基于鲸鱼算法改进支持向量机的信息网络安全态势预测研究

数字化转型发展对电力企业的信息网络安全提出了更高的要求,加强电力企业信息网络安全直接关系着企业经营管理与数字安全管控目标的实现。基于此,在对支持向量机算法分析的基础上,采用鲸鱼优化算法对支持向量机(SVM)算法的惩罚系数与核函数参数进行优化,得到了用于网络信息安全态势预测的改进支持向量机算法。将改进的SVM算法应用于HoneyNet组织收集的黑客攻击数据,并和传统的SVM算法进行对比,结果表明改进的SVM算法对信息网络安全态势值的预测具有更高的精度,这对企业有效把握信息网络安全态势具有一定的参考价值。     

基于实时意图识别的外骨骼机器人步态切换

根据外骨骼穿戴者的实时运动意图,切换外骨骼机器人的行走步态,是外骨骼机器人研究热点问题之一.针对外骨骼机器人能够根据穿戴者的运动意图控制步态切换问题,提出采集人体表面肌电信号进行解码,通过BP神经网络识别穿戴者的运动意图,实现外骨骼进行步态规划,利用关节角度与足底压力的相关性以及重心轨迹,对所规划的步态的稳定性进行分析,依据不同的运动意图完成步态进行实时切换,验证了基于实时意图识别控制的外骨骼步态切换的可行性.     

基于改进的PSO优化SVM火灾火焰识别算法研究

针对室内复杂环境下火灾识别准确率会降低的问题,提出了一种改进的粒子群算法优化支持向量机参数进行火灾火焰识别的方法;首先在YCrCb颜色空间进行火焰图像分割,对获得的火焰图像进行预处理并提取相关特征量;其次采用PSO算法搜索SVM的最优核参数和惩罚因子,并在PSO算法中加入变异操作和非线性动态调整惯性权值的方法,加快了搜索SVM最优参数的精度和速度;然后将提取的火焰各个特征量作为训练样本输入SVM模型进行训练,并建立参数优化后的SVM分类器模型;最后将待测试样本输入SVM模型进行分类识别;算法的火灾识别准确率达到94.09%,分类效果明显优于其他分类算法;仿真结果表明,改进的PSO优化SVM算法提高了火焰识别的准确率和实时性,算法的自适应性更强,误判率更低。     

一种改进的基于粒子群优化的SVM训练算法

支持向量机的训练需要求解一个带约束的二次规划问题,但在数据规模很大的情况下,经典的训练算法将会变得非常困难。提出了一种改进的基于粒子群的优化算法,用于替代支持向量机中现有的训练算法。在改进后的粒子群优化算法中,粒子不仅向自身最优和全局最优学习,还以一定的概率向其他部分粒子的均值学习。同时,还引进了自适应变异算子,以降低未成熟收敛的概率。实验表明,提出的改进训练算法相对改进前的算法在性能上有显著提高。     

改进粒子群算法优化支持向量机在故障诊断中的应用研究

支持向量机(SVM)作为当前新型的机器学习方式,凭借解决小样本问题、高维问题和局部极值问题等方面的优越性,在当前故障诊断方面有突出的表现;文章根据对支持向量机的研究,发现其在分类模型参数选择上存在困难,为此,提出利用改进粒子群算法优化的办法,解决粒子群前期收敛速度过快导致后期容易优化不均的现象;通过粒子群算法优化与支持向量机分类模型结合,以轴承故障检测和诊断为例,分析次方法的优越性和提高支持向量机在故障诊断过程中的精准度;通过实际检测得出,这种算法优化的方法改进的支持向量机对于聚类性较差的故障分类具有很好的诊断功能。     

基于改进PSO算法和LS-SVM的苹果分级检测

为解决苹果分级准确率低和速度慢等缺陷,提出一种基于粒子群优化(PSO)改进算法的最小二乘支持向量机(LS-SVM)苹果分级检测方法,通过对苹果特征的优化选择,从而大规模缩减分类前LS-SVM训练样本数据,提高分类器训练效率。苹果分级实验表明,此方法能从红富士苹果的16个形状特征中提取出5个最优特征,用最优特征分级的正确率达96%以上,效果显著,该方法具有可行性。     

外骨骼机器人的人体步态感知系统设计

针对下肢负重外骨骼机器人与其穿戴者运动协调的问题,设计一种人体步态感知系统,对人体下肢关键部位的运动状态采集和预测。用6个MTI—30姿态传感器采集人体下肢的姿态数据;以ARM微处理器STM32F407为计算单元,对采集的步态数据解算、预测和传输;用非线性时间序列分析Takens算法预测人体下肢关键部位的旋转运动。实验结果表明：该系统功能稳定,能准确对人体下肢的步态数据采集和预测,预测结果稳定可靠,为外骨骼控制器提供可靠的参考信息。     

基于粒子群优化算法的网页分类技术

粒子群优化算法由于其高效、容易理解、易于实现,在很多领域得到了应用.网页分类是网络信息检索研究的关键技术之一,在对网页的表示时,将Web页面分解为不同的部分,之后迭代使用SVM算法构造分类器.由于PSO算法是一种基于迭代的优化工具,对训练过程中迭代产生的网页分类器进行优化组合,产生最终分类器,同时也增强了分类器的自适应性.实验结果表明,通过对迭代产生的分类器进行优化组合,以及对网页结构的划分,寻找并利用网页集中蕴藏的规律综合计算特征权值,大大提高了网页分类的正确率和F-measure值,所以这种方法是有效的、稳健的和实用的.     

基于改进粒子群算法的支持向量机

对求解含线性约束优化问题的粒子群算法（LPSO）进行了改进,给出了应用其训练支持向量机（SVM）的方法。改进后的算法在基本PSO惯性权重策略的基础上加入了基于种群收敛速度的自适应扰动,能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡。对双螺旋问题的分类实验表明本文提出的方法稳定性好,训练出的SVM具有较高的分类正确率。     

改进鲸鱼优化支持向量机的交通流量模糊粒化预测

针对支持向量机（SVM）在交通流量预测中存在波动性且预测精度低的问题,提出了采用模糊信息粒化（FIG）和改进鲸鱼优化算法（IWOA）的SVM模型来预测交通流量的变化趋势和动态区间。首先,对数据处理采用FIG方法进行处理,从而得到交通流量变化区间的上界（Up）、下界（Low）和趋势值（R）;其次,在鲸鱼优化算法（WOA）的种群初始化中采用动态对立学习来增加种群多样性,并引入了非线性收敛因子和自适应权重来增强算法的全局搜索及局部寻优能力,然后建立了IWOA模型,并分析了IWOA的复杂度;最后,以预测交通流量的均方误差（MSE）为目标函数,在IWOA迭代过程中不断优化SVM的超参数,建立了基于FIG-IWOA-SVM的交通流量区间预测模型。在国内和国外交通流量数据集上进行测试的结果表明,在国外交通流量预测上,与基于遗传算法优化的支持向量机（GA-SVM）、基于粒子群优化算法优化的支持向量机（PSO-SVM）和基于鲸鱼优化算法的支持向量机（WOA-SVM）相比,IWOA-SVM模型的平均绝对误差（MAE）分别降低了89.5%、81.5%和1.5%;而FIG-IWOA-SVM模型在交通流量动态区间和趋势预测上与FIG-GA-SVM、FIG-PSO-SVM和FIG-WOA-SVM等模型相比预测精度更高且预测范围更平稳。实验结果表明,在不增加算法复杂度的前提下,FIG-IWOA-SVM模型能够合理地预测交通流量的变化趋势和变化区间,为后续的交通规划和流量控制提供依据。     

改进的基于粒子群优化的支持向量机特征选择和参数联合优化算法

针对支持向量机(SVM)中特征选择和参数优化对分类精度有较大影响,提出了一种改进的基于粒子群优化(PSO)的SVM特征选择和参数联合优化算法(GPSO-SVM),使算法在提高分类精度的同时选取尽可能少的特征数目。为了解决传统粒子群算法在进行优化时易出现陷入局部最优和早熟的问题,该算法在PSO中引入遗传算法(GA)中的交叉变异算子,使粒子在每次迭代更新后进行交叉变异操作来避免这一问题。该算法通过粒子之间的不相关性指数来决定粒子之间的交叉配对,由粒子适应度值的大小决定其变异概率的大小,由此产生新的粒子进入到群体中。这样使得粒子跳出当前搜索到的局部最优位置,提高了群体的多样性,在全局范围内寻找更优值。在不同数据集上进行实验,与基于PSO和GA的特征选择和SVM参数联合优化算法相比,GPSO-SVM的分类精度平均提高了2%~3%,选择的特征数目减少了3%~15%。实验结果表明,所提算法的特征选择和参数优化效果更好。     

特征和分类器联合优化的网络入侵检测算法

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和检测分类器参数间的相互联系,提出一种特征和分类器联合优化的网络入侵检测算法。联合优化方法将网络状态特征和分类器参数作为遗传算法的个体,网络入侵检测正确率作为个体适应度函数,通过选择、交叉和变异等遗传操作获得最优特征和分类器参数,利用KDD 1999数据集对联合优化算法进行验证性测试。实验结果表明,相对于其他入侵检测算法,联合优化算法既解决了特征与分类器不匹配带来的入检测检测能力下降,又提高了网络入侵检测正确率和效率,为网络入侵检测提供了一种新的研究思路。     

基于优化PSO-SVM模型的软件可靠性预测方法

讨论了传统软件可靠性预测模型的主要弱点;在分析传统PSO-SVM模型和软件可靠性预测特点的基础上,对传统PSO-SVM模型进行改进,建立了优化PSO-SVM软件可靠性预测模型。最后通过仿真结果表明,该优化预测模型具有更好的小样本适应性,训练速度快,预测精度高,能够更好地适用于软件可靠性预测。     

一种基于粒子群算法的配电网低电压诊断模型研究

随着智能电网建设的发展,传统的基于检测技术的配电低电压原因诊断已变成基于数据挖掘的电力大数据分类技术,而着眼于低电压故障原因的数据分类研究在国内尚处于起步阶段,为此该文提出一种采用改进聚类算法和支持向量机分类算法的配电网低电压诊断模型。该模型首先采用Canopy-Kmeans的聚类算法基于配电网历史运行数据进行低电压原因的聚类分析并得出可能存在的低电压原因,然后采用经粒子群算法对支持向量机数据分类算法进行参数优化,最后使用结果参数优化的支持向量机算法对智能电表所采集的配电网实时运行数据进行低电压原因分类并最终输出低压故障原因的诊断结果。实验表明,采样基于粒子群优化的支持向量机诊断模型能够实现90%的低电压原因诊断准确度。     

基于麻雀搜索算法和改进粒子群优化算法的网络入侵检测算法

针对网络入侵检测模型自适应能力不足的问题,将麻雀搜索算法（SSA）中的大范围快速搜索能力引入到粒子群优化（PSO）算法,提出基于麻雀搜索算法的改进粒子群优化（SSAPSO）算法。该算法通过对轻量级梯度提升机（LightGBM）算法中难以整定的参数进行寻优,使PSO算法在保证寻优精度的同时快速收敛,并得到最优的网络入侵检测模型。仿真实验结果表明,在4种基准函数上,SSAPSO比基本PSO算法收敛速度更快;在KDDCUP99数据集上,SSAPSO优化LightGBM后得到的SSAPSO-LightGBM算法比分类特征和梯度提升（CatBoost）算法的准确率、召回率、精确率和F1指数分别提升了15.12%、3.25%、21.26%和12.25%;SSAPSO-LightGBM算法在上述数据集中正常流量（Normal）、未授权远程访问（R2L）攻击、未授权本地访问（U2R）攻击、监听（PROBE）攻击的检测准确率比LightGBM算法分别提升了0.61%、3.14%、4.24%、1.04%和5.03%。     

基于改进离散二进制粒子群的SVM选择集成算法

针对基于离散二进制粒子群（BPSO）的SVM选择集成算法的分类精度不高,以及所选分类器个数过多等问题,利用改进的离散二进制粒子群算法（IBPSO）和SVM选择集成算法相结合,提出基于IBPSO的SVM选择集成算法。通过选用合适的适应度函数以及调节因子[k],进行多次仿真,实验表明,对由boostrap方式生成的SVM集合,基于IBPSO的SVM选择集成在精度和分类器个数方面均优于基于BPSO的SVM选择集成,证明了IBPSO算法的优越性。     

基于一种改进粒子群算法的SVM参数选取

支持向量机作为一个新兴的数学建模工具已经被广泛地应用到很多工业控制领域中,其良好的泛化能力和预测精度在很大程度上受到其参数选取的影响.根据智能群体进化模式改进粒子群优化算法.利用模糊C均值聚类算法分类粒子群体,并用子群体最优点取代速度更新公式中的个体历史最优点,并利用该算法搜索支持向量机的最优参数组合.对比仿真实验表明:所提优化算法是支持向量机参数选取的有效算法,在非线性函数估计中体现出优良的性能.     

改进的飞蛾扑火优化算法在网络入侵检测系统中的应用

针对当前网络入侵检测中的数据量较大、数据维度较高的特点,将飞蛾扑火优化（MFO）算法应用于网络入侵检测的特征选择中。鉴于MFO算法收敛过快、易陷入局部最优的问题,提出一种融合粒子群优化（PSO）的二进制飞蛾扑火优化（BPMFO）算法。该算法引入MFO螺旋飞行公式,具有较强的局部搜索能力;结合了粒子群优化（PSO）算法的速度更新方法,让种群个体随着全局最优解和历史最优解的方向移动,增强算法的全局收敛性,从而避免易陷入局部最优。仿真实验以KDD CUP 99数据集为实验基础,分别采用支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）算法和朴素贝叶斯（NBC）3种分类器,与二进制飞蛾扑火优化（BMFO）算法、二进制粒子群优化（BPSO）算法、二进制遗传算法（BGA）、二进制灰狼优化（BGWO）算法和二进制布谷鸟搜索（BCS）算法进行了实验对比。实验结果表明,BPMFO算法应用于网络入侵检测的特征选择时,在算法精度、运行效率、稳定性、收敛速度以及跳出局部最优的综合性能上具有明显优势。     

基于改进人工鱼群算法的支持向量机预测

由于参数的选择范围较大,在多个参数中进行盲目搜索最优参数的时间代价较大,且很难得到最优参数.为此,提出一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机(SVM)预测算法.对AFSA进行改进,并使用改进算法优化SVM.实验结果表明,与遗传算法、粒子群优化算法和基本AFSA优化的支持向量机相比,该算法的均方误差降低为2.51×10-3,提高了预测精度.