一种用于入侵检测的改进人工免疫算法

通过对基于信息熵和基于欧氏距离的免疫算法的分析和改进,提出一种新的适用于入侵检测的人工免疫算法（AIAID）。该算法引入马氏距离的思想,改进相似度和期望繁殖率的计算,把抗体不同特征的重要性和取值范围加入到相关运算中,对算法流程进行优化。设计一种新的基于AIAID的入侵检测系统模型。实验表明,将AIAID用于入侵检测能够明显缩短训练时间,提高检测效率。     

求解不相关并行机调度的一种自适应分布估计算法

针对不相关并行机调度问题, 提出一种基于信息熵的自适应分布估计算法. 根据问题特性, 设计了面向工件机器分配的概率模型及其基于增量学习的更新方式, 学习速率基于信息熵进行调整. 为了增强算法局部寻优能力, 采用基于关键机器的邻域结构进行局部搜索; 同时讨论了信息熵与学习速率的关系, 并探讨了关键参数对算法性能的影响. 基于标准算例的测试结果与算法比较, 验证了学习速率的自适应调整机制以及所提出算法的有效性.     

串联型故障电弧检测方法对比分析

由于线路故障位置的不确定性,目前串联型故障电弧检测方法主要基于电流信号分析进行识别。通过对不同负载在串联型故障电弧发生前后的电流波形进行对比,得出了串联型故障电弧电流特性及其变化规律;以串联型故障电弧的电流信号为研究对象,介绍了基于希尔伯特黄变换、信息熵与短时傅里叶变换、小波近似熵与支持向量机的串联型故障电弧检测方法,概述了不同检测方法的故障电弧特征提取过程;对3种串联型故障电弧检测方法优缺点进行了比较,指出基于希尔伯特黄变换、信息熵与短时傅里叶变换的检测方法可有效提取故障电弧发生时电流的时频特性,对提取的时频谱幅值设置合适的阈值即可作为串联型故障电弧识别的依据,但准确性和实时性不高,而基于小波近似熵与支持向量机的检测方法可直接提取近似熵作为支持向量机的输入来识别串联型故障电弧,具有较高的准确性和实时性,更适用于煤矿现场。     

一种优化组合相似度的协同过滤推荐算法

为了进一步提高相似度计算的准确性,提出了一种优化组合相似度的协同过滤推荐算法。首先,建立用户-项目评分时间矩阵,根据用户对共同评分项目的评分时间先后顺序,计算用户之间的影响力;其次,根据用户对共同评分项目的评分差异,计算评分差异的加权信息熵;最后,将时序行为影响力融入到基于加权信息熵的相似度中,其中融合参数α由随机粒子群优化算法选择。通过与其他相似度计算方法比较,该算法降低了标准平均绝对误差和流行度,在一定程度上降低了数据稀疏性的影响,能更准确地计算相似度,从而提高了推荐质量。     

基于非下采样轮廓波变换和多核学习的盲图像质量评价

非下采样轮廓波(Contourlet)变换具有多尺度、多方向特性,能够对图像纹理和结构信息进行精确提取,可以很好地模拟人类视觉系统的多分辨率特性,基于此提出一种基于非下采样Contourlet变换的通用型盲(无参考)图像质量评价算法。首先在空间域上对图像进行非下采样Contourlet变换;然后在各方向带中分别提取能有效反映人类视觉失真程度的特征:高频幅值、平均梯度、信息熵作为图像的特征;最后将其输入到高效的分层多核学习机中学习,预测图像的质量得分。在混合失真型数据库和3个单失真型数据库上的交叉实验结果表明,该算法性能优越,能很好地预测失真图像质量,具有很好的主客观一致性。     

数据挖掘ID3决策树分类算法及其改进算法

本文通过数据挖掘对传统ID3决策树分类算法及性能进行分析研究,‘利用高等数学中的微分理论知识,改进和优化了ID3算法中的运算速度和选择测试属性偏向问题,并进一步给出了改进算法的伪代码．     

基于信息熵的支持向量数据描述分类

针对现有的支持向量数据描述(SVDD)在解决分类问题时通常存在盲目性和有偏性,在研究信息熵和SVDD分类理论的基础上,提出了改进两类分类问题的E-SVDD算法。首先对两类样本数据分别求出其熵值;然后根据熵值大小决定将哪类放在球内;最后结合两类样本容量以及各自的熵值所提供的分布信息,对SVDD算法中的C值重新进行定义。采用该算法对人工样本集和UCI数据集进行实验,实验结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于信息熵与动态区域分割的半脆弱数字水印算法

已有的半脆弱水印算法大多数采取了双步长的固定量化方法,对载体图像没有针对攻击特性给予考虑,只将载体图像分为平滑和纹理两个区域,使得水印的鲁棒性进入了一个瓶颈状态。为了进一步提高水印的鲁棒性,提出了一种基于图像动态分割技术和信息熵的半脆弱水印算法。图像动态分割技术将图像分为若干个嵌入区域,并且确定各个嵌入区域的嵌入强度;基于信息熵的步长量化算法将信息熵引入到步长量化的计算方法中,能够有效衡量不同嵌入区域所携带的敏感信息量。实验结果表明,提出的算法与已有半脆弱水印算法相比,视觉掩蔽性好,鲁棒性也有了较明显的提高。     

机器人群体合作的信念分析

从群体合作的角度分析了多机器人系统的特殊性,提出信念的多元表示方法和基于 信息熵的信念修改规则．通过运行试验,证明了所提出的方法和规则的可行性．     

基于SPA和信息熵的可变模糊集水质评价方法

针对水环境质量动态多变性、不确定性和模糊性的特点,采用集对分析方法计算水质样本与水质评价等级之间的联系度,运用信息熵确定评价指标的权重值,进而建立基于可变模糊集的水质定量评价模型,以5级评判为原则,对以往利用集对势评判水质等级的方法进行了改进。实例评价结果与综合指数法、灰色关联法评价结果对比,验证了该方法的实用性和有效性,其评价结果能够反映研究对象的真实状况。