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题名基于GASVM算法的通信网络入侵信号自动识别技术
被引量：3
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作者
杨本胜
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机构
广州松田职业学院
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出处
《机械与电子》
2021年第12期25-29,共5页
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文摘
针对当前通信系统入侵行为自动识别技术存在入侵信号样本识别成功率较低、误识别率和漏识别率较高的问题,提出基于GASVM算法的通信网络入侵信号自动识别技术。利用混沌原理提取通信网络入侵的非平稳信号时域特征,并凭借自回归模型提取对应频域特征,捕捉邻域入侵信号间的非线性时空动作频率,评价相邻行为间的状态关联性,预测入侵信号后续行为,完成入侵信号的识别。实验表明,所提方法识别精度高、误识别率较低,漏识别率非常低,具有可应用于实际的理论价值。
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关键词
gasvm算法
通信网络
入侵信号识别
时域以及频域特征
长短期记忆模型
混沌原理
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Keywords
gasvm algorithm
communication network
identification of intrusion signal
time domain and frequency domain characteristics
the long and short term memory model
chaos principle
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名局域波信息熵在高速自动机故障诊断中的应用
被引量：10
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作者
潘宏侠
都衡
马春茂
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机构
中北大学机械与动力工程学院
重庆青山工业有限责任公司
西北机电工程研究所
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出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2015年第6期1159-1164,1205,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51175480)
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文摘
针对自动机工作时的短时冲击信号特征,首先,对其运动形态进行分解,截取与故障构件动作相对应的振动信号进行分析;其次,利用多层小波包分解截取信号,对其频率成分及能量分布进行研究;然后,将小波包分解后频带能量大的信号重构进行局域波分解,同时提取局域波奇异谱熵、边际谱熵和特征空间谱熵定量描述信号状态的时域、频域和能量的变化,并将其作为故障特征量;最后,利用遗传算法的全局寻优能力对支持向量机的参数进行优化,建立了遗传支持向量机(genetic algorithms-support vector machine,简称GA-SVM)模型,将提取的特征量输入其中进行故障分类识别,并将识别结果与空间穷尽搜索支持向量机(support vector machine,简称SVM)的识别结果进行对比。
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关键词
局域波
信息熵
自动机
遗传支持向量机
小波包分解
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Keywords
local wave
information entropy
automata
genetic algorithms-support vector machine（gasvm）
wavelet packet decomposition
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分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于机器学习的网络流量分类算法分析研究
被引量：6
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作者
李晓明
任慧
颜金尧
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机构
中国传媒大学信息工程学院
视听技术与智能控制系统文化部重点实验室
现代演艺技术北京市重点实验室
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出处
《中国传媒大学学报（自然科学版）》
2017年第2期9-14,共6页
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基金
国家科技支撑计划重大项目(2012BAH38F00)
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文摘
基于应用的流量分类在网络安全和管理中具有非常重要的作用。传统流量分类大部分是基于端口的预测方法和基于有效载荷的深度检测方法。由于当前网络环境中各种隐私问题以及基于动态端口和加密的应用,传统的网络流量分类策略的有效性已经逐步下降,目前主要集中在基于机器学习技术的流量分类模型进行研究。本文对各种基于机器学习算法的流量分类的比较,如贝叶斯网络(Bayes Net)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)、基于RBF的SVM流量分类和基于遗传算法的SVM(GaSVM)流量分类等。这些算法分别使用了全特征选择和优化后的特征集合,实验结果表明基于遗传算法的SVM流量分类精度较高,并在使用主成分特征也可以达到很高的精度。
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关键词
贝叶斯网络
朴素贝叶斯
机器学习
遗传算法
SVM
gasvm
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Keywords
Bayes Net
Naive Bayes
machine learning
genetic algorithm
SVM
gasvm
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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