稀疏表示在入侵检测中的应用

提出一种基于稀疏表示的入侵检测算法。将稀疏性约束引入过完备词典学习和编码过程中,使学习得到的稀疏系数可以保持较好的重构性,同时增强判别力。利用判别式K-SVD算法优化过完备词典和线性判别函数,将提取的稀疏特征作为线性分类器的输入,实现入侵检测。实验结果表明,该算法可以获得较低的误报率和较高的检测率,分类性能较好。     

安装中央制动器的变速器后壳改进设计与仿真

为了满足直接安装中央制动器的要求,对原有变速器后壳进行了结构改进设计,并利用有限元法校核了改进后的壳体静力学强度与刚度.通过模态仿真分析,比较了原方案与改进后方案的模态振动特性.分析结果表明,改进后的壳体能承受制动器制动力矩的作用而不会发生损坏,自由模态频率较原方案略有提高,约束模态频率远高于变速器受到的激振频率.该变速器后壳具有良好的静态、动态特性,满足实际使用需求.     

基于稀疏表示的协同入侵检测算法

针对现有入侵检测算法误报率较高和鲁棒性较差的问题,提出一种基于稀疏表示的协同入侵检测算法。通过构建正常类和攻击类训练字典获取类别内在本质特征,结合子空间结构理论计算重构误差,从而判定测试样本类别。实验结果表明,该算法能保证较高的检测率和较低的误报率,对不平衡数据集有较好的鲁棒性,对正常行为和异常行为有较好的区分度。     

基于Walsh变换的时序数据相似性搜索

针对时序数据相似性搜索面临的高维性问题,提出一种利用按沃尔什序数排列的离散沃尔什变换((DWHT)w)对时序数据进行维归约的方法.(DWHT)w是正交变换,变换矩阵简单,可以应用快速算法,对时序数据有更好的特征提取能力,用其索引时间序列数据在理论上具备非漏报性质.与基于离散傅里叶变换和基于离散沃尔什变换的对比实验表明,...