支持向量机超声缺陷识别法的研究

提出了一种基于支持向量机超声波在线检测缺陷识别方法.首先采用小波包分析来提取超声信号的特征信息,产生训练和测试样本;然后利用支持向量机分类方法对缺陷进行识别.实验结果表明,支持向量机能够快速、有效地识别缺陷,比人工神经网络具有更好的分类性能和推广能力,是一种有效的超声缺陷识别方法.     

基于多尺度小波支持向量机的脉冲漏磁缺陷三维轮廓重构

针对目前使用的支持向量机(Support vector machine,SVM)核函数在缺陷轮廓重构问题中不能逼近任意目标函数的问题,将小波理论与支持向量机核方法进行结合形成小波支持向量机。同时,根据多分辨率逼近思想引入多尺度小波支持向量机回归模型并将其运用到脉冲漏磁缺陷的三维轮廓重构中。实验中,将缺陷漏磁信号水平分量Bx作为多尺度小波支持向量机网络的输入,缺陷的几何参数长度、宽度、深度作为输出,通过对样本的训练建立了由缺陷的漏磁信号到缺陷三维轮廓图的映射关系,实现了缺陷的三维轮廓重构。实验结果表明该方法具有小波良好的抗噪能力、多尺度逼近方法较高的精度以及SVM很好的泛化能力。     

小波核支持向量机的网络入侵检测

将小波理论和统计学习运用到网络入侵检测中,使用小波核支持向量机(WSVM)对网络连接信息进行攻击检测和异常发现。仿真试验结果表明,与RBF核相比,小波核支持向量机在泛化能力和检测能力方面都有所提高。     

小波支持向量机的网络流量预测研究

研究网络流量准确预测问题,由于网络流量存在混沌性、非线性、自相似性的特点,导致当前预测方法的网络流量预测精度差。为提高网络流量预测精度,提出了小波支持向量机的网络流量预测模型。首先根据混沌动力系统对网络流量时间序列进行相空间重构,然后采用支持向量机对其进行建模,并利用小波核函数提高支持向量机的泛化能力。进行仿真的结果表明,支持向量机方法提高了网络流量的预测精度,减少训练时间,泛化能力更优。仿真结果说明,小波支持向量机具有更强的实用价值。     

基于小波支持向量机的传感器非线性校正

结合支持向量机和小波理论的优点,提出了一种基于小波核支持向量机的传感器非线性误差校正的原理和方法.该方法利用小渡的多尺度插值特性和稀疏变化特性,提高了支持向量机的泛化能力和抗噪声能力.将该方法用于电涡流传感器的非线性校正,实验结果表明该小波核方法的校正效果优于传统的多项式拟舍方法和RBF核支持向量机,提高了电涡流传感器测量的准确性.     

基于小波支持向量机的P2P网络流量识别算法

对等网络技术引起了广泛关注,其典型的应用有文件共享、即时通信等.为了更好地合理使用、规划P2P网络资源,建立P2P流量识别模型具有十分重要的理论意义和现实价值.提出了一种基于小波支持向量机相结合的P2P流量识别模型,将小波分析中多尺度的学习方法和SVM的优点结合起来,通过小波分析与SVM方法紧致结合,引入满足小波构架和Mercer定理的小波基函数来构造SVM的核函数,建立小波支持向量机的P2P识别算法.实验结果表明该算法能够有效地提高P2P网络流量识别的精度.     

一种基于机器学习的P2P网络流量识别方法

对等(P2P)覆盖网络作为一种典型的分布式系统日益受到人们的重视.P2P应用遍及文件共享、流媒体、即时通信等多个领域,P2P应用所产生的流量占据了互联网流量的60%以上.为了更好地管理和控制P2P流量,有必要对P2P流量识别模型进行深入的研究.提出一种基于小波支持向量机的机器学习模型(ML-WSVM)来识别已知和未知的P2P流量,ML-WSVM是通过满足小波框架和Mercer定理的小波基函数替换支持向量机核函数的方法,实现小波与支持向量机的结合.该模型充分利用了小波的多尺度特性与支持向量机在分类方面的优势.然后,提出基于损失函数的串行最小化算法来优化求解ML-WSVM的最优分类面.最后,理论分析和实验结果表明该方法大大提高了对P2P网络流量的识别精度和识别效率,尤其是对加密报文的识别.     

小波域中基于支持向量机的鲁棒性数字水印算法

提出一种在小波域中新的基于支持向量机的鲁棒性水印嵌入和检测算法.通过对彩色图像中蓝色分量的小波变换,同时在小波域中计算低频子带的JND(just noticeable distortions)值,水印信号被自适应地嵌入到小波变换后的低频子带系数中.当图像经历各种攻击以后,通过支持向量机的训练,它仍然可以记住添加水印信号的位置同其周围像素之间的相对关系,利用支持向量机强的学习泛化能力,可以有效实现对水印信号的鲁棒性检测.实验结果表明,该方法对多种攻击具有较好的鲁棒性.     

基手小波变换和支持向量机的遥感图像目标检测

探讨基于支持向量机的高分辨率遥感图像中某型号飞机的检测识别问题.提出将小波变换结合灰度共生矩阵法提取目标样本信息特征的一种新方法,通过对Brodatz纹理进行测试,实验表明该方法有效提高了纹理分类识别率.此外,将支持向量机方法运用于遥感图像目标识别中,用分块区域搜索的方法检测到目标所在区域,实现对目标的检测识别.试验表明,该方法快速、高效且具备一定的鲁棒性.     

基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法

提出了一种基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法.用小波包变换对归一化的虹膜图像进行2层分解,并计算出每个子频带的能量;通过选择具有最大能量值的特征作为小波基特征,以减少进入支持向量机的样本数目和提高识别准确率;最后,用支持向量机对虹膜特征进行模式匹配.实验结果表明,该方法取得了较好的识别效果.