ID3算法在入侵检测系统中的研究与改进

ID3算法是数据挖掘中经典的分类算法。它往往选择取值较多的属性进行分裂训练集,而选取的这个属性并非是最优的。针对这一缺点,提出了一种改进的ID3算法。通过改进信息增益公式,选取最优的划分属性,对采集的数据进行分类处理,建立决策树,这样的决策树包括较少的分支,并且树的高度较低。改进后的算法结合模式匹配算法来检测是否有入侵行为发生。通过实验验证了该算法减少了误报率和漏报率,并且比修改前在速度上有所提高,空间消耗有所减少。     

一种基于瞬时无功功率理论的谐波电流实时检测新算法

介绍了传统的基于瞬时无功功率理论的ip-iq谐波电流检测算法;针对谐波检测环节产生的时延问题,提出了一种基于传统的瞬时无功功率理论、通过增加预置补偿角来消除时延的谐波电流实时检测新算法。Matlab动态仿真结果表明,利用增加预置补偿角的新算法进行谐波检测补偿效果较好,补偿后的电流波形接近正弦波,实现了谐波的实时检测,验证了该算法的可行性和有效性。     

一种改进的基于视频的车辆检测与识别方法

为了提高基于视频的车辆检测技术在应用中的实时性和准确率,提出了一种应用单目视觉进行车辆检测的方法;首先,提取车道边缘,由车道边缘得到道路区域,根据经验知识在车道区域内确定感兴趣区域,减少车辆检测算法搜索范围;接着基于车辆的对称性特征,阴影和边缘特征对兴趣区域进行过滤,进一步缩小感兴趣区域;最后用离线训练好的AdaBoost分类器对过滤后的图像进行分类识别,检测出动态的车辆;实验结果表明,利用该算法能满足实时性和准确性的要求。     

基于数据挖掘的自适应网络入侵检测系统研究

文章提出采用数据挖掘技术,将误用检测和异常检测相结合,构建一个自适应网络入侵检测系统。通过对其关键技术进行研究,阐述实验设计思想。实验证明,该系统能及时更新规则,提高各种入侵检测率,具有一定的自适应能力。     

微电子器件温度分布测试技术研究

为改善微电子器件性能,提高可靠性,确定筛选、考核条件等都必须对器件的结温、表面温度分布以及热斑等热特性进行精确测量,红外热像法是当前测量微电子器件热特性最有效的方法之一。文章针对InfrascopeⅡ型显微红外热像仪在实际应用中如何提高其测温准确度和一致性等问题进行了研究,重点分析了样品发射率、背景环境和大气衰减等因素的影响,并给出验证解决方案,取得了满意的结果。     

基于模式识别的桥梁故障检测

文章主要任务是研究如何从挠度数据出发,综合运用模式识别技术和数据分析技术,能有效检测桥梁中某些类型的损伤和隐患。将模式识别中的近邻算法与K-均值算法相结合,应用到桥梁检测中,提出了一种新的桥梁异常检测方法。首先,用K均值算法对数据进行聚类分析,寻找数据之间的相似性,识别出模式,将桥梁挠度数据归类;然后,在分析阶段运用改进的近邻算法进行分析检测。由于最近邻和k-近邻的交替使用,保证了检测结果的准确率。将上述方法应用于重庆菜园坝大桥的模拟检测,取得了较好的效果,并具有一定理论价值和潜在应用价值。     

A hybrid data-fusion system using modal data and probabilistic neural network for damage detection

This paper addresses a novel hybrid data-fusion system for damage detection by integrating the data fusion technique, probabilistic neural network (PNN) models and measured modal data. The hybrid system proposed consists of three models, i.e. a feature-level fusion model, a decision-level fusion model and a single PNN classifier model without data fusion. Underlying this system is the idea that we can choose any of these models for damage detection under different circumstances, i.e. the feature-level model is preferable to other models when enormous data are made available through multi-sensors, whereas the confidence level for each of multi-sensors must be determined (as a prerequisite) before the adoption of the decision-level model, and lastly, the single model is applicable only when data collected is somehow limited as in the cases when few sensors have been installed or are known to be functioning properly. The hybrid system is suitable for damage detection and identification of a complex structure, especially when a huge volume of measured data, often with uncertainties, are involved, such as the data available from a large-scale structural health monitoring system. The numerical simulations conducted by applying the proposed system to detect both single- and multi-damage patterns of a 7-storey steel frame show that the hybrid data-fusion system cannot only reliably identify damage with different noise levels, but also have excellent anti-noise capability and robustness.     

基于感应无线的高分辨率位置检测系统研究

为了提高移动机车位置检测精度,提出了一种感应无线位置的检测方法.该方法采用一条独特的编码电缆,利用电磁感应原理,建立了发送线圈与编码电缆之间的信息传输系统,并通过检测感应电动势的相位和幅度,得到移动机车的位置.分析了感应无线检测的原理和方法,推导出了位置检测公式,并进行相关试验.试验结果表明,感应无线位置检测分辨率为2mm,检测精度达到了国际先进水平,可广泛应用于移动机车自动定位中.     

PeerDetector:一种基于连接模式的P2P流检测算法

基于NetFlow技术,提出一种基于连接模式的流量检测算法PeerDetector,能够从本地网络的所有流量中有效地检测出P2P流量,PeerDetector算法先用HTD算法检测出HTIP流量,再根据P2P连接的单连接特性识别设计了PTD算法区分开P2P流量和传统网络应用流量,检测出P2P流量.对算法和适合数据处理的数据库进行了设计和实现,用Dynamips仿真Cisco路由器搭建了试验床.经过实验测试,P2P流量检测工具工作效果良好,能够有效检测出绝大多数的P2P流量,误检概率和错检概率非常小.     

车载环境下基于样本熵的语音端点检测方法

在语音处理中一个关键性问题是如何准确找到语音的起止位置,目前提出许多的语音端点检测算法不能得到理想的检测结果.由于样本熵是近似熵的改进算法,提出车载环境下基于样本熵的语音端点检测方法.并采用模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息判决算法进行样本熵特征门限估计,以及使用双门限法进行语音端点检测.在TIMIT连续语音库上的实验表明,车载噪声环境下,样本熵法和近似熵法的检测正确率均远高于谱熵法和能量谱熵法,而样本熵法相对于近似熵法具有更好的检测效果,特别是当信噪比小于等于OdB时,样本熵法的检测性能优于近似熵法近10%.因此,样本熵法在车栽智能语音领域具有很好的应用前景,能够为车载导航提供准确的语音端点检测技术.