基于孤立森林算法的移动警务网络流量监测方法研究

本文针对移动警务网络复杂多变、数据量大的特点,提出一种基于孤立森林算法的网络流量监测方法。该方法以网络IP数据流为基础,通过对IP数据流提取特征参数,并将特征参数作为输入向量,利用孤立森林算法进行训练以实现监测。这种方法能够快速、有效地检测出移动警务网络中的异常流量,精确率高,在一定程度上对移动警务网络的智能运维和安全防护起到重要作用。     

基于机器学习的管道漏水监测预警的系统设计

文章旨在研究如何通过声学检测和机器学习对管道漏水检测预警的具体实现原理。近年来,管道漏水问题已成为全球城市发展中越来越重要的热点,给城市给排水系统带来了极大威胁。因此,管道漏水监测预警的发展和应用显得尤为重要。先介绍了管道漏水所导致的问题和影响,再介绍声学检测技术和机器学习技术的原理,最后详细介绍了它在管道漏水监测中的应用。     

基于孤立森林算法的计算机网络潜在攻击检测

计算机网络安全在当今信息时代至关重要,网络攻击检测已成为网络管理和数据保护的一个核心任务。本研究提出一种基于孤立森林算法的创新方法,用于检测计算机网络中的潜在攻击。实验结果表明,该方法在计算机网络潜在攻击检测中表现出卓越的性能和广泛的应用前景。     

孤立森林算法研究及并行化实现

异常检测是近年来数据挖掘中热门的研究课题之一,孤立森林算法是一种高效的无监督的异常检测算法,可以很好地处理高维大规模数据.针对孤立森林算法在计算测试样本的异常值时,计算的是测试样本在孤立森林下的平均路径长度,忽略了孤立二叉树间检测异常能力的差异性以及大规模数据下构建大量孤立二叉树需要耗费大量内存时间这两点不足,提出一种...     

基于模拟退火的扩展孤立森林异常检测算法

扩展孤立森林（Extended Isolation Forest, EIF）有效解决了孤立森林（Isolation Forest, iForest）对局部异常点不敏感的问题,但EIF将轴平行的孤立条件更替为使用随机斜率的超平面,导致算法模型损失了一部分泛化能力,并由于大量的向量点乘运算增加了时间开销。针对上述情况,提出一种基于模拟退火的扩展孤立森林算法（Extended Isolation Forest based on Simulated Annealing, SA-EIF）。该算法根据每棵孤立树（Isolation Tree, iTree）对于数据集的预测结果计算每棵iTree的精度值和差异值,并基于此构建适应度函数,最终利用模拟退火算法筛选数棵检测性能较优的iTree构建集成学习模型。在ODDS 异常检测数据集中进行K折交叉验证的实验结果表明：SA-EIF算法对局部异常点敏感,较现有的EIF算法减少约20%~40% 的时间开销,提高约5%~10%的检测精度。     

基于孤立森林算法的空调系统运行异常检测研究

常规的空调系统运行异常检测以故障样本特征检测为主,但存在错检、漏检的问题,会影响空调系统的正常运行,为此,设计了基于孤立森林算法的空调系统运行异常检测方法。首先提取空调系统运行异常特征,并根据异常特征向量确定空调系统异常位置。然后基于孤立森林算法设定空调系统运行异常检测阈值,获取空调系统运行异常的正态分布数据,将异常特征数据点孤立到同一个平面上,通过阈值区分特征点是否异常,完成异常检测。采用对比实验,验证了该方法的检测准确性更高,能够应用于实际生活。     

基于孤立森林算法的电力数据异常检测方法设计

由于电力数据异常检测时的电力数据特征提取效果较差,导致电力数据异常检测准确性较低,对此,提出基于孤立森林算法的电力数据异常检测方法。采用总线传输控制协议进行短期负荷电力数据参数采集,通过堆叠多层神经网络来执行机器学习,得到电力数据有最小值,构建电力数据采样模型。基于采集到的短期负荷电力数据,利用相邻子模块融合方法对短期负荷电力数据进行融合处理,基于上述融合处理后的短期负荷电力数据,对其进行数据特征提取。根据数据特征提取结果,使用孤立森林学习算法进行短期负荷电力数据异常检测。实验结果表明：该方法对电力数据异常检测的聚类性和收敛性较好,且数据异常检测精度最高达97%,检测时长最高为16 s,具有实用性。     

基于孤立森林算法的空气质量数据异常检测分析

随着人们生活水平的提高,环境污染问题也变得越来越严重,对空气质量数据进行有效分析,对改善环境具有重大的意义。然而,在空气质量数据检测的过程中,由于仪器故障或者人为原因等,会存在异常数据。因此,笔者使用孤立森林算法检测空气质量数据中的异常数据,来提高对空气质量分析研究的有效性,并以郑州市的空气质量历史数据为例进行异常检测分析。结果表明,孤立森林算法可以准确地检测出异常数据。     

基于孤立森林算法的巡检机器人通信异常数据自动检测方法

由于通信数据异常会影响巡检机器人对巡检任务数据的接收精度,因此利用孤立森林算法实现巡检机器人通信异常数据自动检测方法的优化设计。首先,在构建的通信信道环境下,采集巡检机器人通信数据,从通信流量、数据信噪比、数据包平均长度等方面,提取通信数据特征。其次,利用孤立森林算法,计算通信数据异常分值。最后,通过异常分值的分区比对和数据特征的匹配,以可视化的形式输出通信异常数据自动检测结果。通过性能测试实验发现,优化设计自动检测方法的误检率和漏检率均低于预设值,即优化设计方法具有较高的检测精度。     

基于目标检测SSD算法的森林火灾监测模型研究

森林火灾监测是保障我国森林资源的重要手段,也是亟待解决的难题.该文基于TensorFlow框架,利用目标检测SSD算法结合YOLO算法中的回归思想和Faster-RCNN算法中的Anchor机制,实现森林火灾的监测报警,可辅助有关部门及时发现山火,提醒人们迅速做出灭火反应,在一定程度上减少森林火灾造成的损失.     

基于专家反馈的广义孤立森林异常检测算法

针对孤立森林算法无法检测与轴平行的局部异常点以及树结构无法动态更新等问题,提出了一种基于专家反馈的广义孤立森林异常检测算法。首先,将数据映射在单位特征向量上,从映射区域内选择分割点划分数据空间,重复此操作构造出一棵广义孤立树;然后,给广义孤立森林中每棵树的叶节点引入权重,综合考虑子空间划分次数和子空间内样本数量对数据异常分数的影响;最后,计算每个数据的加权异常分数,并选择异常分数较大的数据交由专家进行批量标注,算法根据标注结果更新叶节点权重,从而实现树结构的动态调整。实验结果表明,该算法在7个数据集中专家标注真实异常的数量优于其他同类树结构算法,并在12个数据集中平均准确率比孤立森林、扩展孤立森林和广义孤立森林分别提升了38.952%、49.144%和49.144%。     

基于孤立森林算法的挤压机流数据异常检测

挤压机流数据异常检测是一个典型的多维时间序列流数据异常检测问题。在工业环境中,挤压机流数据不仅存在概念漂移问题,还存在噪声问题。为了检测出挤压机在运行中可能存在的设备状态异常,提出一种基于孤立森林算法的挤压机流数据异常检测方法。针对数据集中存在噪声无法正确反映设备状态的问题,算法抽取数据的序列特征用来表示设备在某一时间段的状态,避免了噪声数据对异常检测效果的影响。同时,在半空间孤立森林(HS-Trees)算法的基础上做进一步改进,解决原算法中存在的结果反馈延迟问题,使其能更好地适应流数据应用场景。实验显示,该算法不仅可以实时地检测出挤压机在运行中存在的状态异常,还具有较高的准确性。     

基于多粒度联合孤立森林的机器人实时异常监控方法

针对机器人实时异常监控问题,提出了基于多粒度联合孤立森林的实时异常监控方法.该方法对机器人的历史数据进行多粒度参数重组得到一系列具有不同参数组合的数据集,每一个数据集都可以训练一个孤立森林,最终产生了一个孤立森林集合.多个孤立森林联合投票策略是使用一个异常数据集对各个森林进行测试,求出异常数据集在每个孤立森林上的平均异常分数,并由此确定每个孤立森林在联合孤立森林模型总体决策中的话语权.以机器人的碰撞异常作为监控对象对该方法进行评价,监控准确率达99.8％,且报警平均延迟仅为26.72 ms,说明该方法能够有效地实现机器人实时异常监控.     

基于PCA孤立森林的用电异常识别研究

用电异常是供电管理工作中一大痛点,传统的工作管理模式,对于用电异常的发现存在偶然性,无法保证工作效率.本文响应智能电网建设的号召,充分利用数据挖掘手段进行用电异常智能识别研究.在真实数据的支撑下,经反复尝试、推演,得出所提出的基于PCA的孤立森林用电异常识别方法.并且,在孤立森林、PCA-逻辑回归、PCA-神经网络的对比实验验证下,所述方法依然具备优越性和进步性.     

边缘计算构架下基于孤立森林算法的DoS异常检测

随着网络技术的快速发展,网络攻击带来了极大的负面影响,因此网络安全问题亟待解决。针对网络攻击中的拒绝服务(Denial of Service,DoS)攻击,提出了一种基于边缘计算框架的孤立森林网络异常检测方法。该方法根据每个边缘节点的特性实现对模型训练任务的合理分配,有效地提高了边缘节点的利用效率;同时,利用边缘计算的特点实现了对云中心模型训练任务的分流,从而更好地减少系统的耗时,减轻云中心的任务负担。为了验证所提方法的有效性,对10%-KDDCUP99网络数据集进行预处理,并提取部分数据用于实验。实验结果表明,与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)方法相比,所提方法将系统建立时间分别缩短了90%和60%,且得出的曲线下面积(Area Under Curve,AUC)可达0.9以上,这证明该方法能够在确保较高异常检测性能条的件下有效减少异常检测系统的建立时间。     

基于高对比度子空间的改进孤立森林方法

针对孤立森林通过随机选择属性进行数据空间分割,在面对高维数据时具有不可靠性这一问题,提出了一种基于高对比度子空间的改进孤立森林算法 （high contrast subspace isolation forest,HiForest）。首先,该方法基于子空间各属性边缘概率与联合概率间的偏差值,选取具有高对比度值的子空间;其次,在相关子空间中构建离群点检测能力更优的隔离树,多棵隔离树集成为隔离林,通过遍历数据点在隔离森林中的平均路径长度从而得到异常分数。基于ODDS数据集的实验表明,与传统的异常检测算法相比,HiForest在曲线下面积、查准率、召回率和F1-score评价指标上均有较明显的提升。因此,HiForest算法是一种适用于中高维数据集,检测精度更高的异常检测算法。     

基于扩展孤立森林的个性化跌倒检测研究

随着中国人口老龄化趋势的加剧,跌倒检测成为医疗健康领域的一个研究热点。针对传统基于监督学习的跌倒检测算法中难以获取真实的老年人跌倒数据作为跌倒检测方法的基础训练数据及未考虑个性化适配问题,文章提出了一种基于扩展孤立森林的个性化跌倒检测模型,将跌倒视为一个二分类异常检测问题,通过可穿戴传感器采集大量老年人日常行为数据,经预处理和滑动窗口特征提取后,利用无监督的扩展孤立森林算法对每个老年人的日常行为数据进行单独建模,当数据不符合正常行为模式时,模型判定为跌倒。通过公开数据集SisFall验证模型效果,实验结果表明基于扩展孤立森林的个性化跌倒检测模型的平均识别准确率可达96.76%,平均敏感度和特异度分别为97.91%和94.72%,具有良好的性能表现。     

基于DSP和MCU的管道漏水检测和定位系统研究

每年因国内供水管道泄漏导致的水资源浪费问题严重。根据泄漏水流和管道摩擦所产生的振动信号的频率特性,本文基于DSP(TMS320VC5402)和MCU(Rabbit3000)设计一种双处理器供水管道漏水检测和定位系统。在系统中,DSP负责采集信号的功率谱估计和互相关运算,MCU负责人机接口、控制系统运行。整个系统由DSP数据处理最小系统、数据采集模块、无线通信XBEE模块、MCU人机接口模块、GPRS无线模块组成。经过反复试验表明,系统具有较好的检测定位能力且定位误差在一米之内。     

基于改进CLARANS算法的孤立点检测

聚类算法是数据挖掘里的一个重要研究问题.简单介绍CLARANS算法的基本思想,详尽描述了改进的CLARANS算法的基本思想和基本步骤,通过实验数据对其进行进一步分析.并对其应用领域做出简单概要.