模糊聚类和QPSO算法在Ad Hoc异常检测中的应用

根据模糊聚类算法和量子粒子群算法,提出一种基于以上两种算法的网络异常检测模型,并将该模型应用到Ad Hoc无线网络异常检测中。在聚类分析中,K-Means聚类算法是应用最广泛的方法之一。该模型先利用K-Means聚类算法的结果重新初始化粒子群,聚类过程都是根据数据向量间的欧几里德距离;再通过量子粒子群优化算法寻找聚类中心;最后进行仿真模拟,实验结果表明该模型对Ad Hoc无线网络异常检测是有效的。     

基于粒子群算法的网络流量异常检测方法

由于网络流量异常数据具有维数大和冗余度高等特征,导致传统方法的检测精度较低,为此提出基于粒子群算法的网络流量异常检测方法。首先,采集网络流量数据,并进行外部参数提取与流量过滤等预处理;其次,基于粒子群算法优化分类规则的编码方案;最后,进行实验分析。实验结果表明,该方法的性能优于对照组,能够最大限度地保障检测结果的准确性。     

基于QPSO优化投影寻踪的网络入侵检测方法

为了提高入侵检测系统的检测率,降低误报率,提出应用QPSO搜索投影寻踪最优投影方向的入侵检测算法,并利用投影寻踪和聚类相结合的思想将网络检测数据的多特征属性投影到低维进行聚类识别判定。对训练样本中的数据进行预处理并且归一化,获取最优投影方向,让样本数据投影到低维空间,对检测数据进行聚类判定。实验结果表明,该方法能很有效地提高入侵检测性能。     

一种改进QPSO优化BP网络的入侵检测算法

为了较好克服量子粒子群算法存在早熟收敛的缺点,在分析算法参数和流程的基础上,提出了一种带变异操作的改进量子粒子群优化算法。针对传统BP算法易于陷入局部极小的不足,将改进的算法应用到BP神经网络的学习过程中,修正BP网络的权值和阈值,提高其收敛性能。并将优化的BP神经网络模型应用于入侵检测中,用标准入侵检测数据对基于不同算法的BP网络进行仿真实验比较。实验结果表明,改进后的BP算法迭代次数少,收敛速度有所提高,在一定程度上提高了入侵检测率。     

基于粒子群优化算法的属性异常检测

提出一种新的基于粒子群优化算法的属性异常检测算法。该算法利用粒子群优化算法简单、寻优速度快的优点检测属性异常,在粒子群寻找最优值的过程中发现可能是属性异常的数据,并采用Omeasure适应度评估属性异常,算法的时间复杂度是多项式级的。与全搜索检测算法相比,大幅减少了搜索范围;同时,与完全随机算法相比,采用启发式搜索规则,提高了查全率及查准率。实验结果表明,粒子群检测算法不仅执行效率高,而且保持了较高的查全率与查准率。     

基于模糊数据挖掘与遗传算法的异常检测方法

建立合适的隶属度函数是入侵检测中应用模糊数据挖掘所面临的一个难点。针对这一问题,提出了在异常检测中运用遗传算法对隶属度函数的参数进行优化的方法。将隶属度函数的参数组合成有序的参数集并编码为遗传个体,在个体的遗传进化中嵌入模糊数据挖掘,可以搜索到最佳的参数集。采用这一参数集,能够在实时检测中最大限度地将系统正常状态与异常状态区分开来,提高异常检测的准确性。最后,对网络流量的异常检测实验验证了这一方法的可行性。     

基于PSO算法的模糊神经网络的网络异常检测

在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率,降低对正常状态的误判率,提出一种基于粒子群优化算法训练模糊神经网络进行网络异常检测的新方法。在对模糊神经网络训练中采取PSO算法和梯度下降算法相结合的方法,充分发挥PSO全局寻优的能力和梯度下降局部细致搜索优势。实验数据采用KDD CUP99数据集,实验结果表明,该学习算法与传统的梯度下降法（GD）相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,提高了异常检测的准确性,同时该方法对于新的异常也有较高检测率。     

基于QPSO的模糊分类系统优化设计

提出了构建模糊分类系统的有效方法.通过量子位选择的方法对初始的模糊规则进行优化,减少种群规模、提高全局搜索能力,且可以大幅缩短训练时间,达到快速收敛、有效分类的目的.为了优化模糊分类空间和减少模糊规则数目,提出了量子行为粒子群优化(QPSO)算法,提高初始模糊分类系统的性能.实验结果证明:优化方法较之其他方法更有效率,准确率更高.     

基于QPSO的改进算法

基于量子行为的粒子群优化算法（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO）提出一种新的搜索策略。在新的搜索策略中,粒子的每一维不再是只通过自身的信息进行下一步的搜索,而是某些维通过其他粒子的信息进行搜索。新的搜索策略确保了种群的多样性,很好地避免了早熟现象,并且没有引进多余的计算。用几个基准函数测试了改进的QPSO算法,实验结果表明了它的优越性。     

基于量子粒子群优化的网络入侵检测算法

提出了一种将量子粒子群优化算法和半监督模糊核聚类算法相结合的混合算法,用以解决入侵检测算法中模糊聚类算法对初始值敏感,容易陷入局部最优的问题。该算法对少量标记数据进行监督聚类得到正确模型,运用这个模型指导大量未标记数据进行聚类,扩充标记数据集合,对仍没有确定标记的数据利用量子粒子群优化的模糊核聚类算法进行聚类,确定其标记类型。通过KDD CUP99实验数据的仿真,实验结果表明,该算法在入侵检测中能获得理想的检测率和误检率。     

基于QPSO算法的多阶段投资组合优化

研究了基于量子行为的微粒群优化（QPSO）算法在多阶段投资组合优化中制定投资决策的方法,目标函数是最大化个人经济效益或最大化周期结束时个人财富。通过比较用QPSO算法和遗传算法优化美国标准普尔指数100的不同股票和现金分配所得到的期望收益率均值与方差,证实了该方法的优越性。     

基于量子行为粒子群优化算法的图像插值方法

传统图像插值方法简单,容易实现,但经过插值后的图像会增加一定的虚假内容,导致图像模糊。为提高插值图像的质量和图像的分辨率,提出一种基于量子行为粒子群优化（QPSO）算法的图像插值方法。该方法利用QPSO算法在以传统插值图像为基础形成的解空间中,寻找符合目标函数的最优高分辨率图像。实验证明,该方法实用、可行,且能得到质量较好的插值图像。     

医学图像配准的混合量子粒子群优化算法研究

基于互信息的配准方法具有精度高、鲁棒性强等特点,但互信息的配准函数存在局部极值,给配准的过程带来了很大的困难。针对此问题提出了以归一化互信息作为相似性测度,将具有较强全局搜索能力的量子粒子群优化（QPSO）算法用于求解低精度的配准参数,再利用具有较强局部搜索能力的Powell法获得高精度配准参数的方法,应用到医学图像的配准中。实验结果表明,提出的混合算法能够有效地克服互信息函数存在的局部极值和Powell方法存在的初始点依赖问题,提高了配准的成功率,具有较高的配准精度和较快的速度。     

一种求解多峰函数优化问题的量子行为粒子群算法

介绍了一种利用量子行为粒子群算法（QPSO）求解多峰函数优化问题的方法。为此,在QPSO中引进一种物种形成策略,该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜索,从而保证每个峰值都有同等机会被找到,因此该方法具有良好的局部寻优特性。将基于物种形成的QPSO算法与粒子群算法(PSO)对多峰优化问题的结果进行比较。对几个重要的测试函数进行仿真实验结果证明,基于物种形成的QPSO算法可以尽可能多地找到峰值点,峰值收敛性能优于PSO。     

混沌量子粒子群算法在模型修正中的应用

混沌粒子群算法和量子粒子群算法在一定程度上改进了标准粒子群算法的搜索质量,但两者仍存在收敛速度慢、易陷入局部极小等问题。混沌量子粒子群算法将混沌搜索机制引入量子粒子群算法,提高了搜索效率和计算质量。用粒子群算法、混沌粒子群算法、量子粒子群算法和混沌量子粒子群算法对一平板结构进行模型修正,结果表明,混沌量子粒子群算法具有较高的搜索效率和避免陷入局部最优的能力,修正后的模型比单独采用混沌或者量子粒子群算法具有更高的修正精度。     

基于二进制具有量子行为的粒子群算法的多边形近似

提出了适合二进制搜索空间的具有量子行为的粒子群优化算法（BQPSO）。在二进制环境中重新定义粒子的位置向量及距离向量，调整了QPSO算法的进化公式。用二进制具有量子行为的粒子群算法求解平面数字曲线的多边形近似，解决了传统BPSO算法中粒子搜索范围受限的问题。用2条通用benchmark曲线进行测试，结果表明，该算法较BPSO加快了收敛速度，在相同的容忍误差和迭代次数下找到了更少顶点的多边形。     

多样性引导的QPSO基因表达数据聚类算法

针对基于粒子群优化的聚类算法容易陷入局部最优值的缺点,提出将量子行为粒子群优化应用于基因表达数据的聚类分析问题中。在新的聚类算法中采用了对粒子群的多样性控制,以提高算法的全局收敛性能;此外还在新算法中引入了类似于K均值聚类的操作步骤,用以提高算法整体的收敛速度。选择Rand指数和Silhouette指数作为聚类评价标准,对5个人工和实际的基因表达数据集合进行聚类实验分析表明,新算法和基于粒子群优化的聚类算法相比,具有较快的收敛速度,粒子多样性的控制能有效改善算法的全局收敛性能。和其他一些常用的聚类算法比较,也能够获得更好的聚类评价,聚类效果更好。     

面向图的异常检测研究综述

近年来,随着Web 2.0的普及,使用图挖掘技术进行异常检测受到人们越来越多的关注.图异常检测在欺诈检测、入侵检测、虚假投票、僵尸粉丝分析等领域发挥着重要作用.在广泛调研国内外大量文献以及最新科研成果的基础上,按照数据表示形式将面向图的异常检测划分成静态图上的异常检测与动态图上的异常检测两大类,进一步按照异常类型将静态...