基于独立成分分析和协同训练的垃圾网页检测

垃圾网页检测具有重要意义,由于只有少量标记网页,所以可使用半监督协同训练方法检测垃圾网页。将网页特征分为两个视图,即内容视图与链接视图。首先使用独立成分分析分别提取两视图特征的独立成分,然后进行协同训练。实验结果表明,该方法可有效提高垃圾网页检测精度,同时验证了对两个视图分别进行独立成分分析相比于其他方法更为有效。     

基于非下采样Contourlet域高斯混合模型的布匹瑕疵识别算法

针对经典瑕疵检测算法不能很好地描述瑕疵特征和不易区分相似类瑕疵类别的问题,提出了一种非下采样Contourlet域高斯混合模型的布匹瑕疵识别算法。首先利用非下采样Cont-ourlet变换(NSCT)得到图像的多方向、多尺度和平移不变表示,并通过代价函数挑选一个最优子带;由于子带瑕疵和非瑕疵区域系数差别较小,很难直接选取阈值,采用标准差法可以有效避免这个问题,获得比较准确的检测结果;然后计算瑕疵区域的统计特征得到特征向量;接着引入最小误分率函数,联合估计样本的高斯混合模型参数;最后采用贝叶斯分类器进行分类。在9类瑕疵上的实验结果表明,本文算法与几种经典算法相比得到更高的分类正确率。     

中文网页分类的研究与实现

描述了一个完整的中文网页分类系统的设计和实现过程,重点介绍了网页分类中的网页净化、特征加权、KNN分类等关键技术.并结合网页的特征,对分类中的特征加权公式进行了一定的改进.实验结果表明改进后的特征加权公式取得了较高的分类准确率.     

基于遗传算法和禁忌搜索的多用户检测器

利用遗传算法和禁忌搜索的优势,介绍一种嵌入式混合优化算法,提出一种基于嵌入式混合优化算法的多用户检测器。数值结果表明:该方法具有较好的检测性能和合理的计算复杂度。     

一类模拟退火算法与遗传算法混合优化策略

提出一类模拟退火算法（GA）和遗传算法（SA）的混合策略。算法结构上,提出模拟退火算法与遗传算法相结合,既发挥模拟退火算法搜索面广、遗传算法收敛快的优点,又克服前者收敛速度较慢而后者收敛容易早熟的问题。在算法操作细节上,加入杰出个体保护策略及自适应调整的遗传操作,以及增加记忆功能的模拟退火操作与收敛准则。从而既防止算法陷入局部最优,又提高收敛速度及搜索效率。     

基于自适应权重更新和遗传算法的人脸检测

针对采用AdaBoost算法训练样本过程中出现的过拟合现象和特征冗余问题,提出了一种可将正负样本错分率综合考虑,以避免权重过度增大的自适应样本权重更新算法,并用遗传算法进一步优化所选特征及相关参数,消除冗余,达到使用较少的弱分类器实现高检出率和低误判率的双重要求。仿真实验结果表明,改进后的算法能有效解决以上问题,使人脸检测更加快速和精确。     

城市生活垃圾与白泥混合后承载力的实验研究

通过对城市生活垃圾与碱业废渣－－白泥不同的混合比例，不同的生活垃圾埋龄和不同的混合土填埋密度分别作建筑地基的载荷试验，结果表明，以１５％白泥和８５％生活垃圾混合填埋，生活垃圾埋龄不少于３年，填埋干密度为１．５ｔ／ｍ＾３，承载力的基本值可达１１０ｋＰａ以上。     

基于自适应遗传算法的混合流水车间调度研究

混合流水车间调度问题具有建模复杂性、动态多约束、计算复杂性、多目标性等特点,近些年,各种演进化算法被运用到生产调度中,特别是遗传算法的应用。本文提出了自适应遗传算法求解混合Flow-shop调度问题的方法,应用Matlab对算法进行编码,并利用实际的生产数据进行了仿真。通过仿真实验,仿真调度数据验证了自适应遗传算法用于求解大型流水车间调度的可行性和有效性。     

基于遗传算法改进的粒子滤波重采样模型

提出一种基于遗传算法改进的新粒子滤波算法,该算法对于每次迭代计算出的最差粒子并未简单地进行丢弃,而是将这些最差粒子利用生物遗传中的遗传性和变异性将其进行修正。该算法利用最差粒子数据与种群中特殊数据进行交叉变异方法来增强粒子种群中的多样性,从而有利于粒子滤波对机动目标的跟踪;同时保留部分粒子在未来进行唤醒也体现了多样性。该算法更有利于实现粒子滤波在机动目标跟踪的适应性,提高其跟踪效果。     

基于Boosting的入侵检测

本文给出一种基于支持向量机分类器的Boosting算法并将其应用于入侵检测;通过KDD'99数据的仿真实验将其与单一的支持向量机分类器进行比较,实验结果表明该方法比单一的支持向量机分类器具有更好的检测准确率。     

改进的K-均值聚类邮件过滤算法

分析了基于内容过滤的反垃圾邮件技术存在的不足,如概念漂移和偏斜类分布会导致召回率降低．在Minoru Sasaki和Hiroyuki Shinnou提出的邮件检测方法的基础上,对特征选择算法做了改进,并增加了自动学习机制,提出了一种基于改进K-均值聚类的垃圾邮件过滤算法．实验表明此方法能较好地适应概念漂移和偏斜类分布现象．     

遗传算法优化模糊神经网络的入侵检测模型

针对目前大多数的入侵检测系统存在的局限性,依据通用入侵检测框架CIDF,提出了一种利用遗传算法优化网络参数的基于模糊神经网络的入侵检测模型,分析了入侵模糊特征、模糊神经网络的学习优化问题,给出了此模型中模糊神经网络模块的训练算法．仿真实验结果表明,该检测算法可以有效地进行入侵检测,检测效率达到95％以上．     

一个基于遗传算法的入侵检测模型

通过对常见入侵检测模型的分析，在归纳相似的防御特征、抛弃具体的试验环境的基础上，提出了一种基于遗传算法的入侵检测模型，把选择算子、交叉算子和变异算子运用到模型设计之中，并采用仿真试验来模拟算子的运作．     

基于GAELM神经网络的日前电价预测

针对日前电价预测问题,利用极限学习机建立预测模型.鉴于极限学习机在训练前随机产生输入权重和隐藏节点偏置,可能导致预测结果不稳定以及预测精度太低的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)和极限学习机(ELM)的预测方法.首先利用遗传算法对极限学习机随机生成的参数进行寻优,然后根据优化后的参数建立基于GA-ELM的电价预测模型.最后以此模型对PJM电力市场的日前电价进行预测.结果表明,相比ELM和BP神经网络,GA-ELM具有更高的预测精度.     

基于混合梯度提升决策树和逻辑回归模型的分组密码算法识别方案

针对密码算法识别工作中因密码算法数量增多、密文数据复杂化以及数据间干扰增加,导致单层识别方案的识别准确率和稳定性变差等问题,提出一种基于混合梯度提升决策树和逻辑回归模型,并基于该模型构造分组密码算法识别方案。在该方案中,首先用原始十组特征训练梯度提升决策树模型,然后利用其学习而生成的树来构造新特征,再将新特征做one-hot编码,最后把这些新特征加入到原有特征中,训练逻辑回归模型进行预测。在唯密文情况下,针对AES、3DES、Blowfish、CAST和RC2五种典型的分组密码开展密码算法识别研究。当密文大小及其它实验条件都相同时,其二分类的识别准确率最高可达70%,五分类准确率最高达32%;高于基于单一梯度提升决策树分类方案的52.5%和27.2%分类准确率,以及单一逻辑回归模型分类方案的45%和25.6%分类准确率;显著优于二分类50%以及五分类20%的随机猜测正确率。实验结果表明,在分组密码算法上开展二分类和五分类识别,相较于其它识别方案,当密文长度相同时,该方案具有更高的分类准确率。同时随着密文长度的变化,识别准确率呈波动性变化,该方案波动幅度最小,受影响程度最小,稳定性最高。     

基于遗传算法实现服务组合中信任感知的成员服务选择

把信任引入到服务组合中, 研究了信任感知的成员服务选择问题, 基于1个成员服务可以为组合服务中1个或者若干个活动提供实现, 在计算服务质量代价时一次性完成的假设, 建立了选择问题的数学模型, 设计了基于遗传算法的选择算法.实验结果表明, 设计的信任感知的成员服务选择算法具有较好的收敛性.     

模拟退火遗传算法在多用户检测技术中的应用研究

研究了模拟退火遗传算法在移动通信系统多用户检测中的应用，通过分析系统框图、遗传算法和模拟退火算法的性能，对将其利用于多用户检测器中的可行性进行了理论阐述并进行了仿真，结果表明本文提出的多用户检测器可以有效的解决多址干扰和抑制远近效应，其性能接近最优多用户检测器，优于传统检测器。     

基于信息粒度原理的垃圾邮件过滤方法

信息粒度原理是一种从多个角度来精确描述对象的物理学方法。本文将信息粒度的原理应用到垃圾邮件的过滤中,提出了一种基于信息粒度原理的垃圾邮件过滤方法。通过对原始样本空间更精细的划分来实现对邮件类别的更准确描述。本文在Ling-Spam语料库上进行了试验,结果表明,新方法具有较高的分类精度和良好的处理速度。     

基于混合遗传算法的分类规则挖掘方法研究

基于传统遗传算法的分类规则挖掘方法,通常存在挖掘出的规则质量不高,优化后种群中的冗余规则太多,分类准确率较低等问题.文中分析了分类规则挖掘原理,提出基于混合遗传算法的分类规则挖掘方法能够有效地克服上述缺点,从而提高分类规则挖掘的准确性.