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针对印刷品缺陷检测问题,为了对缺陷位置、形状、类型等信息进行有效的识别和分析,提出了一种基于改进多类支持向量机的印刷缺陷检测方法。首先根据人眼视觉特性,将配准后的印刷图像通过基于动态阈值的差分运算,快速地得到二值缺陷图像;然后采用由缺陷几何特征和形状特征构成的特征向量对缺陷信息进行分析和描述;最终通过改进的多类支持向量机实现印刷缺陷的准确识别。实验结果表明,相对于一对一型支持向量机(OVOSVM)和一对多型支持向量机(OVRSVM),在实际训练样本较少的情况下,该方法具有检测速度快、识别准确率高的特点,能够有效解决印刷品缺陷检测问题。 相似文献
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蝙蝠算法是一种新兴的元启发式算法,基本蝙蝠算法(BA)存在寻优精度低、易陷入局部最优等缺点。将椋鸟群的集体性行为引入到基本蝙蝠算法中,有效地提高了算法的搜索范围;引入线性递减权重,用于平衡全局搜索和局部搜索。通过一些测试函数对该算法进行仿真研究,结果表明改进的蝙蝠算法有效地避免了种群个体陷入局部最优,提高了算法的寻优精度,优化效果得到改善。 相似文献
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参照MIT Lincoln实验室的入侵检测实验方案,建立了一个基于Linux主机的入侵检测实验环境,提出了相应的入侵特征选择方案,并应用进化神经网络检测入侵,实现了对多种攻击的实时特征抽取及检测。实验表明:系统设计合理,特征抽取及检测方法有效,能较好地检测已知和未知入侵。 相似文献
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从最小二乘支持向量机的稀疏表达出发,构建高效的基于稀疏最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型,提出了一种通过基于核空间近似策略的有效低秩逼近来有效减小原始训练样本集中的支持向量数来实现最终模型的稀疏表达.以MIT KDD99数据集为基础,对所提出方法进行有效性验证,并与利用剪枝策略通过递归过程中不断减少模型中支持向量个数的稀疏化方法、基本最小二乘支持向量机以及标准支持向量机方法的性能进行对比.结果表明:基于核空间近似的最小二乘支持向量机稀疏化与标准最小二乘支持向量机相当;此外稀疏最小二乘支持向量机能够提高入侵检测响应速度. 相似文献
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提出了一种基于二进制灰狼算法和邻域粗糙集的案例推理分类算法(bGWO-NRS-CBR),以有效处理工控网络数据样本高维、冗余的问题。首先,将邻域粗糙集(NRS)中的依赖度概念和属性个数作为二进制灰狼优化算法(bGWO)的适应度函数,通过狼群不断更新位置寻找最小相对属性集;然后基于属性重要度对权重进行优化分配从而建立案例推理(CBR)分类模型;最后利用该模型对工控网络标准数据集进行入侵检测研究。实验结果表明,本文算法能够获得最小相对属性子集,并有效提高入侵检测算法的准确度和效率。 相似文献
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针对最小二乘支持向量机最佳算法参数难以确定的缺陷,提出了基于文化差分进化算法的最小二乘支持向量机(Cultural Differential evolution Algorithm Least Square Support Vector Machine,CDE-LSSVM)。该算法通过新型的文化差分进化算法优化确定最小二乘支持向量机核宽度参数和惩罚系数,建立具有良好预测性能的模型。同时,针对药物定量构效关系(Quantitative Structure-Activity Relationships,QSAR)模型具有高度非线性、变量之间存在相关性的特征,采用CDE-LSSVM建立HIV-1蛋白酶抑制剂的药物定量构效关系模型。模型具有很好的拟合精度与预测精度,且优于最小二乘支持向量机、BP神经网络和径向基神经网络。 相似文献
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提出了一种基于Windows注册表的分布式入侵检测系统(RIDS)的结构。讨论了以Windows注册表作为检测分析数据源的优势以及恶意行为对注册表的影响。给出了RIDS信息源数据模型,入侵分析算法,传感器、检测器、数据仓库的构成。对该类入侵检测系统的研究,将有助于丰富基于主机的入侵检测系统的检测手段。 相似文献
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改进了利用聚类算法查找孤立点的算法,提出在应用到入侵检测的过程中应该结合领域知识、考虑数值性质,这样可以提高检测质量。通过对收集到的网络数据的属性进行计算,找出其中的孤立点,可以使得检测系统在不需要手工编码和标识的训练数据前提下就能检测出攻击。最后通过比较多组实验数据,提出了一种比较有效的检测策略。 相似文献
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针对量子遗传算法(QGA)优化多峰函数时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺陷,提出了改进型量子遗传算法(IQGA)。引入个体浓度的概念,在量子门更新之前对种群进行筛选并剔除高浓度个体和劣个体,并用新的个体代替它们,增强了量子遗传算法全局搜索能力。通过典型复杂连续函数的对比测试,验证了该改进型量子遗传算法的可行性和有效性。 相似文献
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实际作业车间调度中多目标的动态优化更符合生产的需求。利用多目标优化问题的Pareto解集思想构建最大完工时间最小以及总拖期时间最小的数学模型,以事件驱动作为动态调度策略实现作业车间的动态调度。采用多目标蚁群算法优化启发式算法,并对算法的转移概率及全局信息素更新进行改进,加快算法的搜索收敛速度同时避免陷入局部最优。仿真实验证明,改进后的算法能实现Pareto前沿较好的均匀性与分布性,对双目标调度以及单个目标独自调度时的甘特图对比,表明双目标优化算法能更好地平衡各个目标的解。最后对急件插入以及机器故障两种动态事件进行仿真,验证了改进蚁群算法在实际动态调度中有较好的实现。 相似文献
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