基于B-ISVM算法的物联网伪装信息检测方法

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作者 尚建贞 《电子测试》 2020年第23期80-82,共3页

现有检测方法没有考虑到词汇之间的关系,存在着伪装信息漏检率较高、检测效率较低的缺陷,故提出基于B-ISVM算法的物联网伪装信息检测方法研究。基于B-ISVM算法对物联网信息量做聚类分析,构造伪装信息模板向量的样本空间,以此为基础,识... 现有检测方法没有考虑到词汇之间的关系,存在着伪装信息漏检率较高、检测效率较低的缺陷,故提出基于B-ISVM算法的物联网伪装信息检测方法研究。基于B-ISVM算法对物联网信息量做聚类分析,构造伪装信息模板向量的样本空间,以此为基础,识别伪装信息,并计算伪装信息漏检率,依据伪装信息识别结果,应用B-ISVM算法制定物联网伪装信息检测步骤,实现了物联网伪装信息的检测。仿真实验结果显示:与现有两种检测方法相比较,提出方法伪装信息漏检率更低、检测效率更高,充分表明提出方法物联网伪装信息检测性能更好。 展开更多

关键词 B-isvm算法 物联网 伪装信息

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基于ISVM—逐步回归组合的混凝土坝变形监控模型

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作者 王锋 孙杨 刘慧 《江西水利科技》 2018年第2期85-90,共6页

针对混凝土坝监控模型中监测数据较少、维数和非线性程度较高以及逐步回归方法预报值波动大,部分测值失真致拟合效果不佳等问题,鉴于支持向量机(SVM)能有效解决小样本、高维数以及非线性问题的能力,为此,基于改进SVM理论(ISVM)对大坝监... 针对混凝土坝监控模型中监测数据较少、维数和非线性程度较高以及逐步回归方法预报值波动大,部分测值失真致拟合效果不佳等问题,鉴于支持向量机(SVM)能有效解决小样本、高维数以及非线性问题的能力,为此,基于改进SVM理论(ISVM)对大坝监控模型中的水压分量进行模拟,并采用逐步回归方法将模拟后的水压分量、温度分量与时效分量进行结合并模拟,建立了基于ISVM—逐步回归组合的大坝监控模型,将拟合和预报结果与逐步回归—逐步回归、ISVM—ISVM及逐步回归—ISVM组合的预报结果进行对比.结果表明,基于ISVM—逐步回归组合的混凝土坝安全监控模型拟合精度高,预测效果好,将更适于大坝监控模型的建立. 展开更多

关键词 混凝土坝 isvm 逐步回归方法 监控模型 水压分量 预测 精度

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基于层次模糊熵和改进支持向量机的轴承诊断方法研究 被引量：22

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作者 李永波 徐敏强 +1 位作者 赵海洋 黄文虎 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期184-192,共9页

提出一种新的轴承故障特征提取方法——层次模糊熵(Hierarchical Fuzzy Entropy,HFE)。层次模糊熵包括层次分析和模糊熵计算。与多尺度模糊熵相比,层次模糊熵既分析信号的低频分量又分析信号的高频分量,因而能提取更全面、准确的故障信... 提出一种新的轴承故障特征提取方法——层次模糊熵(Hierarchical Fuzzy Entropy,HFE)。层次模糊熵包括层次分析和模糊熵计算。与多尺度模糊熵相比,层次模糊熵既分析信号的低频分量又分析信号的高频分量,因而能提取更全面、准确的故障信息。改进支持向量机(Improved support vector machine based binary tree,ISVMBT)相比其他多分类器具有识别率更高的优势,因此提出了一种基于层次模糊熵和改进支持向量机的轴承故障诊断方法。首先将HFE作为故障特征提取工具,然后将所得的特征向量输入到改进支持向量机进行模式识别。通过轴承故障诊断的工程应用,表明该方法可以有效提取轴承故障特征,实现轴承不同故障类型和故障程度的准确识别。 展开更多

关键词 故障诊断 层次模糊熵(HFE) 改进支持向量机(isvm-BT) 滚动轴承

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基于组合半监督的增量支持向量机学习算法 被引量：7

4

作者 郭虎升 王文剑 潘世超 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期504-510,共7页

增量支持向量机(ISVM)由于在每次增量学习过程中无法选择最有效的增量样本,导致模型的泛化性能较差.针对此问题,文中提出基于组合半监督方式的增量支持向量机学习算法(ICS3VM).通过将大量的无标记样本分批进行组合标记以选择最优的增量... 增量支持向量机(ISVM)由于在每次增量学习过程中无法选择最有效的增量样本,导致模型的泛化性能较差.针对此问题,文中提出基于组合半监督方式的增量支持向量机学习算法(ICS3VM).通过将大量的无标记样本分批进行组合标记以选择最优的增量样本,即每次选择位于分类间隔内部的最有价值样本加入训练集,以此修正模型.同时选择分类间隔最大的一组标记作为最终标记,确保标记的准确性.在标准数据集上的实验表明,ICS3VM能以较高的学习效率提高模型的泛化性能. 展开更多

关键词 支持向量机 组合半监督学习 增量支持向量机(isvm)

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基于在线SVM的裂解炉燃料气热值软测量 被引量：1

5

作者 李奇安 郭强 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期457-463,487,共8页

针对裂解炉燃料气离线热值模型泛化能力差的问题,提出一种具有自适应能力的在线支持向量机(Online SVM)建模方法.该方法将增量式支持向量机(ISVM)与近似线性依靠(ALD)条件相结合,通过计算新样本与建模样本间的近似线性依靠值,选择满足AL... 针对裂解炉燃料气离线热值模型泛化能力差的问题,提出一种具有自适应能力的在线支持向量机(Online SVM)建模方法.该方法将增量式支持向量机(ISVM)与近似线性依靠(ALD)条件相结合,通过计算新样本与建模样本间的近似线性依靠值,选择满足ALD条件的独立新样本更新SVM模型.分析裂解炉燃料气热值的影响因素,并用Online SVM算法建立裂解炉燃料气热值在线软测量模型.该模型由离线训练模块和在线模型更新模块组成.离线训练模块基于离线数据训练得到初始热值软测量模型,在线更新模块通过使离线模型学习线性独立新样本来保证热值模型的在线预测精度.利用合成数据、Benchmark数据与裂解炉燃料气热值数据,将该方法与传统的支持向量机(SVM)与LS-SVM方法进行对比仿真研究.结果表明:该方法能够适应新的工况,具备自适应学习新样本的能力,可以用于具有慢时变特征的裂解炉燃料气系统热值软测量建模. 展开更多

关键词 ONLINE SVM 自适应建模 ALD值 isvm 燃料气热值

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采用三电平电压型PWM整流器的地铁牵引供电系统 被引量：17

6

作者 沈茂盛 刘志刚 +1 位作者 张钢 刁利军 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期74-77,共4页

提出了一种基于三电平电压型PWM整流器的新型地铁牵引供电系统(1500VDC),具有节能效果好、功率因数高、谐波含量小等优点,且易于采用模块化和冗余设计。论文重点介绍了变流系统的主电路拓扑、并联控制策略和三电平整流器控制策略,最后... 提出了一种基于三电平电压型PWM整流器的新型地铁牵引供电系统(1500VDC),具有节能效果好、功率因数高、谐波含量小等优点,且易于采用模块化和冗余设计。论文重点介绍了变流系统的主电路拓扑、并联控制策略和三电平整流器控制策略,最后给出仿真及实验结果。 展开更多

关键词 三电平PWM整流器 牵引供电系统 并联控制 错时矢量调制

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基于电压型PWM整流器的新型轻轨牵引供电系统 被引量：7

7

作者 卢西伟 刘志刚 +2 位作者 张钢 沈茂盛 刁利军 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期68-72,共5页

提出一种基于三相电压型PWM整流器的新型轻轨牵引供电系统,具有节能效果好、功率因数高、谐波含量小及电压稳定性好等优点,并且易于模块化和冗余设计。重点介绍了变流系统的主电路拓扑、PWM整流器的控制策路、并联控制策略和错时矢量调... 提出一种基于三相电压型PWM整流器的新型轻轨牵引供电系统,具有节能效果好、功率因数高、谐波含量小及电压稳定性好等优点,并且易于模块化和冗余设计。重点介绍了变流系统的主电路拓扑、PWM整流器的控制策路、并联控制策略和错时矢量调制(ISVM)技术。仿真和实验结果表明该系统可行。 展开更多

关键词 PWM整流器 牵引供电系统 错时矢量调制技术 并联控制

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一种基于快速增量SVM的入侵检测方法 被引量：7

8

作者 牟琦 陈艺坤 +1 位作者 毕孝儒 厍向阳 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第12期92-94,共3页

针对基于支持向量机(SVM)的入侵检测方法检测率低、检测速度慢的问题,提出一种基于快速增量SVM的入侵检测方法B-ISVM。该方法在确定邻界区后筛选其中的样本进行训练,完成分类超平面的初步构造,利用筛选因子提取支持向量,再进行基于KKT... 针对基于支持向量机(SVM)的入侵检测方法检测率低、检测速度慢的问题,提出一种基于快速增量SVM的入侵检测方法B-ISVM。该方法在确定邻界区后筛选其中的样本进行训练,完成分类超平面的初步构造,利用筛选因子提取支持向量,再进行基于KKT条件的增量学习,实现增量SVM分类器的构造。实验结果表明,该方法可以提高入侵检测率和检测速度,拥有更好的分类性能。 展开更多

关键词 入侵检测 增量支持向量机 K-均值算法 邻界区 样本分散度

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虚拟机可瞬时开启的私有桌面云架构 被引量：4

9

作者 陈鑫 徐义臻 +3 位作者 郭禾 于玉龙 罗劼 王宇新 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期3059-3062,共4页

私有桌面云被广泛应用在集中计算、集中管理、远程办公等场景中。现有的私有桌面云多基于OpenStack云操作系统搭建,然而,该操作系统在使用时会出现虚拟机开启时间过长导致用户等待的问题,无法满足某些应用的高实时性要求。对此,使用模... 私有桌面云被广泛应用在集中计算、集中管理、远程办公等场景中。现有的私有桌面云多基于OpenStack云操作系统搭建,然而,该操作系统在使用时会出现虚拟机开启时间过长导致用户等待的问题,无法满足某些应用的高实时性要求。对此,使用模板镜像策略和网络连接存储策略作为云存储层解决方案,提出一种虚拟机可瞬时开启(ISVM)的私有桌面云架构。ISVM桌面云架构包括云管理层、云存储层、云服务层。经过测试和分析发现,ISVM私有桌面云架构的虚拟机开启时间约为OpenStack云平台虚拟机开启时间的1/100,达到了毫秒数量级,能够满足应用的实时性要求。 展开更多

关键词 桌面云 OPENSTACK 云架构 瞬时开启虚拟机 存储

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融合表面肌电和加速度信号的下肢运动模式识别研究 被引量：8

10

作者 席旭刚 汤敏彦 +2 位作者 张自豪 张启忠 罗志增 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期2735-2741,共7页

为了提高下肢运动模式识别率,本文设计了一种融合表面肌电和加速度信号的下肢运动模式识别方法.首先,用局部均值分解将表面肌电信号分解为多个乘积函数(Product Functions,PFs),再计算PF成分的多尺度排序熵.然后,通过拉普拉斯权重(Lapla... 为了提高下肢运动模式识别率,本文设计了一种融合表面肌电和加速度信号的下肢运动模式识别方法.首先,用局部均值分解将表面肌电信号分解为多个乘积函数(Product Functions,PFs),再计算PF成分的多尺度排序熵.然后,通过拉普拉斯权重(Laplacian score,LS)特征选择算法选定每路肌电信号的一个尺度排序熵为特征,并把该特征和加速度信号的排序熵组成特征向量.最后,根据类内欧氏距离和类间样本分布,设计了改进的二叉树支持向量机,把特征向量输入该支持向量机进行下肢运动模式分类.实验结果表明所提方法对七个日常动作的平均识别率达到98.62%,相较于其他方法有较高的识别率. 展开更多

关键词 下肢运动模式识别 表面肌电信号 加速度信号 多尺度排序熵 改进二叉树支持向量机

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基于改进的SVM分类器的医学图像分类新方法 被引量：6

11

作者 蒋芸 李战怀 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第1期53-55,共3页

支持向量机(SVM)是一种准确度高的分类器,具有很好的容错和归纳能力;粗糙集理论方法在处理大数据量、消除冗余信息等方面具有优势。将两者相结合提出一种改进的SVM分类算法ISVM,并将其应用于乳腺X光图像分类。实验结果表明,ISVM的分类... 支持向量机(SVM)是一种准确度高的分类器,具有很好的容错和归纳能力;粗糙集理论方法在处理大数据量、消除冗余信息等方面具有优势。将两者相结合提出一种改进的SVM分类算法ISVM,并将其应用于乳腺X光图像分类。实验结果表明,ISVM的分类精确度可达到96.56%,比SVM的分类精确度(92.94%)要高3.42%,同时错误分辨率也平均接近100%。 展开更多

关键词 改进的支持向量机方法 粗糙集 乳腺X光图像

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基于KPCA及SVM的蛋白质O-糖基化位点的预测 被引量：3

12

作者 杨雪梅 苏祯 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第25期7371-7376,共6页

为了提高蛋白质O-糖基化位点的预测准确率,提出了把核主成分分析(KPCA)与支持向量机(SVM)相结合的方法。实验样本用稀疏编码方式编码,窗口长度为21。首先,用核主成分分析提取了样本的核主成分(特征);然后,在特征空间中用改进的支持向量... 为了提高蛋白质O-糖基化位点的预测准确率,提出了把核主成分分析(KPCA)与支持向量机(SVM)相结合的方法。实验样本用稀疏编码方式编码,窗口长度为21。首先,用核主成分分析提取了样本的核主成分(特征);然后,在特征空间中用改进的支持向量机(ISVM)进行分类(预测)。在使用支持向量机分类时,设置了一个边界系数αc来减少运算的复杂度。实验结果表明,使用KPCA+ISVM的方法预测的效果优于PCA+SVM的预测效果。预测准确率为87%。更进一步,用不同长度的样本做实验(w=5,7,9,11,21,31,41,51),使用多数投票法综合各子分类器的优势。结果表明,组合分类器的预测准确率优于子分类器的预测准确率,预测准确率为88%。 展开更多

关键词 预测蛋白质 核主成分分析 改进的支持向量机 组合分类器

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基于KKT和超球结构的增量SVM算法的云架构入侵检测系统 被引量：7

13

作者 张文兴 樊捷杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第10期2886-2890,共5页

针对传统入侵检测系统(IDS)处理数据负载过重,不支持多主机数据联合分析,以及大规则库维护的问题,提出一种云架构的基于卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件和超球结构的增量支持向量机(KS-ISVM)入侵检测系统。将客户端抓取的数据包经过预处理生... 针对传统入侵检测系统(IDS)处理数据负载过重,不支持多主机数据联合分析,以及大规则库维护的问题,提出一种云架构的基于卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件和超球结构的增量支持向量机(KS-ISVM)入侵检测系统。将客户端抓取的数据包经过预处理生成样本空间,然后发送至云端使用KS-ISVM进行建模分析,利用KKT条件对增量样本进行筛选,选取违反KKT条件的样本作为有用样本,剔除KKT范围内的所有样本;此外,为了保证剔除的样本为冗余样本,进一步采用超球结构的方法对样本进行第二次筛选,将超球范围内的样本作为有用样本,剔除其余样本;最后将选取的样本进行合并,对SVM进行更新训练。利用KDDCUP99数据进行实验验证,并与SVM、批量支持向量机(Batch-SVM)、互检KKT条件的增量学习(K-ISVM)算法进行对比,结果表明,KS-ISVM具有良好的预测能力和样本淘汰能力,准确率达到90.3%,而SVM、Batch-SVM和K-ISVM三种方法准确率均在89%以下;同时还对并行KSISVM进程联合分析,发现单进程的分析时间由6 351 s降低到16进程的146 s,分析时间大大降低,说明了多进程的有效性,满足云计算环境中的入侵检测系统对效率和精度的要求。 展开更多

关键词 入侵检测系统 云架构 增量支持向量机 卡罗需-库恩-塔克条件 超球结构

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矩阵变换器调制策略综述

14

作者 吴志强 《黑龙江科技信息》 2016年第7期140-140,共1页

矩阵变换器含有大量的开关,所利用的数学模型应用比较繁琐,控制量大,所以在矩阵变换器的实际应用当中,采用适宜的调制策略进行控制,才可以确保系统可靠的运行。本文在矩阵变换器拓扑结构的基础之上来叙述三相交-交矩阵变换器的三种调制... 矩阵变换器含有大量的开关,所利用的数学模型应用比较繁琐,控制量大,所以在矩阵变换器的实际应用当中,采用适宜的调制策略进行控制,才可以确保系统可靠的运行。本文在矩阵变换器拓扑结构的基础之上来叙述三相交-交矩阵变换器的三种调制策略:直接传递函数法(DTF)、间接空间矢量法(ISVM)和双电压控制法(TVC),通过对这三种调制算法的学习进行了比较与展望。 展开更多

关键词 矩阵变换器 调制策略 DTF isvm TVC

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基于三相电压型PWM地铁牵引供电整流器的研究

15

作者 颜全生 杜江 《机车电传动》 北大核心 2009年第6期44-47,共4页

以深圳地铁1500V直流牵引供电系统为研究对象,提出供电站整流变压器系统的电路结构,论述了PWM整流器的数学模型和控制策略。重点介绍了PWM整流器的控制系统原理和整流器的并联电路、错时矢量调制技术的应用,最后给出了仿真试验结果。

关键词 PWM整流器 牵引供电系统 错时矢量调制 仿真 深圳地铁

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基于增量支持向量机算法的大数据网络安全系统检测技术 被引量：1

16

作者 王斌 王业 +1 位作者 孙齐振 赵毅 《自动化与仪器仪表》 2024年第8期9-13,共5页

研究采用支持向量机算法来处理大规模网络流量数据的特性,使其能够适应网络流量数据特性、处理高维度以及分析非线性可分数据。研究提出并应用增量支持向量机算法解决大数据网络安全系统检测中的异常检测问题,算法综合利用了历史数据中... 研究采用支持向量机算法来处理大规模网络流量数据的特性,使其能够适应网络流量数据特性、处理高维度以及分析非线性可分数据。研究提出并应用增量支持向量机算法解决大数据网络安全系统检测中的异常检测问题,算法综合利用了历史数据中的非支持向量样本和支持向量样本,以提高模型的性能和效率。研究结果显示,研究提出的算法在训练时间上明显优于传统算法,但分类准确率相近。最终,研究提出的算法在增量学习结束后的检测模型性能上优于传统算法,检测时间为传统算法的60.68%,异常检测率提升12.41%,误报率下降52.94%。因此,研究提出的安全系统检测技术在网络安全领域具有重要的应用前景。 展开更多

关键词 CSV-KKT-isvm算法 网络安全检测 增量学习 网络异常流量

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