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基于改进级联算法的不平衡数据集分类检测算法

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保定学院学报 2024年第2期37卷 98-103页

作者：吕文官薛峰安徽工业经济职业技术学院信息发展处安徽合肥230051 合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601

以提升不平衡数据集分类检测为研究目标,提出基于改进级联算法的不平衡数据集分类检测算法.首先,采用卡尔曼滤波法进行数据去噪预处理,利用小波阈值去噪算法二次消除噪声数据,并对去噪结果进行归一化预处理;利用DPC算法提取数据的局部... 详细信息

以提升不平衡数据集分类检测为研究目标,提出基于改进级联算法的不平衡数据集分类检测算法.首先,采用卡尔曼滤波法进行数据去噪预处理,利用小波阈值去噪算法二次消除噪声数据,并对去噪结果进行归一化预处理;利用DPC算法提取数据的局部密度特征,利用时间编码挖掘数据的时序性特征,采用Apriori算法的强关联规则提取数据集特征;利用模糊层次聚类算法对支持向量机进行优化,实现数据类型的划分;利用改进的级联算法联合布谷鸟算法实现不平衡数据集分类检测.实验结果表明本方法的分类协方差低于0.15,检测准确率高于95%,检测时间低于2.2 ms,有效提升了不平衡数据集分类检测效果.

关键词：卡尔曼滤波改进级联算法不平衡数据集分类检测

基于支持向量机的通信网络攻击行为分类检测方法

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信息与电脑 2024年第6期36卷 41-43页

作者：王洁吕奕飞陆军装甲兵学院研究生大队北京100036 军事科学院军事科学信息研究中心北京100142

由于通信网络流量数据具有高维性与复杂性,传统的网络攻击行为检测方法的检测准确率较低。为提高检测准确率,文章提出基于支持向量机的通信网络攻击行为分类检测方法,即使用预处理后的流量数据构建图卷积神经网络模型,提取特征并输入支... 详细信息

由于通信网络流量数据具有高维性与复杂性,传统的网络攻击行为检测方法的检测准确率较低。为提高检测准确率,文章提出基于支持向量机的通信网络攻击行为分类检测方法,即使用预处理后的流量数据构建图卷积神经网络模型,提取特征并输入支持向量机进行分类,得到最终的攻击行为分类结果。仿真实验结果表明,基于图卷积神经网络的分类检测结果的漏报率仅为0.78%,相较于基于BP神经网络和基于普通卷积神经网络的分类检测方法具有更高的检测精度。

关键词：支持向量机通信网络攻击行为分类检测

基于ELM和可见/近红外光谱的鲜枣动态分类检测

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光谱学与光谱分析 2015年第7期35卷 1870-1874页

作者：杨一张淑娟何勇山西农业大学工学院山西太谷030801 浙江大学生物系统工程和食品科学学院浙江杭州310058

枣营养丰富且品种繁多,不同品种的内外部品质与市场价格均存在差异,为了实现鲜枣品种分类的快速无损检测,以产自同一地区的板枣、鸡心枣和相枣为研究对象,动态采集光谱数据。采用移动平滑(moving smoothing)与多元散射校正(multiplicati... 详细信息

枣营养丰富且品种繁多,不同品种的内外部品质与市场价格均存在差异,为了实现鲜枣品种分类的快速无损检测,以产自同一地区的板枣、鸡心枣和相枣为研究对象,动态采集光谱数据。采用移动平滑(moving smoothing)与多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)相结合的方法预处理光谱数据,对预处理后的光谱数据采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)提取出11个特征波长分别为:980,1 860,1 341,1 386,2 096,1 831,1 910,1 628,441,768,601nm,其重要程度依次递减。以所提取的特征波长作为输入变量,建立极限学习机(extreme learning machine,ELM)分类模型,进行预测判别,并与偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LS-SVM)方法进行比较。结果表明:SPA-ELM方法所建校正模型的决定系数R2=0.972 38,校正均方根误差RMESC=0.018 724,SPA-ELM方法与SPA-PLS-DA和SPA-LSSVM方法判别准确率均为100%,说明ELM是一种有效的分类判别方法。该研究为鲜枣品种分类检测提供了新的理论基础。

关键词：鲜枣分类检测连续投影算法极限学习机

融合多尺度特征的国产光学影像辐射异常分类检测

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自然资源遥感 2022年第4期34卷 97-104页

作者：谭海张荣军樊文锋张一帆徐航自然资源部国土卫星遥感应用中心北京100048 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院阜新123000

随着我国航天遥感事业的高速发展,国产民用光学遥感卫星种类不断丰富,光学影像数据量呈跨越式增长,对光学遥感影像传感器校正产品的业务化日常质量检查带来巨大挑战。在质量检验业务中,影像辐射异常检查是影像质量检验的关键环节之一,... 详细信息

随着我国航天遥感事业的高速发展,国产民用光学遥感卫星种类不断丰富,光学影像数据量呈跨越式增长,对光学遥感影像传感器校正产品的业务化日常质量检查带来巨大挑战。在质量检验业务中,影像辐射异常检查是影像质量检验的关键环节之一,存在自动化检查技术能力缺失、人工参与多、效率低等问题。针对以上问题,提出了一种融合多尺度特征的辐射异常数据分类检测深度学习网络模型。该网络模型在EfficientNet-B0模型的基础上引入空洞空间卷积池化金字塔,通过设置不同大小的膨胀率,收集不同尺度下辐射异常数据特征,并将不同尺度上的特征进行通道拼接和池化卷积处理;再与EfficientNet-B0模型提取出来的特征进行融合处理,以提高分类检测模型的精度。实验结果表明,所提出的分类检测模型,对光学影像辐射异常数据检测分类具有较高的分类精度,优于其他模型分类精度,将有助于提升遥感影像辐射质量检验的自动化水平。

关键词： EfficientNet 深度学习辐射异常分类检测

基于无人机视觉的河道漂浮垃圾分类检测技术研究

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金属矿山 2021年第9期50卷 199-205页

作者：李德鑫闫志刚孙久运中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116

传统人工河道漂浮垃圾巡检耗时耗力,无人机、无人船河道巡检成为主要方式,目前尚局限于河道漂浮垃圾图像人工判读或简单计算机目标检测,缺乏对漂浮垃圾的自动分类检测。基于无人机航拍影像构建了研究区河道漂浮垃圾数据集,使用深度学习... 详细信息

传统人工河道漂浮垃圾巡检耗时耗力,无人机、无人船河道巡检成为主要方式,目前尚局限于河道漂浮垃圾图像人工判读或简单计算机目标检测,缺乏对漂浮垃圾的自动分类检测。基于无人机航拍影像构建了研究区河道漂浮垃圾数据集,使用深度学习方法对垃圾进行分类识别。顾及河道漂浮垃圾类别不均衡以及在无人机影像中占比较小等情况,在多尺度检测以及数据增强等方面对YOLOv5s目标检测算法进行了针对性改进,经试验验证,改进后算法相较于原始算法,提升了对小目标的检测精度,其类别均衡准确率提高了3.47%。研究表明:将深度学习方法与无人机技术相结合能够高效、准确地对垃圾进行识别和分类,为治理河道漂浮垃圾提供决策依据。

关键词：无人机漂浮垃圾分类检测深度学习小目标

环境样品中挥发性石油烃(C_(6)-C_(9))的分类检测技术研究

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中国测试 2020年第S2期46卷 26-29页

作者：李秋红郭启芬易景检测服务(天津)有限公司天津300380

该文采用吹扫捕集-气相色谱质谱法研究环境样品中挥发性石油烃的分类检测技术,挥发性石油烃经高纯氮气(或氦气)吹扫后吸附于捕集阱中,将捕集阱加热并以高纯氮气反吹,被热脱附出来的挥发性组分经气相色谱分离,质谱检测器检测。根据2-甲... 详细信息

该文采用吹扫捕集-气相色谱质谱法研究环境样品中挥发性石油烃的分类检测技术,挥发性石油烃经高纯氮气(或氦气)吹扫后吸附于捕集阱中,将捕集阱加热并以高纯氮气反吹,被热脱附出来的挥发性组分经气相色谱分离,质谱检测器检测。根据2-甲基戊烷、癸烷、甲苯和1,2,4-三甲苯保留时间窗定性,在确定的时间窗口内提取特定离子,分别检测脂肪族和芳香族石油烃,外标法定量。实验结果表明,在10~300μg/L线性范围内,脂肪族和芳香族线性关系良好,相关系数大于0.999,水质样品中挥发性石油烃的方法检出限为0.8~0.9μg/L,土壤和沉积物中挥发性石油烃的方法检出限为0.7mg/kg,样品的加标回收率在70%~90%,精密度测试RSD值均小于10%。

关键词：环境样品挥发性石油烃分类检测吹扫捕集-气相色谱质谱法

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云防御系统中自动分类检测机制的研究

云防御系统中自动分类检测机制的研究

作者：罗云峰华中科技大学

学位级别：硕士

在传统安全领域，恶意代码查杀主要依靠特征码匹配以及无特征码技术，前者快速准确但存在特征码滞后和膨胀问题，后者则存在较高的误报率和虚警率。凭借云自身强大的计算和处理能力，云安全技术使得查杀更加及时可靠。但是，云查杀本质... 详细信息

在传统安全领域，恶意代码查杀主要依靠特征码匹配以及无特征码技术，前者快速准确但存在特征码滞后和膨胀问题，后者则存在较高的误报率和虚警率。凭借云自身强大的计算和处理能力，云安全技术使得查杀更加及时可靠。但是，云查杀本质上仍然属于静态特征码扫描。而计算机处理性能的提升远远跟不上恶意代码的增长速度，云端特征库急剧膨胀，到最后仍会出现更新滞后和效率下降的问题。针对恶意程序主要依靠变形免杀技术实现快速增长的特点，提出在云防御系统中自动分类检测的机制，减少系统的上传和计算负荷，有效提高系统的查杀效率。在客户端模拟操作系统载入可执行程序的过程，定位到程序在磁盘中的入口地址，提取有效特征代码，从而识别是否属于某一类别恶意程序，或是某种编译器编译代码。如果判断为某一类别的恶意程序，反汇编调试执行程序，通过对代码段设置断点或是堆栈平衡原理找到原始程序入口点，并从入口点将原始程序转存到磁盘，以此实现对原始程序的扫描。在减少上传和计算的同时，提高了杀毒引擎对免杀过的恶意程序的查杀效率。为了验证自动分类功能的有效性，分别检测了常见恶意程序和免杀过的恶意程序，结果表明云端都能扫描出来并返回给客户端。测试3105个恶意程序样本，总的检测率为90.3%，对免杀应用的检测率为84.7%，均高于常见杀毒软件检测率。总体测试结果表明，自动分类功能有效减少了性能消耗，提高了检测率。

关键词：分类检测云安全恶意代码杀毒引擎

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基于深度神经网络的粗糙度分类检测

机床与液压 2023年第6期51卷 7-11页

作者：王帅易怀安陈永伦焦彦铭牛依伦桂林理工大学机械与控制工程学院广西桂林541006

现有的机器视觉测量表面粗糙度的方法依赖于特征提取来量化表面形态并建立预测模型,并且图片样本采集时高度依赖光源环境和拍摄角度。提出利用Swin-Transformer模型直接从表面纹理的数字图像中评估表面粗糙度并进行分类,避免了特征提取... 详细信息

现有的机器视觉测量表面粗糙度的方法依赖于特征提取来量化表面形态并建立预测模型,并且图片样本采集时高度依赖光源环境和拍摄角度。提出利用Swin-Transformer模型直接从表面纹理的数字图像中评估表面粗糙度并进行分类,避免了特征提取。实验中采用了不同的光源亮度和不同的角度进行拍摄,旨在模拟工业生产在线检测的环境。实验分类结果表明该方法对光源和拍摄角度具有良好的鲁棒性,测试集样本准确率可达97.54%。

关键词：机器视觉表面粗糙度分类检测鲁棒性

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基于视觉传达的模糊舰船图像目标分类检测

舰船科学技术 2023年第9期45卷 172-175页

作者：郭璟瑶郑州科技学院河南郑州450064

模糊舰船图像的有效分类识别可提高对目标的准确打击和辨识能力,提出基于视觉传达和图像增强的模糊舰船图像目标分类检测模型。构建模糊舰船图像的多传感视觉采集模型,采用目标图像与背景图像差分分析方法实现对舰船图像的目标特征提取... 详细信息

模糊舰船图像的有效分类识别可提高对目标的准确打击和辨识能力,提出基于视觉传达和图像增强的模糊舰船图像目标分类检测模型。构建模糊舰船图像的多传感视觉采集模型,采用目标图像与背景图像差分分析方法实现对舰船图像的目标特征提取和聚类处理,根据视觉聚类传达和目标图像的特征点增强结果,结合模糊C均值聚类算法,实现对舰船目标图像的分类检测。测试得知,该方法进行舰船目标分类检测的聚类性较好,识别精度较高,视觉传达效果显著增强。

关键词：视觉传达模糊舰船图像目标分类检测