模糊支持向量机在入侵检测中的应用研究

网络入侵检测是保证安全防护技术,在入侵检测中,数据分布的不均衡和噪声数据的存在影响检测性能和分类效果.针对传统支持向量机对噪声数据和孤立点敏感的缺点,提出了一种基于双超球隶属度函数的模糊支持向量机算法.算法在确定隶属度时充分考虑样本与类中心之间的关系以及类中各个样本之间的关系,并且将样本的隶属度与样本到所在类中心的距离看作是一个非线性关系.根据模糊支持向量机和双超球隶属度函数的原理,采用核函数对检测性能的影响.通过KDD99数据的测试并与传统的支持向量机算法进行比较,实验结果证明改进算法的可行性和有效性.     

一种隶属关系不确定的可能性模糊聚类方法

模糊聚类是聚类分析的一个重要分支,模糊C-均值聚类算法及其改进算法都是一种基于概率约束的聚类方法,所采用隶属度的取值形式体现了数据集的绝对隶属程度,常常出现不理想的聚类结果.对此,提出了不确定隶属的概念,在此基础上,通过提出两个基于相对隶属程度的判断准则参数,设计出一种新的基于隶属关系不确定的可能性模糊聚类新算法,并给出了具体算法实现.新算法将迭代过程中数据集对聚类簇隶属的可能性与不确定性关系引入目标函数中,达到明显的优化聚类结果的功效.理论分析和实验结果表明,相对其他聚类算法,新算法具有更高的聚类正确率.     

不确定聚类算法及其在入侵检测系统中应用

聚类算法是一种无监督分类方法,能够很好地应用于入侵检测、模式识别中。结合入侵数据集的特点,通过定义两个新的隶属程度判断准则参数,提出了一种新的隶属关系不确定的可能性模糊聚类算法,并给出了具体算法实现。该算法实现了对入侵数据集的自主学习和检测过程。给出了在KDDCUP99数据集上的检测结果,实验表明该算法具有较高的检测率及较低的误检率。     

基于粒子群算法的文档模糊均值聚类分析

文档聚类随着网上文本数量的激增以及实际应用中的需求,引起了人们广泛的关注,迅速发展成为人工智能领域的一个研究课题.以关键词在文档中出现的频度与文档长度之比作关键词隶属度,将M篇文档中前N个出现频率最大的关键词作为文档隶属度的特征属性,由M篇文档隶属度构成文档模糊聚类模式样品集.在模糊均值聚类算法中嵌入PSO算法,使得总的类内离散度达到最小,从而获取最佳文档聚类.实验结果表明,将PSO算法应用于文档聚类问题可以获得较佳的聚类结果.     

基于模糊kohonen聚类网络的改进算法

模糊kohonen聚类神经网络将模糊隶属度概念应用于一般Kohonen聚类网络的学习和更新策略中,改善了Kohonen聚类网络的性能,是一种快速有效的聚类网络.但在死神经元的处理和收敛速度上还有改进的空间.为了能使网络更好应用于海量数据的聚类问题,对模糊Kohonen聚类网络算法在输出神经元的模糊偏置度、侧抑制模糊隶属度和加权系数提出了三方面改进.同时,对改进的模糊Kohonen聚类网络的有效性进行实例仿真,仿真结果体现了改进算法能有效避免死神经元的出现和提高了网络的聚类速度.     

虚拟现实系统手势识别融合算法

该文首先给出D-S证据理论的概念,基于证据理论的思想提出了一种虚拟现实系统中比较适用的手势识别算法。在此算法中还讨论了隶属度概念,借助于模糊聚类算法中的隶属度概念提出了手势的隶属度,该文使用的隶属度公式只是模糊聚类算法的一个子集。     

面向隶属度修正模糊聚类的参数选择方法

隶属度修正是模糊C-均值聚类算法改进的一个重要方向,该类改进算法引入模糊阈值修正隶属度,极大的加快了算法的收敛.然而其模糊阈值的自适应取值一直是一个较难解决的问题.针对这个问题,从数据对聚类中心的物理吸引和相似关系等角度提出了一种针对隶属度修正类FCM算法的模糊阈值参数选择方法,并从该参数选择公式的单调性、收敛性和鲁棒性等角度理论验证了该方法的有效性.仿真实验表明,该参数选择方法有效并具有较好的自适应效果,在加入离群点时也有着较强的鲁棒性,对于隶属度修正类FCM算法的参数选择有着较高的应用价值.     

一种改进隶属度函数的FCM聚类算法

传统模糊??-均值(FCM) 算法要求一个样本对于各个聚类的隶属度之和满足归一化条件, 从而导致算法对噪声和孤立点敏感, 对非均衡分布样本的聚类有效性降低. 针对该问题, 提出一种改进模糊隶属函数约束的FCM聚类算法, 通过放松归一化条件, 推导出新的隶属度划分公式, 并在聚类过程中不断进行隶属度修正, 从而达到消除噪声样本、提高聚类有效性的目的. 最后通过实验结果对比验证了改进算法的正确性.

     

基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测

空间分类和预测是空间数据挖掘中一个非常重要的方法,但对它们的研究目前尚处于初始阶段.通过引入空间对象对模糊聚类的模糊隶属度的概念,提出了基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测的方法(SFCM),该方法首先用模糊c-means方法对数据集论域空间进行聚类,但由于空间数据具有空间自相关的特性,在用模糊c-means算法进行空间聚类时加入了空间信息,然后计算每个空间对象对所有聚类的模糊隶属度并从中找出模糊隶属度最大的聚类,最后用该聚类中心对象的因变量的值作为该空间对象的因变量的估计值,理论分析和实验结果表明,该算法是有效可行的.     

二型模糊系统的规则提取算法

模糊规则提取是建立二型模糊系统需要解决的关键问题.提出一种改进的基于c均值模糊聚类算法(FCM)的二型模糊规则提取方法.该方法借助于二型模糊集主隶属度函数的期望与次隶属度函数值之间的联系,能克服已有算法忽略二型模糊集次隶属度函数对模糊聚类结果的影响.仿真实例表明.该算法能成功地提取二型模糊规则,比FCMV算法具有更好的性能和收敛性.     

隐隶属度模糊c均值聚类算法

针对基于粒子群的模糊聚类算法运算效率较低的问题,提出隐隶属度模糊c均值聚类算法HMFCM(hidden-membership fuzzy c-means clustering)。HMFCM算法将FCM模糊隶属度迭代公式代入FCM目标函数中约简,得到无模糊隶属度的HMFCM目标函数,并利用PSO算法对聚类中心进行编码寻优,最后利用样本与聚类中心距离进行类别判决。HMFCM算法无需计算样本模糊隶属度,降低了聚类算法复杂度,提高了算法的计算效率及精度,而且该方法可以推广到其他基于生物寻优的聚类算法。通过仿真实验验证了所提出算法的有效性和时效性。     

基于改进模糊核聚类的红外图像分割

针对传统模糊核聚类在红外图像分割方面存在的问题,提出了一种改进的模糊核聚类红外图像分割算法.在模糊核聚类的基础上引入了红外图像像素点的空间约束关系和邻域隶属度相关性,并定义了隶属度约束强度指数修正隶属度函数,可有效抑制红外图像分割结果中的噪声和野值.实验结果表明,与传统的分割结果相比,这种考虑邻域隶属度相关性的空间约束模糊核聚类算法可有效地对红外图像进行分割,准确完整地分割出了目标,达到了令人满意的结果.     

基于对称非负矩阵分解的复杂网络模糊聚类

用最优化算法逼近网络特征矩阵以获取网络的降维描述是网络团模糊聚类的一个重要途径;在最优化算法设计上,多余约束会过滤掉有意义的拓扑信息;以提高模糊聚类精度为目的,以引入新的点团关系度量为基础,建立了一个约束更少的最优目标函数,并用一种对称式矩阵分解算法实施逼近;新度量中保留了更多网络拓扑信息,所得聚类结果较传统的模糊隶属度更为精确,在两种计算机模拟网络上的实验证明了该方法能提高网络聚类精度,在两个真实网络上的实验也获得了很好的效果.     

模糊C均值聚类在入侵检测中的应用研究综述

随着网络技术的发展和网络规模的扩大,针对计算机网络攻击的方式也日趋多样,那么入侵检测就成为了网络安全研究的热点。为此分析研究了模糊C均值聚类算法在入侵检测中的应用,在此基础上从初始聚类中心、初始化隶属度矩阵、加权指数m和与其他方法相结合四个方面对其在入侵检测中的应用做了进一步的研究,并且讨论了这些算法存在的问题,同时指出了模糊C均值聚类在入侵检测中的研究方向。     

模糊C均值聚类在入侵检测中的应用研究综述

随着网络技术的发展和网络规模的扩大,针对计算机网络攻击的方式也日趋多样,那么入侵检测就成为了网络安全研究的热点。为此分析研究了模糊C均值聚类算法在入侵检测中的应用,在此基础上从初始聚类中心、初始化隶属度矩阵、加权指数m和与其他方法相结合四个方面对其在入侵检测中的应用做了进一步的研究,并且讨论了这些算法存在的问题,同时指出了模糊C均值聚类在入侵检测中的研究方向。     

基于人工免疫网络和模糊C-均值聚类的入侵检测方法

针对入侵检测方法中模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始值敏感和要求输入聚类数目的缺点,把人工免疫网络算法用于FCM聚类算法,提出了一种基于人工免疫网络和模糊C-均值的入侵检测方法.通过KDD_CUP1999数据集仿真试验,与FCM算法相比,该算法提高了检测率,降低了误警率.实验结果表明,该方法能够有效地检测网络中的入侵行为.     

模糊k均值算法和神经网络算法在入侵检测中的应用

为了解决由于入侵检测样本数据多和冗余属性导致的BP神经网络训练速度慢和效率低的问题,本文提出利用模糊k均值聚类算法对样本数据依据和目标属性相关性和隶属度强弱进行聚类,优化神经网络权值。实验表明,该算法检测的准确率较高,网络入侵检测的性能和效率都得到了提高。     

基于遗传模糊核聚类的图像分割

针对红外图像的特点和模糊聚类算法对噪声、初始聚类中心敏感等问题,提出一种遗传模糊核聚类算法.该算法对红外图像像素灰度值进行全局的聚类分析并计算最优的聚类中心和隶属度矩阵,根据聚类结果和最大隶属度原则进行红外图像分割.通过实验验证,文中算法能较好地分割含高斯噪声、背景简单或复杂的红外图像.     

一种挖掘模糊关联规则的新方法

提出了一种基于改进的K-means聚类算法上的自动确定样本数据隶属度函数的新方法,并在此基础上结合Apriori算法,提出了一种挖掘模糊关联规则的新算法。与现有的同类算法相比,现有的方法均需随机地确定初始的聚类中心,往往得出有悖于实际的隶属度函数,从而影响了整个模糊关联规则的提取结果。该算法克服了这一缺点,提高了模糊关联规则的提取结果的正确性。     

一种基于隶属度优化的演化聚类算法

针对FCM中数据点隶属度的计算是影响算法执行效率的主要因素,提出一种新的加速FCM算法(accelerated fuzzy C-means,AFCM),用于加速FCM及基于FCM的演化聚类算法.AFCM算法采用抽样初始化操作,产生较好的初始聚类中心,对于拥有较大隶属度的数据点,通过一步k-means操作更新模糊聚类中心,同时仅更新小隶属度来达到加速FCM算法的目的.为了验证所提出方法的有效性并提高聚类算法的效率,将AFCM应用于基于演化算法的模糊聚类算法.实验表明,此方法在保持良好的聚类结果前提下,能够减少大规模数据集上聚类算法的计算时间.