【摘 要】
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针对SVM和PCA-SVM进行质量控制图模式识别时泛化能力不足和识别精度不高的问题,提出一种基于遗传优化的PCA-SVM控制图模式识别方法。该方法的基本思想是首先基于特征子空间降维方法,运用PCA算法对原始特征样本进行主元分析,有效降低原始特征样本维数并突出聚类,提取各模式之间的主元特征;然后把此特征看成遗传算法中一组染色体,对支持向量机分类器核参数和惩罚因子进行二进制编码,通过对随机产生的一组染
【机 构】
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重庆科技学院电气与信息工程学院,重庆理工大学数学与统计学院,重庆科创职业学院机电技术中心
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针对SVM和PCA-SVM进行质量控制图模式识别时泛化能力不足和识别精度不高的问题,提出一种基于遗传优化的PCA-SVM控制图模式识别方法。该方法的基本思想是首先基于特征子空间降维方法,运用PCA算法对原始特征样本进行主元分析,有效降低原始特征样本维数并突出聚类,提取各模式之间的主元特征;然后把此特征看成遗传算法中一组染色体,对支持向量机分类器核参数和惩罚因子进行二进制编码,通过对随机产生的一组染色体进行模式识别,并将此识别率作为遗传算法的适应度函数,通过选择、交叉和变异操作,对其参数进行自适应寻优
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为了高效地获取与主题相关的资源,就垂直搜索引擎展开了研究。首先,在现有的PageRank算法基础上,提出一种改进的PageRank算法来测量网页的链接相似度;其次,从单个网页考虑,利
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为了解决无线传感器网络的安全问题,提出了一种基于规范的入侵检测算法。该算法根据概率论的有关理论,对邻域节点的单位时间特征量设定阈值,阈值的设定方法具有通用性,并且阈值自适应更新,符合传感节点性能随着时间发生变化的特点。将检测节点获得的单位时间特征量值与阈值进行对比来判断入侵。通过仿真实验验证了该算法优于其他基于规范的入侵检测方案,不仅能够满足高检测率低误报率的要求,还具有较好的能效性。
针对无线自组织网的不可信中继节点会带来严重安全威胁的问题,提出利用干扰节点保障通信的物理层安全机制。其信息传输分为两个阶段:中继节点获得来自发送端和干扰节点的含人工噪声的信号;目的接收端在干扰节点的协助消噪后还原出原始信息。由于中继节点和窃听者的接收信号始终伴随严重的噪声干扰,系统具有较高的安全性。仿真结果表明,窃听者和干扰节点在处于不同地理位置时,系统均具有较大的安全传输速率。
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当前针对污染攻击的解决方案需要公钥基础设施支持,但这对于移动Ad hoc网络而言并不可取,因此提出了无需公钥基础设施的网络编码方案。所提方案允许数据包相互验证,从而使中间节点可判断这些包是否可以未经源验证即可共同编码。分析和比较了其他签名方案,表明无需公钥的网络编码签名功能足以防止污染攻击。
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