然后通过模拟杜鹃鸟种群寄生繁衍机制,找到鸟巢最优位置,并转化成LSSVM 最优参数,最后采用最优参数建立最优建立入侵检测模型,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,MCS-LSSVM 不仅提高了网络入侵的检测率,而且减少了训练时间,提高网络入侵检测效果。     

基于杂草算法的支持向量机电力负荷预测

分析各参数对支持向量机学习能力的影响,提出一种基于杂草算法的支持向量机电力负荷预测方法。首先运用杂草算法对支持向量机的两个关键参数进行智能寻优,然后将最优参数运用到支持向量机预测模型。采用新的预测模型对EUNITE第一次竞赛提供的相关电力数据进行分析,并与基于回归树和基于神经网络的预测方法进行比较。结果表明本文方法智能化地解决了传统参数选择方法的缺陷,且对电力负荷预测具有较高的预测精度。     

粒子群算法和SVM的网络入侵检测

针对当前的神经网络检测算法在强干扰下的网络入侵检测准确拦截性不好的问题,提出一种基于粒子群算法和支持向量机的网络入侵检测方法。构建网络入侵的特征信号模型,采用二阶自适应格型IIR陷波器进行入侵信息的抗干扰处理;粒子群算法进行自适应寻优提取网络入侵特征的最优解,SVM进行入侵信息分类,实现网络入侵有效检测;并进行仿真测试。结果表明,采用该方法进行网络入侵检测的准确拦截概率较高,误检和漏检概率较低,保障了网络安全。     

基于蚁群优化算法和支持向量机相结合的医院网络非法入侵检测

在医院网络非法入侵检测中,支持向量机的检测泛化性能和参数设定存在较高关联性。为了提升医院网络非法入侵检测率,设计一种基于蚁群优化算法和支持向量机相结合的医院网络非法入侵检测模型,把支持向量机参数设成蚂蚁的方位向量,使用非静止随机提取方法判断目标个体指引蚁群实施全局检索,并在最佳蚂蚁邻域里实施小步长局部检索,获取支持向量机最佳参数,使用最佳参数实现医院网络非法入侵检测。实验结果表明,所设计模型对医院网络非法入侵的误检率最大值仅有1.55%,检测耗时低,且应用效果评价较高。     

基于粒子群优化相关向量机的网络入侵检测

构建计算机网络的入侵检测系统,对于保护网络中的信息免受各种攻击显得非常重要.为了克服支持向量机的缺点,提出了一种基于粒子群优化相关向量机(RVM)网络入侵检测方法.相关向量机是一种建立在支持向量机上的稀疏概率模型.与支持向量机相比,它不仅具有较高检测精度,还具有较好的实时性,粒子群优化算法用于确定相关向量机的核参数.最后结合试验将提出的方法同支持向量机算法、BP神经网络进行了比较,结果表明提出的相关向量机相比于支持向量机、BP神经网络有着更高的入侵精度.     

使用粒子群算法进行特征选择及对支持向量机参数的优化

特征选取和参数设置是提升支持向量机分类器的效果的两个主要手段.为了将两者结合起来,实现同步优化,以达到更好的分类效果,设计了一种基于粒子群算法的分类器优化算法.新算法对粒子采用2进制编码的,设计适合的目标函数,同步进行特征选择和支持向量机参数的优化.经过对比验证,新方法能够更加准确的得到待分类数据的特征子集跟支持向量机参数,最终得到更优的处理结果.     

基于模糊支持向量机的网络入侵检测

本文提出了一种基于模糊支持向量机的网络入侵检测方法。通过在样本中引入模糊隶属度,来减小噪声数据和孤立点的影响。根据网络入侵检测的特征,选择合适的核函数,构建了适合于网络入侵检测的模糊支持向量机分类器。实验表明这种分类器应用于网络入侵检测是可行的,有效的。     

基于优化支持向量机参数的变压器故障诊断

电力变压器是电力系统输变电的枢纽设备,为了提高电力变压器故障诊断的准确性,提出一种混沌的粒子群优化支持向量机的变压器诊断方法,该方法不仅具有很强的全局搜索能力。首先利用混沌的粒子群算法优化支持向量机的参数,把气体的特征参数代入优化的支持向量机分类模型中进行诊断,能够正确的分类变压器故障,从而达到故障诊断的目的。     

基于参数优化支持向量机的火焰图像识别

图像型火灾探测的主要问题是关于火焰和干扰物的识别。通过提取火灾图像特征,利用支持向量机来进行识别。为提高火灾准确预报率,用参数优化后的支持向量机来预报。提出一种混沌粒子群算法对支持向量机进行参数优化。实验表明,改进的粒子群算法比传统方法的火灾准确预报率有大幅提高,可以进一步降低火灾探测系统的误报。     

遗传算法优化支持向量机的交通流量预测

交通流量预测是智能交通系统中的关键技术,针对当前交通流量预测模型存在不足,提出一种遗传算法优化支持向量机的交通流量预测模型。首先收集交通流量历史数据,并基于混沌理想对其进行相空间重构,然后将训练样本输入到支持向量机中进行学习,并采用遗传算法优化支持向量机参数,建立交通流量预测模型,最后采用测试样本对模型的性能进行测试。结果表明,相对于经典交通流量预测模型,本文模型可以更加准确描述交通流量预测复杂的变化趋势,提高了交通流量的单步和多步预测精度。     

基于果蝇优化算法的支持向量机故障诊断

提出一种基于果蝇优化的支持向量机特征选择与参数寻优算法,模仿果蝇的觅食行为,以食物的味道浓度判定值作为参数,并将特征集进行二进制编码得到特征子集用于训练模型,然后构造合适的适应度函数,搜索最优参数值及特征子集。通过与其它算法的实验比较,表明该方法具有分类精度高,全局搜索能力强的优点。并将其应用于滚动轴承的故障诊断中,仿真结果表明,该模型具有良好的性能。     

曲波变换和最小二乘支持向量机的图像压缩算法

为了提高图像压缩质量,针对传统压缩算法的不足,提出一种曲波变换和最小二乘支持向量机相融合的图像压缩算法。首先采用曲波变换把图像分解为不同尺度和不同方向的曲波系数,并采用熵编码对粗尺度层曲波系数进行压缩,然后利用最小二乘支持向量机对细尺度层中不同方向的曲波系数进行学习,并通过和声搜索算法优化最小二乘支持向量机,实现细尺度层曲波数的压缩,最后采用图像压缩仿真实验测试其性能。结果表明,曲波变换和最小二乘支持向量机相融合的图像压缩算法提高了图像压缩的峰值信噪比,加快了图像压缩的速度,获得了更好的图像压缩效果。     

一种基于支持向量机的角点检测算法

支持向量机应用于文本分类、手写数字识别、基因表达等许多领域,由于Harris角点检测算子对噪声点非常敏感,本文在文献[3]的基础上提出Harris算子和支持向量机相结合的方法来进行角点检测.首先利用Harris角点检测算法对两幅以上的无噪声图像提取角点,然后将提取的角点作为支持向量机的训练样本.构造支持向最机,最后利用...     

小波消噪和蚁群优化支持向量机的网络流量预测模型

针对当前网络流量预测模型精度低的缺点,本文提出了一种新型的小波消噪和蚁群算法优化支持向量机的网络流量预测模型。首先采用小波阈值法对网络流量进行消噪处理;然后将网络流量输入到支持向量机中学习,并采用蚁群算法对支持向量机的参数进行优化,建立网络流量预测模型,最后采用实际网络流量数据进行仿真实验,结果表明,相对于其它网络流量预测模型,本文模型提高了网络流量的预测精度,具有更好的鲁棒性。     

基于证据理论和支持向量机相融的烟雾图像检测算法

针对传统烟雾图像检测算法低检测率缺陷,提出一种证据理论和支持向量机相融合的烟雾图像检测算法(DS-SVM).首先分别提取主方向性状、高低频能量比、烟雾面积增长等3类烟雾特征,然后3类单特征的支持向量机检测结果作为D-S理论的独立证据,构造基本概率指派,最后根据决策规则和判决门限获得烟雾图像的最终检测结果.仿真结果表明,相对于传统检测算法,DS-SVM有效提高了烟雾图像检测率,可以满足不同环境下烟雾图像检测要求.     

基于改进野草算法的推荐对象建模技术研究

为了提高个性化推荐系统中模型描述的准确性,提出了一种改进的入侵野草优化算法。该算法将野草算法和混合遗传算法有机地结合,旨在克服传统野草算法过旱收敛、易于陷入局部优化的不足。最后,计算机仿真结果表明了所提出的算法明显优于其他常见的建模算法。     

人工鱼群优化最小二乘支持向量机的视频字幕定位

征选择是视频字幕定位的关键,为了提高视频字幕定位正确率,提出一种人工鱼群算法(AFSA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的视频字幕定位模型(AFSA-LSSVM)。首先提取视频字幕特征,然后通过模拟鱼群的觅食、聚群及追尾行为找到最优视频字幕特征子集,最后采用LSSVM建立最优视频字幕定位模型,并进行仿真对比实验。结果表明,相对其它视频字幕定位模型,AFSA-LSSVM提高了视频字幕定位正确率和效率,可为后续视频内容的安全分析提供技术支持.