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深度增强学习在不平衡分类上的研究

深度增强学习在不平衡分类上的研究

作者：戚潇明华南理工大学

学位级别：硕士

在机器学习研究领域,对不平衡的数据建立分类模型一直都是难题,因为模型会偏向于多数类样本的特征,使少数类样本很难被识别。从数据挖掘的角度,尽管少数类样本比较罕见,但其可能带有更多有价值的重要信息,因而少数类样本通常是一个更重... 详细信息

在机器学习研究领域,对不平衡的数据建立分类模型一直都是难题,因为模型会偏向于多数类样本的特征,使少数类样本很难被识别。从数据挖掘的角度,尽管少数类样本比较罕见,但其可能带有更多有价值的重要信息,因而少数类样本通常是一个更重要的群体。传统的不平衡分类算法在数据分布极度不平衡时可能会失效,并且不能适用更普遍的不平衡分类场景。因此,本文提出基于深度增强学习的通用模型以解决不平衡分类问题。本文具体工作如下:(1)从理论上分析了深度增强学习算法用于不平衡分类的可行性,其基本出发点就是设计回报函数和交互规则,使智能体更加关注少数类样本,并从不断积累的回报中学习不平衡分类的策略。(2)提出了基于DQN(Deep Q Network)的不平衡分类模型DQNImb,主要包括模拟环境的构建,智能体与环境交互规则的定义和回报函数的设计。对于不平衡数据分类,回报函数对少数类样本分类动作给予相对较高的奖励和惩罚,使智能体对少数类样本更为关注。(3)通过理论分析和多组实验深入研究了基于DQN的不平衡二分类模型,分析了模型的优越性和鲁棒性、分类策略的收敛性、回报函数的合理性、模型训练的可靠性。实验结果表明本文模型的分类性能优于其他不平衡分类算法,在数据分布极度不平衡时也能有较好的泛化能力。(4)将基于DQN的不平衡分类模型应用至不平衡多分类问题。实验结果表明,本文的模型也可有效地解决不平衡多分类问题。

关键词：深度增强学习不平衡分类分类策略回报函数

SDN中基于NFV的DDoS攻击防御技术研究

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SDN中基于NFV的DDoS攻击防御技术研究

作者：许传丰福建师范大学

学位级别：硕士

软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)作为新兴的网络架构,具有集中控制、高利用率、可编程的优点,是未来网络提供灵活、多样的网络连接和服务不可缺少的部分,在物联网和云计算等领域具有广泛的应用前景。但SDN带来便利的同... 详细信息

软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)作为新兴的网络架构,具有集中控制、高利用率、可编程的优点,是未来网络提供灵活、多样的网络连接和服务不可缺少的部分,在物联网和云计算等领域具有广泛的应用前景。但SDN带来便利的同时也面临着许多安全挑战。其中,分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击是最值得关注的安全问题之一。在SDN网络中,DDoS攻击持续耗尽网络中关键设备的资源,导致SDN网络无法提供正常服务,甚至崩溃。近年来,网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)技术的出现,为解决SDN中的DDoS攻击问题提供了新的思路。NFV凭借高效的资源管理能力和灵活的动态部署等优点,开始被引入到SDN网络中,并用于提高SDN网络的安全性。本文针对SDN网络中的DDoS攻击问题,以检测攻击、溯源攻击和缓解攻击为目标,通过结合NFV技术对DDoS攻击防御方法展开研究,主要研究工作包括:(1)基于强化学习-随机森林算法的DDoS攻击检测方法。针对SDN网络中DDoS攻击检测方法在控制器负载和检测精度方面的不足,设计基于软件定义网络的网络功能虚拟化(Software-Defined Network Functions Virtualization,SDNFV)网络架构,提出基于强化学习-随机森林算法的DDoS攻击检测方法,用于改进检测精度和减轻控制器负载,提高SDN网络整体的安全性。通过仿真实验对方案性能进行验证,表明该方案在攻击响应时间、CPU利用率和检测精度方面表现较好。(2)基于分类策略的DDoS攻击溯源方法。针对SDN网络中DDoS攻击溯源方法在溯源效率和溯源响应时间方面的不足,基于本文提出的SDNFV架构,提出依据DDoS攻击检测结果的分类策略。对分类后处于危险状态的位置,采取基于条件熵的路径回溯,并对处于可疑状态的位置进行部署监测节点。通过仿真实验对方案性能进行验证,表明该方案在溯源时间和CPU利用率方面表现较好。(3)基于囚徒困境博弈的DDoS攻击缓解方法。针对SDN网络中DDoS攻击缓解方法在伸缩性和资源利用方面的不足,设计多控制器协作系统,通过协作系统内部成员的协作完成DDoS攻击缓解作用。并针对上述系统中的成员在协作过程中采取“自私行为”和“恶意行为”的问题,引入囚徒困境博弈技术,提出添加赏罚分明激励机制的重复囚徒困境博弈模型,并依据博弈结果,提出基于社会信誉值的资源分配机制,从而提高协作系统的协作性。通过仿真实验对方案性能进行验证,表明该方案在分组丢包率、信誉值和资源分配量方面表现较好。

关键词：软件定义网络网络功能虚拟化分布式拒绝服务攻击强化学习-随机森林算法分类策略囚徒困境博弈

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高光谱图像多分类方法研究与应用

高光谱图像多分类方法研究与应用

作者：林喆祺哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着成像光谱仪的发展,高光谱图像的成像精度不断提高,在经济建设与国防安全领域的作用日益上升。与之而来的是高光谱数据维度急剧上升,非线性增强,这给传统的高光谱分类以及变化检测方法带来了挑战。本文通过研究传统高光谱分类以及检... 详细信息

随着成像光谱仪的发展,高光谱图像的成像精度不断提高,在经济建设与国防安全领域的作用日益上升。与之而来的是高光谱数据维度急剧上升,非线性增强,这给传统的高光谱分类以及变化检测方法带来了挑战。本文通过研究传统高光谱分类以及检测方法中存在的问题,分别提出了对应的改进算法,提升了精度和效率。本文首先改进了SVM分类器使用的传统OAO策略。通过引入最大误差上界中的Chernoff距离和Jeffries-Matusita距离作为类别之间的可分性度量,分别构建了基于C距离的OAA策略和基于JM距离的类对决策树策略。同时对SVM分类器的核函数进行定制,通过加权使得分类器更加适应数据集。实验表明,两种方法都可以有效的提升分类算法的精度和效率。然后提出了应用于高光谱分类算法的视觉词袋模型。高光谱数据非线性严重,因此视觉词袋模型中采用CNN作为特征提取部分,有效弥补了传统分类器的不足。同时改进了SLIC算法,使其能够运用在高光谱图像数据上。词袋模型结合了空谱信息,弥补了传统算法中只使用光谱信息的不足。最后通过实验验证算法的有效性。最后针对高光谱变化检测任务提出了CNN-LSTM模型。变化检测任务可以看成特殊的分类任务,模型通过LSTM单元利用时序信息,改进了传统分类算法无法利用时序信息的缺点。同时模型提取的特征保证了样本不足时的迁移学习的辨识精度。通过非迁移学习以及迁移学习实验验证了该模型的有效性,且在复合样本的迁移学习实验中验证了该模型优于CNN模型,证明了时序信息在高光谱变化检测任务中的重要性。

关键词：分类策略可分性度量视觉词袋模型超像素划分 LSTM单元

Fractal image encoding with flexible classification sets

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Chinese Science Bulletin 2014年第14期59卷 1597-1606页

作者： Jianji Wang Xuguang Lan Yuehu Liu Nanning Zheng Institute of Artificial Intelligence and Robotics Xi’an Jiaotong University

Fractal image compression(FIC)technology is an interesting attempt at structure similarity-based image compression.It has been widely applied in many fields such as image encryption,image retrieval,image sharpening,and pattern recognition.However,overlong encoding time is the main difficulty for the application of FIC.In this paper,a new FIC speedup algorithm is proposed with two steps.Firstly,the simplified statistical variable expressions can speed up encoding twice more than the baseline fractal compression(BFC)without loss of image quality corresponding to BFC.Secondly,based on the fact that the affine self-similarity is equivalent to the absolute value of Pearson’s correlation coefficient,a new block classification strategy with flexible classification sets is proposed to speed up encoding further.The experiment results and theoretical analysis show that the proposed scheme achieves high performance in both image quality preservation and encoding efficiency.

关键词：分形图像编码分类策略 Pearson相关系数设置分形图像压缩图像质量变量表达式 FIC

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基于模糊支持向量机的膜蛋白分类研究

生物医学工程研究 2007年第4期26卷 299-304页

作者：邹凌云王正志王勇献国防科技大学机电工程与自动化学院自动化研究所长沙410073 国防科技大学计算机学院并行计算与分布处理重点实验室长沙410073

以氨基酸组成为特征对膜蛋白的分类,忽略了序列残基之间的相关性信息,而采用传统支持向量机算法作为分类算法,在解决多类问题时会出现分类盲区问题。针对这两种情况,计算蛋白质序列的氨基酸组成、二肽组成以及6种氨基酸相关系数,将三类... 详细信息

以氨基酸组成为特征对膜蛋白的分类,忽略了序列残基之间的相关性信息,而采用传统支持向量机算法作为分类算法,在解决多类问题时会出现分类盲区问题。针对这两种情况,计算蛋白质序列的氨基酸组成、二肽组成以及6种氨基酸相关系数,将三类特征结合,作为膜蛋白序列的特征向量;同时采用模糊支持向量机作为分类器,解决了传统支持向量机在多类数据识别中的盲区问题。测试结果表明,在相同特征输入下,模糊支持向量机分类性能优于传统支持向量机;在相同分类器的情况下,氨基酸组成、二肽组成和相关系数组合的特征选择方法的分类性能优于只使用其中一类或两类特征的方法;而采取组合特征和模糊支持向量机相结合的分类策略,在独立性数据集测试中的整体预测精度达到97%,优于现有的多种分类策略,是目前最有效的膜蛋白分类方法之一。

关键词：模糊支持向量机自相关函数分类策略膜蛋白跨膜蛋白

基于局部支持向量机的蛋白质相互作用的预测方法

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生物医学工程研究 2008年第2期27卷 69-73页

作者：倪青山王正志王广云强波国防科技大学机电工程与自动化学院湖南长沙410073

针对蛋白质相互作用的预测问题,我们提出了一种基于局部支持向量机的预测方法。该方法充分考虑了蛋白质相互作用数据的局部相似性特征,提出在待测样本附近构建支持向量机模型。对两个真实的蛋白质相互作用数据集H.pylori和Human的测试... 详细信息

针对蛋白质相互作用的预测问题,我们提出了一种基于局部支持向量机的预测方法。该方法充分考虑了蛋白质相互作用数据的局部相似性特征,提出在待测样本附近构建支持向量机模型。对两个真实的蛋白质相互作用数据集H.pylori和Human的测试表明。

关键词：蛋白质相互作用支持向量机核函数局部方法分类策略

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一种新的嵌入零树小波ECG信号编码算法

曲靖师范学院学报 2003年第6期22卷 68-70页

作者：吴丽华曲靖师范学院计算机科学系云南曲靖655000

新的嵌入零树小波ECG信号编码算法能够通过合理分配比特、改进零树集合、完善分类策略等措施进一步提高SPIHT算法的工作效率 .实验结果表明 :这种算法是一种高效的ECG信号编码算法 ,其压缩速度、信号复原质量等关键性技术指标均明显优于... 详细信息

新的嵌入零树小波ECG信号编码算法能够通过合理分配比特、改进零树集合、完善分类策略等措施进一步提高SPIHT算法的工作效率 .实验结果表明 :这种算法是一种高效的ECG信号编码算法 ,其压缩速度、信号复原质量等关键性技术指标均明显优于SPIHT算法 .

关键词：小波变换 SPIHT ECG信号编码比特分配零树集合分类策略

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城市流动人口管理的国家模式与分类机制

上海城市管理 2010年第4期19卷 16-20页

作者：宋言奇苏州大学中国特色城镇化研究中心

流动人口的强流动性,使得管理体制经常被"牵着鼻子走",严重影响了城市化进程中的协调发展战略。因此,建立全国一盘棋式的管理体制,就可以减少管理成本、有利于流动人口自身发展、促进管理上的创新、控制服务管理上的漏洞等,可以以静制动... 详细信息

流动人口的强流动性,使得管理体制经常被"牵着鼻子走",严重影响了城市化进程中的协调发展战略。因此,建立全国一盘棋式的管理体制,就可以减少管理成本、有利于流动人口自身发展、促进管理上的创新、控制服务管理上的漏洞等,可以以静制动,以不变应万变,强化分类管理和行政资源的优化整合,构建养老储蓄、"同伴教育"等政府社区交融的管理态势。

关键词：流动人口全国一盘棋分类策略社区作用

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做一个“讲理”的数学老师

中小学数学（小学版） 2009年第7期 104-105页

作者：王广阔江苏省铜山县三堡实验小学

案例一苏教版数学教材五年级上册《找规律》的第一个环节：红蓝红蓝依次重复排列的花盆，第15盆花是什么颜色？教学时，有的学生想出了画图策略，有的学生想出了分类策略（奇数位置是红花，偶数位置是蓝花，所以第15盆是红花），有的同... 详细信息

案例一苏教版数学教材五年级上册《找规律》的第一个环节：红蓝红蓝依次重复排列的花盆，第15盆花是什么颜色？教学时，有的学生想出了画图策略，有的学生想出了分类策略（奇数位置是红花，偶数位置是蓝花，所以第15盆是红花），有的同学想出了计算策略（15÷2=7（组）……1（盆），所以第15盆是红花）。面对学生的不同策略，教师问道：“你认为哪种策略更好？”教师本以为学生会回答计算策略，然后接着进行下一步教学。但是很多学生回答“分类策略比较好。”

关键词：分类策略计算策略《找规律》学生会数学教材五年级苏教版红花