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粗糙集理论和支持向量机在数据挖掘方面具有较强的互补特性,基于粗糙集理论的上近似集、下近似集和边界域概念,结合支持向量机的分类原理,提出了一种支持向量机分类算法。首先,在支持向量机分类中定义样本分类的粗糙集规则,然后在边界域寻找两类样本中使判别式绝对值取值最小且分类正确的样本来确定最优分类面,脱离了对惩罚系数C的寻优问题,有效避免了过拟合问题,并通过循环迭代算法寻找合适的参数b,获得分类性能更优的支持向量机,最后通过对一个二维样本数据库进行分类实验,验证了此算法的有效性与可行性。 相似文献
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基于Bagging支持向量机集成的入侵检测研究 总被引:5,自引:0,他引:5
对大数据集来说,支持向量机的时空耗费非常大,本文采用bagging技术对支持向量机进行集成。首先用bootstrap技术对训练样本集进行可重复采样,使所得到的新子样本集有较大差异,然后用多个支持向量机对各子样本集进行学习,并将学习后的结果用多数投票法集成最终的结论。实验表明,支持向量机集成对入侵检测数据有比单个支持向量机更好的分类性能。 相似文献
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将Filter型粗糙集属性约简方法与PSO‐SVM方法相结合,提出一种新的粗糙集粒子群支持向量机(RS‐PSO‐SVM )特征选择方法。给出了该方法的特征选择具体步骤,并对比分析了所提方法的性能。仿真实验表明:提出的RS‐PSO‐SVM特征选择方法是有效的,在保证所选特征集为最优情况下,极大地缩短所用时间,可以将其应用在多维数据的特征选择中。 相似文献
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本文提出了一种基于模糊支持向量机的网络入侵检测方法。通过在样本中引入模糊隶属度,来减小噪声数据和孤立点的影响。根据网络入侵检测的特征,选择合适的核函数,构建了适合于网络入侵检测的模糊支持向量机分类器。实验表明这种分类器应用于网络入侵检测是可行的,有效的。 相似文献
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现有的入侵检测算法存在小样本情况下泛化能力差的问题。提出了利用核主成分分析和支持向量机结合进行入侵检测的方法。与传统算法相比,该方法对网络异常连接有很高的检测率、更强的泛化能力和更快的处理时间。最后在KDD CUP99数据集上进行的实验,证明了方法的适用性和高效性。 相似文献
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基于支持向量机(SVM)的图像去噪方法 总被引:3,自引:2,他引:1
王顺利 《微电子学与计算机》2005,22(4):96-99
提出了一种基于支持向量机进行图像去噪的方法。该方法利用支持向量回归技术构造图像去噪所需的滤波器.其中特征的提取和训练样本的设计旨在抑制不同类型的噪声。实验结果表明,该方法能够有效去除噪声,并能较好地保护边缘信息,适用于边缘检测等操作的预处理。 相似文献
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In this paper, we propose a novel Intrusion Detection System (IDS) architecture utilizing both the evidence theory and Rough Set Theory (RST). Evidence theory is an effective tool in dealing with un-certainty question. It relies on the expert knowledge to provide evidences, needing the evidences to be inde-pendent, and this make it difficult in application. To solve this problem, a hybrid system of rough sets and evidence theory is proposed. Firstly, simplification are made based on Variable Precision Rough Set (VPRS) conditional entropy. Thus, the Basic Belief Assignment (BBA) for all evidences can be calculated. Secondly, Dempster’s rule of combination is used, and a decision-making is given. In the proposed approach, the diffi-culties in acquiring the BBAs are solved, the correlativity among the evidences is reduced and the subjectiv-ity of evidences is weakened. An illustrative example in an intrusion detection shows that the two theories combination is feasible and effective. 相似文献
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针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题,提出了基于粗糙集数据挖掘的汽轮机故障预报及诊断方法。将汽轮机故障历史数据首先进行模糊化及离散化处理,然后构建故障诊断决策表,以决策表作为主要工具,即“知识库”,采用粗糙集数据挖掘方法直接从决策表中提取出潜在的诊断规则,为汽轮机提供有效的故障诊断。提出了基于粗集的分类规则学习和约简算法,实现了基于粗糙集数据挖掘的汽轮机故障预报及诊断系统,其诊断正确率达到了88%。实验表明该方法可行,对汽轮机故障预报及诊断系统的设计具有借鉴意义和深入研究的价值。 相似文献
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NETWORK INTRUSION DETECTION METHOD BASED ON RS-MSVM 总被引:1,自引:0,他引:1
Xiao Yun Han Chongzhao Zheng Qinghua Zhang Junjie 《电子科学学刊(英文版)》2006,23(6):901-905
A new method called RS-MSVM (Rough Set and Multi-class Support Vector Machine) is proposed for network intrusion detection. This method is based on rough set followed by MSVM for attribute reduction and classification respectively, The number of attributes of the network data used in this paper is reduced from 41 to 30 using rough set theory. The kernel function of HVDM-RBF (Heterogeneous Value Difference Metric Radial Basis Function), based on the heterogeneous value difference metric of heterogeneous datasets, is constructed for the heterogeneous network data. HVDM-RBF and one-against-one method are applied to build MSVM. DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) intrusion detection evaluating data were used in the experiment. The testing results show that our method outperforms other methods mentioned in this paper on six aspects: detection accuracy, number of support vectors, false positive rate, falsc negative rate, training time and testing time. 相似文献
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该文按照多尺度重采样思想,构造了一种类指数分布的核函数(ELK),并在核回归分析和支持向量机分类中进行了应用,发现ELK对局部特征具有捕捉优势。ELK分布仅由分析尺度决定,是单参数核函数。利用ELK对阶跃信号和多普勒信号进行Nadaraya-Watson回归分析,结果显示ELK降噪和阶跃捕捉效果均优于常规Gauss核,整体效果接近或优于局部加权回归散点平滑法(LOWESS)。多个UCI数据集的SVM分析显示,ELK与径向基函数(RBF)分类效果相当,但比RBF具有更强的局域性,因此具有更细致的分类超平面,同时分类不理想时可能产生更多的支持向量。对比而言,ELK对调节参数敏感性低,这一性质有助于减少参数优选的计算量。单参数的ELK对局域特征的良好捕捉能力,有助于这类核函数在相关领域得到推广。 相似文献
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针对目前辐射源个体识别未能将信号特征与硬件组成相联系的问题,该文使用高阶谱分析和变分模态分解(VMD)两种特征提取手段,进行研究分析,采用围线双谱积分以及改进变分模态分解技术对半实物平台仿真信号以及软件仿真(ADS)输出信号进行特征提取并分析。通过软件仿真定量分析辐射源相位噪声以及功率放大电路非线性失真对信号无意调制特征的影响,对变量进行相关性分析,并对其中显著相关的变量进行回归拟合,得到其相关回归函数。然后利用硬件与特征的相关性,改进传统支持向量机(SVM)分类器,构建相关性权重支持向量机分类器。最后分别以软件仿真输出信号以及半实物仿真平台实测信号为样本进行验证,结果表明,同信噪比下权重支持向量机与传统支持向量机相比分类准确率提升在10%以上。 相似文献
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针对单一分类器人脸检测非常耗时的问题,提出了一种由粗到精的融合分类器结构模式加速人脸检测。该系统分为3个阶段:前两个阶段,使用Adaboost级联分类器快速排除大量简单的非人脸图像;最后一个阶段.使用非线性的支持向量机分类器,将已通过前两个阶段检测的复杂图像准确归类为人脸或非人脸。实验结果表明系统性能良好。 相似文献
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目前大部分基于检测的跟踪算法将跟踪任务看作是一个类别分类的任务,当目标发生形变或者遇到相似物体的干扰时,容易导致模型漂移。为此该文提出一种多实例回归跟踪算法。在该算法中,跟踪任务被认为建立在实例模型之上更为合适,为此该文利用一帧图像建立实例模型,并在时间序列上建立多实例模型集合表征目标的最近状态;为使跟踪算法能够适应目标的形变,利用逻辑回归将实例模型作为隐变量,由最近若干帧建立的正负样本集作为训练集,共同构建多实例回归跟踪模型。由于跟踪模型在整体上对多个实例模型建模,把它们紧密地联系在一起,故能有效应对目标的形变;由于模型漂移仅会影响当前帧的实例模型,各个实例模型之间互相独立,故跟踪算法能够有效减轻模型漂移对鲁棒跟踪的影响。实验中,OTB 2013数据库和UAV 123数据库被用来验证该文算法,DeepSRDCF, Siamese-fc等算法作为对比算法,实验结果表明,该文算法不仅充分发挥了基于多实例回归模型进行跟踪的优势,在形变等属性上具有很好的性能,而且在整体性能上优于各类先进算法3%~5%。 相似文献