改进粒子群算法和支持向量机的网络入侵检测

网络入侵检测一直是网络安全领域中的研究热点,针对分类器参数优化难题,为了提高网络入侵检测准确性,提出一种改进粒子群算法和支持向量机相融合的网络入侵检测模型(IPSO-SVM).首先将网络入侵检测率作为目标函数,支持向量机参数作为约束条件建立数学模型,然后采用改进粒子群算法找到支持向量机参数,最后采用支持向量机作为分类器建立入侵检测模型,并在Matlab 2012平台上采用KDD 999数据进行验证性实验.结果表明,IPSO-SVM解决了分类器参数优化难题,获得更优的网络入侵分类器,提高网络入侵检测率,虚警率和漏报率大幅度下降.     

夏热冬冷地区户式辐射空调住宅建筑能耗分析

以夏热冬冷地区某装有户式辐射空调系统的住宅建筑为研究对象,利用Energy plus软件,从负荷构成的角度对该建筑全年空调能耗进行分析。模拟结果表明因墙体及楼板传热而产生的能耗占空调能耗的23.46%,因外窗传热而产生的能耗占空调能耗29.32%,因处理室外新风至送风状态点而产生的能耗占空调能的耗43.32%;因人员散热而产生的能耗占空调能耗的0.63%;因照明器具散热而产生的能耗占空调能耗的1.34%;因电器设备散热而产生的能耗占空调能耗的1.93%。空调能耗主要是由墙体、楼板及外窗传热和处理新风所引起的。本文的研究结果为户式辐射空调系统的节能研究明确了方向。     

光栅式自由立体显示技术的研究与分析

近年来在三维立体显示技术中,我们正经历着从眼镜式三维显示到自由式三维图像显示的跨越。本文通过分析人的立体视觉,阐述了基于双目视差原理实现左右眼视频图像分离的光栅式自由立体显示技术的具体工作原理及分析。     

刍议如何提升计算机网络的可靠性

网络信息技术的快速发展,对促进社会经济的进一步发展具有重要意义,但是基于计算机网络运行特点来看,具有开放性特点,运用的过程中安全性以及可靠性比较低,如果管理不当很容易导致数据信息丢失或者损坏等,造成重大损失。为保证信息技术应用的安全性与可靠性,必须要采取相应的措施,针对安全问题着手提高计算机网络的可靠性。本文分析了影响计算机网络可靠性的因素,并针对存在的问题提出了相应的改进措施。     

特征选择和分类器参数优化联合进行的人体行为识别

特征选择和分类器参数优化是提高人体行为识别率的关键技术,针对当前模型没有考虑两者之间的联系不足,为了提高人体行为的识别率,提出了一种特征选择和分类器参数优化联合进行的人体行为识别模型。首先,分析当前人体行为识别研究的现状,并建立人体行为识别特征和分类器参数优化的数学模型;然后,利用改进粒子群算法对数学模型进行求解,建立最优的人体行为识别模型;最后,通过仿真实验测试其性能。结果表明,其模型克服了人体行为识别模型的缺陷,提高了人体行为识别率,识别速度也要快于对比模型。     

基于支持向量机的心音信号自动识别

心音信号识别对心血管疾病的诊断具有重要意义,为了提高心音信号的识别性能,提出一种基于支持向量机的心音信号自动识别方法。首先采用小波分析对心音信号进行降噪预处理,然后提取心音信号的Mel频率倒谱系数作为心音信号特征,最后采用支持向量机建立心音信号分类器,对采集心音信号数据的识别性能进行验证。实验结果表明,本文方法的心音信号平均识别率高达93%以上,可以准确识别正常和各种异常的心音信号。 