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基于rf算法的侧信道攻击方法研究

信息网络安全 2022年第1期 19-26页

作者：段晓毅李邮令狐韫行胡荣磊北京电子科技学院电子与通信工程系北京100070

目前,随机森林(rf)算法在侧信道分析领域的潜力还没有得到充分利用。文章提出一种基于rf算法的侧信道攻击方法,分别从输入数据处理和参数控制两方面进行模型优化,在特征点选择和rf算法参数调优两方面进行改进。对于高维数据,首先使用SOS... 详细信息

目前,随机森林(rf)算法在侧信道分析领域的潜力还没有得到充分利用。文章提出一种基于rf算法的侧信道攻击方法,分别从输入数据处理和参数控制两方面进行模型优化,在特征点选择和rf算法参数调优两方面进行改进。对于高维数据,首先使用SOST相关系数法选出100个特征点,然后对rf算法的各参数进行调优。实验结果表明,与采用默认参数值的基于rf算法的侧信道攻击相比,该方法的攻击成功率显著提高,模型的泛化能力也有一定程度的提高。

关键词：机器学习侧信道攻击 rf算法模型选择

基于GEE遥感云平台的安徽省建设用地分类研究

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绿色科技 2024年第1期26卷 183-188,193页

作者：龚智伟郑礼全陈志刚范雪山安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001

为研究安徽省近30年的城镇扩展变化,分析了其发展重心迁移路径。基于GEE遥感云平台,利用NPP/VIIRS夜间灯光数据提取城市范围;基于原始光谱波段构建特征数据,对特征数据进行特征优化;利用优化后的特征在初步提取的城市范围用随机森林(ran... 详细信息

为研究安徽省近30年的城镇扩展变化,分析了其发展重心迁移路径。基于GEE遥感云平台,利用NPP/VIIRS夜间灯光数据提取城市范围;基于原始光谱波段构建特征数据,对特征数据进行特征优化;利用优化后的特征在初步提取的城市范围用随机森林(random forest,rf)算法对Landsat影像数据进行再分类,对提取到的建设用地进行了重心迁移分析。结果表明:安徽省提取建设用地的平均OA为0.978%,Kappa系数为0.95,提取结果精度较高且可靠性高;1990-2020年安徽省城市建设用地总面积扩张698.21%,皖南区域扩张速率较快,皖北与皖中相差无几;影响城市初期建设的最主要因素是经济与人口,发展到一定程度后会有更多其他因素影响城市发展。

关键词： GEE rf算法特征优化建设用地扩张扩张驱动力

基于改进随机森林算法的强对流气象下电网保护预警算法设计

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电子设计工程 2024年第19期32卷 182-186页

作者：王艺博国家电网有限公司华北分部北京100054

为了提升电力系统在强对流天气下的应急处置水平,文中对电网恶劣天气下的保护预警方法展开研究。将电力设施的气象保护预警抽象为时间序列处理问题,并采用机器学习算法进行建模求解。在讨论决策树集成后rf收敛性问题的基础上引入了一种... 详细信息

为了提升电力系统在强对流天气下的应急处置水平,文中对电网恶劣天气下的保护预警方法展开研究。将电力设施的气象保护预警抽象为时间序列处理问题,并采用机器学习算法进行建模求解。在讨论决策树集成后rf收敛性问题的基础上引入了一种基于灰度关联的投影算法,通过挖掘电力网络的运行特征,在历史数据中找到与预测日特征最相似的投影日,从而为rf的决策提供支持。以大量真实气象数据为样本,对改进后rf算法进行的仿真实验结果表明,与单CART树相比,基于集成学习的rf算法具有更强的泛化能力,MAE和RMSE分别降低了51.48%及41.70%。而相较于现有主流的FNN神经网络算法,该算法的性能也有明显提升,且MAE、RMSE分别下降了36.91%及26.09%。

关键词：强对流天气时间序列机器学习 rf算法电网保护预警

基于机器学习优化的GNSS曲面高程拟合方法

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城市勘测 2024年第3期 118-121页

作者：王志文中国建筑材料工业地质勘查中心山西总队山西太原030031

针对在区域内大地高进行正常高转换过程中,出现的将传统曲面拟合方式和非线性机器学习算法割裂的现象。本文提出了使用BP神经网络和随机森林(rf)算法对线性曲面拟合方式进行优化,通过使用某矿区观测站的实测GNSS和水准数据进行实验,实... 详细信息

针对在区域内大地高进行正常高转换过程中,出现的将传统曲面拟合方式和非线性机器学习算法割裂的现象。本文提出了使用BP神经网络和随机森林(rf)算法对线性曲面拟合方式进行优化,通过使用某矿区观测站的实测GNSS和水准数据进行实验,实验完成了对GNSS曲面拟合工作后,使用了机器学习算法进行再建模来进一步逼近真实高程信息。实验结果表明:在观测区域较大和高程异常不规则的情况下,使用BP神经网络对曲面拟合结果进行非线性优化能实现更加精确的GNSS高程拟合精度。为进一步提升对地高程观测精度提供了思路,对各类工程建设和矿区变形监测具有现实意义。

关键词： BP神经网络 rf算法区域建模高程拟合

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基于LOF与rf法冲击地压危险性等级评价

价值工程 2024年第9期43卷 22-25页

作者：程玉印徐兴爱向立王嘉弋李志强云南磷化集团海口磷业有限公司昆明650000

冲击地压是我国煤矿目前面临的一种危害性极大的灾害,如何准确对冲击地压灾害评价是目前亟需解决的问题。根据发生地质条件和开采技术条件选取煤厚、倾角、构造情况、煤层倾角变化、厚度变化、瓦斯浓度、顶板管理和卸压情况等9个指标。... 详细信息

冲击地压是我国煤矿目前面临的一种危害性极大的灾害,如何准确对冲击地压灾害评价是目前亟需解决的问题。根据发生地质条件和开采技术条件选取煤厚、倾角、构造情况、煤层倾角变化、厚度变化、瓦斯浓度、顶板管理和卸压情况等9个指标。考虑指标存在离群值,导致冲击地压评价模型准确率下降,本文提出了LOF与Random Forest(rf)组合的冲击地压评价模型,采用LOF消除冲击地压评价数据集中的离群值,建立LOF与rf组合的冲击地压模型。结果表明LOF与rf组合模型大大提高了评价模型的准确率,为冲击地压评价提供一种方法。

关键词： LOF算法 rf算法冲击地压

基于贝叶斯优化随机森林输电线路故障识别方法

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中国新技术新产品 2024年第8期 10-12页

作者：赵岩孙江山黑龙江科技大学电气与控制工程学院黑龙江哈尔滨150022

针对输电线路线路故障精度低的问题,本文提出一种贝叶斯优化随机森林(Random Forest,rf)的输电线路故障识别方法。通过经验模态分解提取故障特征,构成特征集,采用贝叶斯优化rf来挖掘特征集与短路故障类型之间的关系。结果表明,TPE-rf能... 详细信息

针对输电线路线路故障精度低的问题,本文提出一种贝叶斯优化随机森林(Random Forest,rf)的输电线路故障识别方法。通过经验模态分解提取故障特征,构成特征集,采用贝叶斯优化rf来挖掘特征集与短路故障类型之间的关系。结果表明,TPE-rf能快速优化超参数,提高诊断精度,避免过渡电阻、故障初始角的影响。

关键词：输电线路故障识别经验模态分解贝叶斯优化 rf算法

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基于GEE的多源数据耕地自动提取研究

农业与技术 2024年第4期44卷 69-73页

作者：夏伟健徐良骥黄华东安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽淮南232001 合肥综合性国家科学中心能源研究院安徽合肥230031 矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心安徽淮南232001

为更好地保护耕地资源实现中国式现代化的重要粮食安全局面,提升耕地资源提取精度、自动化程度是必不可少的。针对目前使用单一遥感数据进行耕地提取时存在的不足,本文以淮南市为例,基于Google Earth Engine(GEE)平台,获取Sentinel-1和S... 详细信息

为更好地保护耕地资源实现中国式现代化的重要粮食安全局面,提升耕地资源提取精度、自动化程度是必不可少的。针对目前使用单一遥感数据进行耕地提取时存在的不足,本文以淮南市为例,基于Google Earth Engine(GEE)平台,获取Sentinel-1和Sentinel-2图像并进行预处理利用Sentinel-1的VV、VH波段以及Sentinel-2的NDVI、NDWI、BSI等指数。加入研究区的高程、坡度和坡向信息后,使用支持向量机(SVM)和随机森林(rf)分类算法对影像进行土地利用类型分类,通过开运算的形态学处理提取耕地并做精度分析。结果表明:与仅使用单一光谱数据相比,引入SAR数据和高程数据后,SVM算法和rf算法的总体精度(OA)分别提高了0.06和0.16,其中rf算法精度更高,总体精度达到了0.89。此外,形态学处理可以消除一些非耕地的细小图斑,进一步提高了耕地提取精度,总体精度达到了0.93,Kappa系数达到了0.90。

关键词： Google Earth Engine 土地利用耕地保护 rf算法 SVM算法

基于rf-Apriori混合算法的关键涉恐特征关联规则挖掘

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火力与指挥控制 2022年第7期47卷 89-96页

作者：潘翔郭璇吴文辉肖治庭国防科技大学信息通信学院武汉430010 武警警官学院成都610213

提出一种基于rf-Apriori混合算法的关键涉恐特征关联规则挖掘方法。通过构建多元特征样本数据集,对样本数据预处理后使用rf算法训练生成涉恐威胁主体识别模型,快速发现关键涉恐特征,使用Aprior算法提取关键涉恐特征的频繁项集及关联规则... 详细信息

提出一种基于rf-Apriori混合算法的关键涉恐特征关联规则挖掘方法。通过构建多元特征样本数据集,对样本数据预处理后使用rf算法训练生成涉恐威胁主体识别模型,快速发现关键涉恐特征,使用Aprior算法提取关键涉恐特征的频繁项集及关联规则,对关联规则的有效性、可靠性与关联性进行量化评估。实验表明,基于rf-Apriori混合算法能够有效识别涉恐威胁主体,可合理选择关键涉恐特征,快速提取主要涉恐特征的关联规则,提升反恐情报预警预防效能。

关键词：反恐情报 rf算法 Apriori算法频繁项集关联分析涉恐威胁主体

基于GEE平台结合rf和SVM算法的茶园提取研究

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林业调查规划 2023年第1期48卷 1-6页

作者：钱瑞徐伟恒西南林业大学林学院云南昆明650233 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650233 西南林业大学林业生态大数据国家林业与草原局重点实验室云南昆明650233

科学有效的茶园遥感监测技术为土地利用管理、茶园管理、产业政策制定奠定了基础。研究基于GEE平台利用Landsat 8/OLI分别结合SVM和rf两种分类算法对云南省普洱市和西双版纳自治州的茶园进行了提取,并将2种算法的提取结果进行了对比。... 详细信息

科学有效的茶园遥感监测技术为土地利用管理、茶园管理、产业政策制定奠定了基础。研究基于GEE平台利用Landsat 8/OLI分别结合SVM和rf两种分类算法对云南省普洱市和西双版纳自治州的茶园进行了提取,并将2种算法的提取结果进行了对比。结果表明,rf和SVM算法的分类总体精度(OA)分别为95.61%、95.56%,Kappa系数相同,均为87%。rf算法的分类总体精度高于SVM算法,而Kappa系数相同。rf算法的制图精度(PA)为65.44%,与SVM算法(65.75%)相比相差较小,rf和SVM算法的用户精度(UA)分别为63.08%和57.37%。基于GEE平台结合rf分类算法对茶园的提取精度高于SVM算法。采用不同的传感器以及不同的分类算法可实现对茶园准确、高效的提取,对制定科学的茶园管理政策、茶园灾害预警、地表覆被变化等研究具有重要意义。

关键词： GEE平台 Landsat 8/OLI 茶园 SVM算法 rf算法

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