基于半监督高斯混合模型核的支持向量机分类算法

提出了一种基于高斯混合模型核的半监督支持向量机(SVM)分类算法.通过构造高斯混合模型核SVM分类器提供未标示样本信息,使得SVM算法在学习标示样本信息的同时,能够兼顾整个训练样本集合的聚类假设.实验部分将该算法同传统SVM算法、直推式支持向量机(TSVM)以及随机游走(RW)半监督算法进行分类性能比较,结果证明该算法在拥有较少标示样本训练的情况下分类性能也有所提高且具有较高的鲁棒性.     

基于改进高斯核函数的BGP异常检测方法

通过将边界网关协议(BGP)更新报文激增异常问题抽象为二分类问题,提出一种基于改进高斯核函数的BGP异常检测(IGKAD)方法。采用FMS特征选择算法,选择能同时最大化类间距离和最小化类内距离的特征,得到度量分类能力的特征权值。利用基于Manhattan距离与特征权值的改进高斯核函数构造支持向量机(SVM)分类模型,并结合基于网格搜索与交叉验证的参数寻优方法,提高SVM模型分类准确率。通过设计特征效率函数,给出最优特征子集构造方法,从而选取最优特征子集作为训练数据集。实验结果表明,当训练集包含TOP10和TOP8特征时,IGKAD方法的分类准确率分别为91.65%和90.37%,相比基于机器学习的BGP异常检测方法分类性能更优。     

基于霍夫森林和半监督学习的图像分类

机器学习中的监督学习算法需要用有标记样本训练分类模型。而收集训练样本,并进行分类的过程,需要耗费大量人力物力以及时间。因此,如何高效率地完成图像分类一直是业内研究的热点。提出了一种基于霍夫森林和半监督学习的图像分类算法,能用较少的样本训练分类器,并在分类的过程中不断获取新的训练样本。并对部分训练结果加以人工标注,该方法有效提高了标注效率。利用COREL数据对该算法进行了实验验证,结果表明,该算法可以利用少量的训练样本,得到令人满意的标注精确度,提高人工效率。     

基于信息反馈的半监督支持向量机算法

针对直推式支持向量机中标记速度与标注精度之间的矛盾,提出一种信息反馈的半监督支持向量机算法,该算法利用上轮标注数量、重置次数、未标注边界样本数量等信息,动态调整标记样本数量,对区域标注和成对标注进行折衷,在继承渐进赋值和动态调整的同时,可以平衡标记速度与标记精度之间的矛盾,减少错误的传递和积累.在人工数据集和UCI数据集上的实验结果表明该算法在保证标注准确度的前提下提高算法速度.     

基于离散度量的半监督分类算法

半监督分类算法试图根据已知样本对特定的未知样本建立一套进行识别的方法和准则。渐进直推式分类学习算法是一种基于SVM的半监督分类学习方法,在基于渐进直推式分类学习算法的基础上,利用Fisher准则中的样本离散度作为度量标准,采用Fisher准则函数作为评价函数,提出了一种基于离散度量和SVM相结合的半监督分类算法,在时间复杂度和样本测试精度上较PTSVM算法都取得了良好的学习效果。     

基于半监督学习的查询扩展模型

查询扩展是针对信息检索中常见的"词不匹配"问题提出的一种优化方法。通过分析现有查询扩展方法的不足,提出一种基于半监督学习的查询扩展模型,该模型将查询扩展看作一个分类问题,并采用直推式支持向量机对样本进行训练。实验结果表明该方法进一步提高了搜索引擎的查全率和查准率。     

一种多项式光滑的半监督支持向量机分类算法

为了处理半监督支持向量机优化中的非凸非光滑问题,引入一个多项式光滑函数来逼近非凸的目标函数,给出的多项式函数在样本的高密度区逼近精度高,逼近精度低时出现在样本的低密度区.采用共轭梯度法求解模型.在人工数据和UCI数据库中的4个数据集上的实验结果显示,算法不仅能保证标号数据很少时的分类精度,而且不因标号数据的增多而明显提高分类性能,因此给出的分类器性能是稳定的.     

基于直推式支持向量机的图像分类算法

直推式支持向量机(TSVM)是在利用有标签样本的同时，考虑无标签样本对分类器的影响，并且结合支持向量机算法，实现一种高效的分类算法。它在包含少量有标签样本的训练集和大量无标签样本的测试集上，具有良好的效果。但是它有算法时间复杂度比较高，需要预先设置正负例比例等不足。通过对原有算法的改进，新算法在时间复杂度上明显下降，同时算法效果没有明显的影响。     

基于半监督学习的跌倒检测系统设计

针对老人跌倒时的复杂运动情况,进行跌倒标注的较难实现,提出了基于Tri-training半监督算法的跌倒检测系统。本系统使用3D加速度传感器采集运动加速度数据,然后对数据进行特征提取与部分样本标注,使用Tri-training算法训练分类器,最后使用训练好的分类器进行跌倒识别。具体的数据采集传感器设计为可穿戴式设备,服务器端使用Java编写了一个服务器的程序实现对数据的分析与处理。实验结果表明：该方法使用了大量无标签数据的信息,有效提高了跌倒识别的准确率。实验结果表明：本系统能够满足老年人在日常生活中的需求,对于一些意外跌倒能够给予及时的检测与报警。     

基于主动学习和半监督学习的多类图像分类

多数图像分类算法需要大量的训练样本对分类器模型进行训练.在实际应用中, 对大量样本进行标注非常枯燥、耗时.对于一些特殊图像,如合成孔径雷达 (Synthetic aperture radar, SAR)图像, 对其内容判读非常困难,因此能够获得的标注样本数量非常有限. 本文将基于最优标号和次优标号(Best vs second-best, BvSB)的主动学习和带约束条件的自学习(Constrained self-training, CST) 引入到基于支持向量机(Support vector machine, SVM)分类器的图像分类算法中,提出了一种新的图像分类方法.通过BvSB 主动学习去挖掘那些对当前分类器模型最有价值的样本进行人工标注,并借助CST半 监督学习进一步利用样本集中大量的未标注样本,使得在花费较小标注代价情况下, 能够获得良好的分类性能.将新方法与随机样本选择、基于熵的不确定性采样主动学 习算法以及BvSB主动学习方法进行了性能比较.对3个光学图像集及1个SAR图像集分类 问题的实验结果显示,新方法能够有效地减少分类器训练时所需的人工标注样本的数 量,并获得较高的准确率和较好的鲁棒性.     

基于SPVP协议的BGP路由收敛算法

针对Internet域间路由慢收敛问题,提出基于简单路径向量协议(SPVP)的BGP路由收敛算法。分析该算法在4种全接连网络拓扑中的Tdown收敛边界值得出,通过检测域间失效链路的根源节点能有效减少路由收敛时间和更新消息开销。SSFNet仿真结果表明,该算法收敛时间上限为O(d)。     

基于支持向量机和贝叶斯分类的异常检测模型

通过对网络攻击类型和入侵检测方法的研究,发现常用的入侵检测方法不能很好地检测U2R和R2L两类攻击。为解决异常检测中对于U2R和R2L两类攻击检测率低的问题,提出了一种基于支持向量机和贝叶斯分类的异常检测模型,该模型利用BIRCH聚类算法减少训练数据集中重复记录,并利用支持向量机分类算法和贝叶斯分类算法分别检测DoS、Probe攻击和U2R、R2L攻击。实验结果表明,该模型对于U2R和R2L的检测率分别提高到了68.6%和45.7%。     

BGP协议配置及其对路由器性能的影响

BGP协议作为一个域间选路协议,很大程度上影响着Internet路由在延迟时间,有效性上的表现。研究表明,很多网络路由的延迟并非由因特网骨干路由器的BGP的路由决策导致的,而大多由于不恰当的路由器协议参数引发。论文主要阐述了路由器的参数配置如何影响路由数据报的网络带宽占用率,以及为了提高路由器的响应速度,和路由的收敛速度,在路由器的参数配置,策略配置上应该注意的问题。     

基于路由更新的BGP路由稳定性监测工具设计

目前域间路由稳定性监测分析方法和工具大多从宏观角度出发,反映路由稳定性状况的参数指标单一,有的甚至仅对路由更新信息进行了简单的分类统计,不能为故障排查提供更为详尽的依据。设计并实现了一种有效的域间路由稳定性监测工具,在更新消息层面上针对（对等体、前缀）二元组或前缀为基点展开分析,多方面反映了域间路由稳定状况。通过应用实际的相关路由信息进行分析,验证了工具的有效性。     

BGP收敛性质改善的MRAI时钟设置方案

针对当前边界网关协议(BGP)路由存在慢收敛会引起网络数据转发层服务质量下降问题,基于一个简化的BGP路由模型和核心网络拓扑结构,提出一个新的MRAI时钟设置方案。该方案需要根据已知网络条件先计算后设置。通过使用ssfnet仿真软件测试表明,与RFC1771中时钟抖动方案相比,该方案能够减少BGP平均网络收敛延时和更新消息交互数量.     

基于对支持向量机的多类分类算法在入侵检测中的应用

针对基于传统支持向量机(SVM)的多类分类算法在处理大规模数据时训练速度上存在的弱势,提出了一种基于对支持向量机(TWSVM)的多类分类算法。该算法结合二叉树SVM多类分类思想,通过在二叉树节点处构造基于TWSVM的分类器来达到分类目的。为减少二叉树SVM的误差累积,算法分类前首先通过聚类算法得到各类的聚类中心,通过比较各聚类中心之间的距离来衡量样本的差异以决定二叉树节点处类别的分离顺序,最后将算法用于网络入侵检测。实验结果表明,该算法不仅保持了较高的检测精度,在训练速度上还表现了一定优势,尤其在处理稍大规模数据时,这种优势更为明显,是传统二叉树SVM多类分类算法训练速度的近两倍,为入侵检测领域大规模数据处理提供了有效参考价值。     

跨域BGP／MPLSVPN在高性能路由器中的实现

提出在高性能路由器中跨域边界网关协议（BGP）／多协议标签交换（MPLS）虚拟专用网（VPN）的高效实现方法。结合协议规范,将转发与控制分离,主控负责对标记的分发与管理,转发引擎实现对MPLS分组的封装与转发。通过在控制层面对标记信息进行预处理,避免VPN业务分组在转发过程中的递归查找问题,使硬件转发数据包仅需一次查表,实现数据包的线速转发。     

基于免疫算法与支持向量机的异常检测方法

在异常检测中, 应用支持向量机算法能使检测系统在小样本的条件下具有良好的泛化能力。 但支持向量机的参数取值决定了其学习性能和泛化能力，且大量无关或冗余的特征会降低分类的性能。基于此，提出了一种基于免疫算法的支持向量机参数和特征选择联合优化的方法。免疫算法是一种新的有效随机全局优化技术，它具有不易陷入局部最优、解的精度高、收敛速度快等优点。 仿真结果表明算法在提高异常检测的检测正确率的同时相应的测试时间也在缩短。     

直推式支持向量机在Web信息抽取中的应用研究

直推式支持向量机是一种直接从已知样本出发对特定的未知样本进行识别的分类技术。在分析直推式支持向量机分类原理的基础上,提出一种基于直推式支持向量机的Web信息抽取方法,直接从分类的角度抽取Web信息。只需要提供少量标记样本就可以实现对大量未标注样本的分类标注,从而以分类的方式完成Web数据抽取任务。实验结果表明,使用这种方法进行Web信息抽取是有效性。