基于随机森林分类模型的DDoS攻击检测方法

分布式拒绝服务（distributed denial-of-service,DDoS）是目前常见的网络攻击方式之一。在正常访问过程中访问都是理性的,流量较小且存在很大的不确定性;当发生DDoS攻击时,访问是非理性的,会产生大量的流量且存在一定规律。基于机器学习算法（SVM、HMM等）的DDoS攻击检测技术取得一些进展,但还存在着样本数量过多时易发生过拟合和未充分利用上下文信息等不足。基于随机森林的分类模型能够融合上下文信息,且在样本数量增多时不容易发生过拟合。本文提出一种基于随机森林的DDoS攻击检测方法,将数据流信息熵作为分类标准,对TCP洪水攻击、UDP洪水攻击、ICMP洪水攻击等三种常见的攻击方式进行特征分析,在此基础上使用基于随机森林分类模型分别对三类DDoS攻击方式进行分类检测,实验结果表明该方法能够较为准确地区分正常流量和攻击流量。     

不完整数据集的信息熵集成分类算法

集成方法是处理包含缺失属性数据集分类问题的一种简单有效的方法,但目前针对不完整数据的集成分类算法在衡量各子分类器的权重时只考虑对应的数据子集的维数和大小.考虑到不完整数据集的缺失属性对类别的贡献度,使用信息熵衡量缺失属性之间的差异,提出一种新的针对不完整数据的集成学习分类算法———信息熵集成分类算法(EECA).应用以BP神经网络为基础分类器的集成分类器在UCI数据集上进行实验.实验结果表明,EECA比简单使用缺失属性的多少计算子分类器权重的方法更有效,最终结果准确度更高.     

利用信息熵的岩心图像自适应压缩感知重构

针对BCS-SPL算法对岩心图像进行压缩感知重构的细节模糊的问题,提出一种利用信息熵的岩心图像BCS-SPL压缩感知重构算法.采用小波变换对岩心图像进行稀疏表示,对各子带进行多尺度分块,依据信息熵的大小自适应分配采样率并确定观测矩阵,通过维纳滤波结合Landweber迭代操作实现重构.实验结果表明,在相同采样率下,与原始的BCS-SPL算法相比,该算法的重构质量提高了2-4 dB.     

导向滤波和自动白平衡融合的遥感图像除雾算法应用研究

针对目前除雾算法实时性差、除雾后影像色彩失真严重等问题,从带雾图像本质出发,对导向滤波和自动白平衡算法进行深入研究,提出一种基于导向滤波和自动白平衡融合的除雾新算法.该算法首先对暗通道后的图像进行导向滤波计算,其次将自动白平衡算法应用于导向滤波处理后的图像中,最后获得除雾后的图像.研究结果表明,该方法能有效解决先前除雾方法引起的色彩暗淡和颜色失真等问题,获取的地物特征更明显,有效提高除雾速度.研究成果解决了遥感图像的全天候使用问题,为遥感图像的除雾算法提供了一种新思路.     

组合核RVM与EEMD信息熵的机械设备可靠度评估与预测

机械设备的运行可靠度反映的是机械设备在预期服役环境中正常工作的能力,传统的机械设备运行可靠度评估方法通常是建立在大量历史样本信息的基础上,然而针对没有历史样本信息的机械设备,传统方法难以对机械设备的实际运行状态进行准确评估,也很难对其未来的性能退化趋势进行有效预测。为此,提出通过构建归一化EEMD信息熵与组合核函数相关向量机对机械设备的运行状态进行评估和预测。首先采集机械设备运行过程中的振动信号,采用经验模式分解方法（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）对振动信号进行分解,获得多个本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）分量,并分别计算其相对能量和归一化EEMD信息熵,构造表征机械设备运行状态的特征指标。随后,构建组合核相关向量机对机械设备的运行状态指标量样本进行学习,并采用粒子群算法对组合核相关向量机中的权值参数和核函数参数进行优化,建立反映机械设备运行状态的可靠度预测模型。最后,将所构造的运行状态特征指标输入给相关向量机进行可靠度的性能退化预测。滚动轴承运行状态评估及预测的结果表明,所提出的机械设备运行状态评价方法能够充分提取反映滚动轴承运行状态的特征信息,运行可靠度预测方法也充分考虑了滚动轴承性能退化状态的历史规律性,相对于单一核函数相关向量机智能预测模型,组合核相关向量机提高了滚动轴承运行状态的预测精度和鲁棒性,为机械设备的运行状态评估和性能退化趋势预测的工程应用提供了一种新的方法。     

基于信息熵的给水管网系统可靠性分析

基于信息熵提出路径熵的概念,分别建立实际路径熵、最大路径熵及相对路径熵计算模型;指出路径熵量度水流对路径选择的不确定性,最大熵反映系统潜在的最大可靠性,相对路径熵量度实际工况下系统实现其最佳潜力的能力,反映系统的可靠性.实际管网分析结果表明,系统的相对路径熵值越趋近于1,系统水力性能越好,可靠性越大.合理地改善管网结构,可增大系统相对路径熵,提高系统可靠性.     

基于字节流信息熵的版面全局复杂度的评估方法

以图文要素构成的word 2003版面存储文档为研究对象,提出了一种利用信息熵评估版面文档复杂度的方法.首先,从图像和文本存储特点出发,提出一种利用文件字节流信息熵度量版面全局复杂度的方案; 其次,将文件视为信源,每个字节视为信源符号,以二进制方式读取文件,然后根据字节相关性,采用N 次扩展信源计算信息熵; 最后,通过实验验证表明,本文方法切实可行,给出的版面全局复杂度定量描述不仅能很好地符合人的视觉直观感受,而且能够为版面数据可压缩性提供依据.     

一种融合K-means和快速密度峰值搜索算法的聚类方法

K-means算法的初始聚类中心是随机选取的,不同的初始中心输入会得出不同的聚类结果。针对K-means算法存在的问题,提出一种融合K-means算法与聚类的快速搜索和发现密度峰算法的聚类算法(K-CBFSAFODP)。该算法是这样考虑的:类簇中心被具有较低局部密度的邻居点包围,且与具有更高密度的任何点都有相对较大的距离,以此来刻画聚类中心;再运用K-means算法进行迭代聚类,弥补了K-means聚类中心随机选取导致容易陷入局部最优的缺点;并且引入了熵值法用来计算距离,从而实现优化聚类。在UCI数据集和人工模拟数据集上的实验表明,融合算法不仅能得到较好的聚类结果,而且聚类很稳定,同时也有较快的收敛速度,证实了该融合算法的可行性。     

基于FAHP-IE算法的尾矿库安全性三级评估研究及应用

从系统安全工程学的观点出发,针对尾矿库事故发生的随机性与不确定性特点,结合模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP)和信息熵(Information Entropy,IE)建立尾矿库安全性三级综合评价模型。为解决专家评价分析过程中主观不确定性难以量化的问题,利用信息熵方法对FAHP确定的尾矿库安全评价指标权重进行优化,进而建立面向分层指标体系的尾矿库多主体安全评价模型。根据建立的尾矿库安全性综合评价模型,能够计算尾矿库安全综合评价指数,对于具体的尾矿库工程进行评价后分类定级,从而找出尾矿库存在的安全隐患。案例分析表明,FAHP-IE方法计算简便,用于系统安全状态评价不仅具有模糊综合法的特性,而且兼顾了评价主体认知歧异引起的不确定性,信息利用率高、评价结果可靠,可以为现场整改提供量化依据。     

基于信息熵的二进制差别矩阵属性约简算法

给出一个简化的二进制差别矩阵的属性约简定义,并证明该属性约简的定义与基于信息熵的属性约简的定义是等价的。为求出简化的二进制差别矩阵,设计了一个快速求简化决策表的算法,其时间复杂度为O（|C||U|）。在此基础上,设计了基于信息熵的简化二进制差别矩阵的快速属性约简算法,其时间复杂度和空间复杂度分别为max{O（|C||U|）,O（|C|²|U/C|²）}和max{O（|C||U/C|²）,O（|U|）},最后用一个实例说明了新算法的高效性。