支持向量机和正交设计方法的比较和应用研究

论文对支持向量机(SVM)和正交设计方法进行了比较。支持向量机在分类和回归方面广为应用，而正交设计方法在实验设计方面是非常有效的，并且在化学工业中应用广泛。本文使用了两因素、七维正交实验(干燥实验)作为例子来把支持向量机方法应用到实验设计中去。正交表是用来研究实验的最优化条件和显著因素，本文给出了支持向量机和正交实验设计的计算结果。通过两者的比较，可以看到支持向量在实验预测方面比正交设计方法效果更好。从而可知支持向量机在实验设计方面的前景广阔。     

基于SVM的语音关键词确认方法研究

对支持向量机理论进行了简要分析,并将支持向量机引入汉语语音关键词识别系统中,根据关键词置信度将关键词假想命中分为接受和拒识两类,从而提高系统正确识别率。针对线性支持向量机、不同核函数下的非线性支持向量机以及核函数为径向基函数时支持向量机的性能做了一些相关实验。实验结果显示,支持向量机是一种相当有效的关键词确认方法。     

FSVM在有限集脱机手写体汉字识别中的应用

模糊支持向量机方法解决了多类支持向量机方法中的不可分区域问题。将模糊支持向量机方法引入到有限集脱机手写体汉字识别中，并以同济大学成绩自动识别系统为背景进行了一系列实验，结果表明在相同的条件下可以达到比支持向量机方法更为理想的识别效果。     

基于小波包和支持向量机的人脸识别

提出了用小波包变换、聚类分析和缩放支持向量机进行人脸识别的方法。首先，用小波包对图象进行2层分解，提取每个子频带的能量组成向量为该图象的特征；其次，对待识别图象进行聚类分析，以减少进入支持向量机的样本数；然后，在特征向量输入支持向量机之前先进行缩放处理，以减少运算量和提高识别准确率；最后，用支持向量集合距离度量进行人脸识别。实验表明：采用本文的方法，识别的正确率可达98％。     

基于多分类支持向量机的入侵检测方法

网络入侵检测所处理的数据由多类攻击数据和正常数据构成，基于此对多分类支持向量机在网络入侵检测中的应用进行了研究，采用一对一方法构造了多分类支持向量机分类器，用KDD99入侵检测数据对所提出的多分类支持向量机分类器进行了测试评估，将实验结果和BP神经网络方法进行了比较。实验表明提出的方法是可行的、高效的。     

支持向量机和最小二乘支持向量机的比较及应用研究

介绍和比较了支持向量机分类器和量小二乘支持向量机分类器的算法。并将支持向量机分类器和量小二乘支持向量机分类器应用于心脏病诊断，取得了较高的准确率。所用数据来自UCI bench—mark数据集。实验结果表明，支持向量机和量小二乘支持向量机在医疗诊断中有很大的应用潜力。     

一种混合核函数的支持向量机

为了提高支持向量机分类效果、学习能力和外推能力,分析了两种支持向量机的核函数:K型核函数和logistic核函数,构造出一种新的混合核函数的支持向量机,并且对其性能进行了理论分析。把构造出的混合核函数支持向量机与常用核函数构造的向量机应用到二维数据分类与图片分类中进行实验对比。二维数据点和图片分类的实验结果表明,混合核函数的支持向量机的分类效果、学习能力和外推能力,明显优于常用核函数构造的支持向量机。     

Online SVM在实时入侵检测中的应用研究

Online支持向量机作为一种新的分类方法可以在异常入侵检测中提供良好的分类效果。根据Online算法对传统支持向量机、Robust支持向量机和One-class支持向量机进行改进，将改进后的算法与原始算法进行比较，然后使用1999 DARPA数据作为评估数据。通过实验和比较发现，改进后的支持向量机可以实现在线训练，而且使用更少的支持向量，训练时间也有效缩短，在噪声数据存在的情况下检测正确率和虚警率比未改进前有一定程度的提升。     

基于支持向量机协同训练的半监督回归

将支持向量机与半监督学习理论相结合,提出基于支持向量机协同训练的半监督回归模型,使用两个支持向量机回归模型相互影响,协同训练。利用实验数据集进行实验,并与监督支持向量机回归模型、半监督自训练支持向量机回归模型作比较。实验结果表明,基于支持向量机协同训练的半监督回归模型在缺少标记样本的情况下,提高了回归估计的精度。     

基于模糊支持向量机的色素皮损症状识别

传统支持向量机由两类扩展到多类问题时，会出现不可分区域。针对这种情况，在传统支持向量机中引入模糊隶属度函数，用模糊支持向量机（FSVM）解决了传统支持向量机在多类识别中的盲区问题。实验表明，该方法在进行皮肤色素斑症状的识别过程中效率较传统支持向量机明显提高。     

基于特征选择的网络入侵检测模型研究

为了有效从收集的恶意数据中选择特征去分析,保障网络系统的安全与稳定,需要进行网络入侵检测模型研究;但目前方法是采用遗传算法找出网络入侵的特征子集,再利用粒子群算法进行进一步选择,找出最优的特征子集,最后利用极限学习机对网络入侵进行分类,但该方法准确性较低;为此,提出一种基于特征选择的网络入侵检测模型研究方法;该方法首先以增强寻优性能为目标对网络入侵检测进行特征选择,结合分析出的特征选择利用特征属性的Fisher比构造出特征子集的评价函数,然后结合计算出的特征子集评价函数进行支持向量机完成对基于特征选择的网络入侵检测模型研究方法;仿真实验表明,利用支持向量机对网络入侵进行检测能有效地提高入侵检测的速度以及入侵检测的准确性。     

网络安全态势预测方法的应用研究

研究网络安全的预测问题,面对海量恶意攻击,信息要及时告警,进行安全管理。针对当前预测模型只能对过去和现在网络安全态势进行分析,不能对将来网络安全态势进行预测的缺陷,为了提高预测精度,提出了支持向量机的网络安全态势预测方法。支持向量机可以利用过去和当前的网络安全态势值,对将来网络安全状态进行预测,同时采用遗传算法对支持向量机参数优化,加快网络安全态势预测速度。通过仿真对预测方法性能进行检验,结果表明,预测方法能够准确反映网络安全的整体变化趋势,提高了网络安全态势的预测精度,相对于传统预测方法,更适用于现实的网络环境中。     

基于支持向量机的异常入侵检测系统

设计并实现了一种基于支持向量机(Support Vector Machines，SVM)的异常入侵检测系统。在先验知识(样本)较少的条件下该系统仍具有良好的推广能力。通过实验将其与神经网络检测模型进行对比，证实采用SVM进行入侵检测的有效性。当检测性能相同时，系统的训练时间大大缩短。     

基于双流网络与支持向量机融合的人体行为识别

传统的双流卷积神经网络存在难以理解长动作信息的问题,并且当长时间流信息损失时,模型泛化能力降低.针对此问题,文中提出基于双流网络与支持向量机融合的人体行为识别方法.首先,提取视频中每帧RGB图像及其对应垂直方向的稠密光流序列图,得到视频中动作的空间信息和时间信息,分别输入空间域和时间域网络进行预训练,预训练完成后进行特征提取.然后,针对双流网络提取的维度相同的特征向量执行并联融合策略,提高特征向量的表征能力.最后,将融合后的特征向量输入线性支持向量机中进行训练及分类处理.在KTH、UCF sports数据集上的实验表明文中方法具有较好的分类效果.     

改进支持向量机的网络流量预测

支持向量机具有良好的非线性建模能力,其参数对网络流量预测结果有直接影响,为了解决支持向量机的参数确定的难问题,根据杂草算法的优势,提出了改进支持向量机的网络流量预测模型.首先收集大量网络数量原始数据,将支持向量机参数作为杂草种子,然后模拟杂草的生存、繁殖过程搜索最优参数寻优,建立网络流量预测模型,最后采用具体网络流量数据测试模型的可行性.结果表明,该模型不仅得到了高精度的网络流量预测结果,而且可以应用网络流量管理中.     

相空间重构和支持向量机相融合的网络流量预测

针对网络流量非线性、突变性和混沌性特点,利用相空间重构和支持向量机参数的天然联系,提出一种相空间重构和支持向量机相融合的网络流量预测方法。将网络流量预测精度作为建模目标,采用粒子群算法对空间重构和支持向量机参数进行组合优化,建立最优网络流量预测模型。仿真实验结果表明,相对于传统网络流量预测方法,该方法更加能够刻画网络流量复杂的变化特点,有效提高了网络流量的预测精度。     

基于PSO-LSSVM的网络流量预测模型

为了提高网络流量的预测精度,考虑到网络流量的长相关、非线性等特性,提出一种粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数的网络流量预测模型（PSO-LSSVM）．首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子的位置向量,然后利用粒子群算法找到模型的最优参数,最后采用最优参数最小二乘支持向量机建立网络流量预测模型．仿真结果表明,相对于参比模型,PSO-LSSVM能够获得更高的网络流量预测精度,更能准确描述网络流量变化规律．     

网络流量的非线性组合预测模型应用研究

研究网络优化管理问题,网络流量具有趋势性、周期性和非线性,传统预测模型只能反映网络流量变化的片段信息,难以获得高精度的网络流量预测结果。为提高网络流量预测结果,提出一种非线性组合的网络流量预测模型。首先采用单一模型ARIMA、ARMA、GM(1,1)对网络流量各特征进行预测,然后将三种预测结果输入到支持向量机进行融合,得到网络流量的最终预测结果。仿真结果表明,与传统网络流量预测模型相比,改进的非线性组合预测模型能够较好的反映网络流量的复杂变化规律,从而提高了网络流量的预测精度。     

基于SSA-SVM的网络入侵检测研究

互联网快速发展使得网络空间越来越复杂,网络入侵导致网络安全问题备受关注。为提升网络入侵的检测效率和精度,构建了基于支持向量机的网络入侵检测模型。支持向量机模型的惩罚系数和核函数参数直接影响入侵模型的检测精度,采用麻雀搜索算法对惩罚系数和核函数参数进行优化,提出了基于麻雀搜索算法和支持向量机的网络入侵检测模型。将提出的网络入侵检测模型应用于实际的网络入侵检测中,并与PSO-SVM和SVM模型进行对比。结果表明,所提出的网络入侵检测模型能够有效降低网络入侵的误报率,这对确保网络安全具有一定的现实意义。     

多阶灰色支持向量机集成预测模型研究

对灰色预测模型GM(1,1)和支持向量机SVM预测模型进行分析,提出了多阶灰色支持向量机集成预测模型Dm_GM(1,1)-SVM。通过多阶缓冲算子改进灰色预测模型的预测精度,对最终预测值的各个相关指标进行预测;同时,采用粒子群优化算法对支持向量机模型进行径向基核参数和惩罚参数寻优,得到最佳参数对(c,g),从而确定支持向量机的最佳回归模型;最后将各指标预测值作为支持向量机模型的输入,依据预测模型和预测模型的输入值求得预测结果。实验实例表明,多阶灰色支持向量机集成模型和传统的预测模型相比,在本例中预测精度更高,说明多阶灰色预测模型和支持向量机模型相结合在解决实际预测问题中具有实用价值。