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基于神经网络的入侵检测是常见的智能入侵检测方法,能够对网络内部、外部攻击进行防御。将神经网络和遗传算法相结合,采用改进适应度遗传算法优化神经网络。实验结果表明,该方法能够有效的提高系统的检测率,降低误报率。 相似文献
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针对入侵检测前必须分析输入散据的特征以及检测中数据维数较高的问题,根据入侵检测的特点,将特征选择问题作为优化问题来考虑,采用量子遗传算法对特征进行选择,充分利用其并行处理及全局搜索能力,提高数据分类质量、降低问题规模、消除冗余属性、加快数据处理速度;在KDD CUP1999数据集上进行实验,结果表明与遗传算法以及粒子群算法相比,该方法可以更有效地精简特征,提高分类质量. 相似文献
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针对测试数据自动生成中收敛速度不够快的缺点,提出一种改进的量子遗传算法(IQGA),其对量子遗传算法的主要改进是:1)在个体更新时,对个体的某一位取反,将取反后的个体用于指导下一代个体的进化;2)对测量后的二进制个体进行变异,而不是传统的互换量子比特的概率幅。将IQGA用于测试数据生成,通过对三个基础程序进行实验,结果表明IQGA在覆盖率和迭代次数两个方面都优于传统量子遗传算法。IQGA不仅能保证种群朝着正确的方向进化,同时有效地避免了早熟现象,能以更快的速度搜索到目标解。 相似文献
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基于水平集的遗传算法优化的改进 总被引:7,自引:0,他引:7
现有的遗传算法大多数没有给出收敛性准则,且存在早熟收敛和收敛速度较慢的难题,为此提出一类新型遗传算法.该算法首先从被优化函数的因变量出发,引入了水平集的新概念,对每一代种群进行分类,把与目标相关的所有信息有机地结合在一起,从而提高了算法的优化速度;其次通过对变异算子进行改进,提高了种群的多样性,有效地避免了遗传算法的早熟收敛;同时还证明了变异算子能提高种群多样性以及新算法能收敛于全局最优解,最后给出了算法的收敛准则.实验表明,该算法正确有效,搜索效率与精度均优于其他方法. 相似文献
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基于改进量子遗传算法的Flow-Shop调度求解 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Flow-Shop调度问题,提出一种改进的量子遗传算法,重点对量子变异和量子灾变等操作算子进行改进,提出局部量子位变异和局部量子灾变等操作算子。给出Flow-Shop调度问题的数学模型,提出了用量子遗传算法求解Flow-Shop调度问题的量子比特编码和解码方法,介绍算法的计算流程。仿真实验结果表明:改进的量子遗传算法具有收敛速度快、鲁棒性好等优点。 相似文献
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离群点检测在欺诈检测、网络鲁棒性分析和入侵检测等领域有着重要的应用.Aggarwal和Yu提出的基于子空间投影和遗传算法(GA)的离群点检测方法是处理高维数据的一个有效方法.由于该算法的交叉重组过程采用贪心策略选择子串,并且随着变异概率的改变可能导致发现不了一些有意义的离群数据.文中对该算法的交叉过程和变异过程进行改进,提出一种改进的算法,提高了检测的精度并且不受变异概率改变的影响. 相似文献
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指数加权均值比(ROEWA)算子是一种较好的适用于SAR图像的多边缘检测算子,然而传统方法无法准确定位边缘,且不能计算边缘方向。改进边缘检测流程,分析上述问题产生的原因并采用传统ROEWA算子保证边缘检测恒虚警,对ROEWA加权后的滤波值进行差分运算保证非极值抑制的准确性。利用Radon变换具有较好抗干扰性和几何解析性的性质,提出基于Radon变换计算边缘方向。针对实测SAR图像的实验结果表明,该方法边缘检测及边缘方向计算性能较好。 相似文献
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针对高压输电线路红外图像的特点提出一种基于直方图包络曲线的图像边缘检测新算法。为了抑制红外图像中噪声的影响,利用Savitzky-Golay(S-G)滤波器求取灰度直方图的包络曲线来平滑噪声,根据包络曲线的极值点对红外图像进行边缘提取。实验结果表明,该方法简单有效、定位精度高、优于传统的几种边缘提取算子。 相似文献
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针对水下鱼群图像对比度低、鱼群尺寸不一致以及双目图像拼接出现的伪影问题,通过改进SSD (single shot MultiBox detector)算法提高图像拼接精度,实现不同尺寸鱼群快速准确检测。借助卷积层重叠相加法融合多个卷积特征,增强各个特征层的特征强度;构建特征金字塔模型,实现低卷积层的高分辨率特征与高卷积层的语义特征的融合,提高水下低对比度图像中小目标鱼群的检测精度;利用两个相同的卷积模型进行特征匹配,依据反向传播机制将第六层匹配特征逐级映射到第四层,提高特征匹配精度。在Labeled fish in the wild数据集上对本文算法进行验证,对小目标鱼群的检测精度在90%以上。 相似文献
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粒子群算法是一种智能算法,被广泛用于各领域。通过比较几类常见的粒子群算法的优劣,提出了基于适应值引导的粒子群算法,以增加粒子群的多样性,从而加快收敛速度。实验结果证明,与其他算法相比,基于适应值引导的粒子算法的收敛率与收敛速度表现最佳。 相似文献
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目的 作为目标检测的后置处理算法,非极大值抑制(NMS)算法被用于移除多余的检测框。然而,NMS算法在每轮迭代中抑制所有与预选取检测框Intersection-over-Union(IoU)值大于给定阈值的检测框,容易造成目标的漏检和误检。此外,阈值的选取对整个算法的效果有着至关重要的影响。针对这个问题,本文提出了改进的NMS算法,分别为分段比例惩罚因子NMS算法和连续比例惩罚因子NMS算法。在连续比例惩罚因子NMS算法中,阈值对算法的运行效果仅有轻微的影响。方法 改进的NMS算法首先根据检测框与预选取检测框的IoU值大小计算出检测框对应的比例惩罚因子;然后将检测框置信度分数乘以比例惩罚因子,通过比例惩罚因子逐轮降低检测框的分数;最后经过多轮迭代后移除分数低于阈值的检测框。结果 基于分段比例惩罚因子NMS算法和连续比例惩罚因子NMS算法的Faster RCNN目标检测模型在PASCAL VOC 2007数据集下,Faster RCNN的检测平均精度均值(mAP)相较于传统的NMS算法分别提高了1.5%和1.6%。其中,以火车类为例,当准确率和召回率均为80%时,火车类检测的漏检率和误检率分别降低了1.8%和1.2%。与传统的NMS算法相比,本文所提出改进的NMS算法可以有效地保留目标检测框和移除目标的假正例检测框,从而降低NMS算法的漏检率和误检率。结论 在时间复杂度相同和运行效率一致的情况下,与传统的NMS算法相比,本文所提出的改进NMS算法mAP值得到了显著的提升,同时本文算法为其他目标检测模型提供了一个通用的解决方法。 相似文献
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阐述了内河船舶交通的现状和特点,分析了红外图像处理在内河船舶交通安全系统主要针对船舶避撞的优势和可行性,设计了以DSP为核心的内河船舶目标检测系统,系统的硬件采用了结构灵活、通用性强、适于模块化设计的DSP+FPGA结构方式;软件部分采用了一种岸水线检测方法和基于窗口的目标检测方法,通过在长江上进行现场实验表明所设计的检测系统是可行的,能有效地检测到船舶目标。 相似文献