ECOC多类分类研究综述

纠错输出编码能有效地将多类问题转化为二类问题进行求解,已受到国内外从事机器学习的研究者们的重视,并使其成为多类分类领域的研究热点.本文首先分析了ECOC多类分类的原理和框架,指出解决ECOC多类分类问题的关键在于解码策略和编码策略的确定;然后从这两个关键点出发综述了ECOC多类分类的最新进展和应用领域;最后指出了目前存在的问题以及下一步研究方向.论文研究成果将为基于ECOC多类分类方法在实际应用过程中起借鉴和参考作用.     

基于免疫克隆选择的最优ECOC编码输出

纠错输出编码（Error Correcting Output Codes,ECOC）是解决模式识别领域多类分类问题的有效工具。在寻找最优编码输出的问题上,现有方法忽略了样本类别之间的相关性,导致学习效率和分类效果低下。为构造数据感知的编码矩阵,提出基于免疫克隆选择（Immune Clonal Selection Algorithm,ICSA）的最优纠错输出编码方法,将矩阵构造的多约束NP（Non-deterministic Polynomial,NP）难问题转换为优化搜索问题.首先基于分类精度和编码长度定义亲合度函数,然后结合样本知识改进变异交叉算子,根据约束性条件对矩阵进行搜索,从而快速有效地构建最优ECOC编码.实验表明该方法能够在提升多类分类精度的同时加快算法效率,而且输出的编码矩阵更加紧凑.     

带拒绝域的ECOC多类分类

针对纠错输出编码分解框架的自身特点、从降低误判风险出发,研究了带拒绝域的ECOC多类分类方法.首先在二类划分过程中引入拒绝域,对不属于正负子类的待识别样本进行拒识;其次,在基分类器内部引入拒绝域,以最小化风险贝叶斯决策为目标,利用后验概率输出和代价矩阵寻找拒绝域阈值,对样本输出值落入拒绝域中的样本进行拒识;最后,研究了不同拒绝域输出的解码方法,并讨论了拒识码字个数和矩阵最小Hamming距离之间的关系.实验结果表明基于二类划分构造的拒绝域能够提高分类正确率,而基于基分类器构造的拒绝域能够减小分类代价.     

基于安全状态约简的攻击图生成方法

针对现有攻击图生成方法存在的状态爆炸导致攻击图规模庞大的问题,提出了一种基于安全状态约简的攻击图生成方法.该方法对现有的采用正向搜索策略和“单调性”假设的生成算法进行改进,对非目标主机的安全状态进行约简.针对非目标叶节点导致攻击图冗余的问题,设计了攻击图优化算法.模拟实验对比分析表明了所提方法的有效性.     

网络攻击源隐藏技术研究

网络攻击者为了掩盖其攻击行为会采取多种技术措施,其中最核心的是网络攻击源隐藏技术.研究了现有的网络攻击源隐藏技术,包括网络代理、反射攻击、僵尸网络和跳板等,并从不同方面对它们进行了比较分析.最后给出了结论和研究展望.     

灵芝多糖树脂法脱色工艺优化

利用大孔树脂对灵芝多糖进行脱色。比较10种大孔树脂在脱色方面的性能,以灵芝多糖的脱色率和多糖保留率为考察指标,结果发现D303树脂的脱色效果最佳,通过单因素试验和正交试验对D303树脂的灵芝多糖脱色各种工艺参数进行优化,得到D303树脂静态脱色的最佳参数为在样品上样质量浓度15mg/mL、pH6、脱色温度50℃、脱色时间7h条件下,灵芝多糖溶液的脱色率可达91.89%,多糖保留率75.28%;D303树脂动态脱色的最佳参数为上样流速3BV/h、每毫升树脂上样量150mg,此条件下灵芝多糖溶液的脱色率可达92.01%,多糖保留率71.85%。研究表明D303树脂适合应用于灵芝多糖的脱色工艺。     

对如何提高农机"三率"的思考

通过对农机"三率"低的原因和潜在危害进行剖析,提出一些解决问题的思考与建议.     

病毒特征检测中改进的多模式匹配算法

针对病毒特征检测中码串长度对模式匹配算法性能影响的问题,结合基于码串长度的特征集自适应分类思路,提出了两种改进的多模式精确匹配算法,即NAC_BM和NWM_QS。改进算法通过引入文本窗口的前缀字符块WB增加了跳跃距离,减少了匹配次数,加快了匹配效率。初步实验证明,改进算法在执行时间和速率上优于原算法。     

基于ROC的三元再编码研究

针对三元编码矩阵中基分类器不包含被忽略样本类别先验知识的问题,该文提出一种基于接收机工作特性(ROC)曲线的矩阵再编码方法。首先基于ROC曲线寻找构造拒绝域的阈值对,从而获得最优分类器;然后利用最优分类器对训练样本中被忽略的类别进行分类,将经典的二值输出变为三值输出,从而对初始编码矩阵的码元0进行重新编码。在解码阶段,采用经典的汉明距离解码方法对未知样本进行决策。该方法能够避免基分类器的二次训练,适用于任意的三元纠错输出编码,具有良好的普适性和实用性。基于人工和UCI公共数据集的实验结果表明该方法简单高效,在不增加训练时间的基础上,能够提高解码的速度和精度,促进分类效果的提升。