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基于蜂群优化的支持向量机在多元地球化学异常识别中的应用:以内蒙古阿木辉伊勒特地区为例
2025年
勘查地球化学是快速圈定区域找矿远景区最有效的方法之一。这种方法虽然能够快速圈定地球化学找矿远景区,却忽略了地球化学背景的空间变化性,存在遗漏弱缓地球化学异常。为在复杂地质环境下识别多元地球化学异常,笔者选择支持向量机模型进行研究。该方法可以在无需对数据分布做出任何假设的情况下进行高维异常检测。以阿木辉伊勒特地区为例,在1∶5万区域地质调查成果基础上,用Surfer软件对研究区水系沉积物数据中的11种地球化学元素数据进行网格化处理,以研究区已知矿点的空间位置为基础,生成网格化“地真”数据,统计检测每一种地球化学元素与已知矿点之间的空间关联性,把元素浓集作用与已知矿点存在显著关联性的元素作为找矿指示元素。在研究区共选出3种指示元素,将3种指示元素的网格化数据作为支持向量机的输入数据,进行多元地球化学异常识别研究。用试错法和人工蜂群优化算法对模型进行优化,获得2种模型的输出结果,结合“地真”数据,绘制试错法和人工蜂群优化算法优化后模型的受试者工作特征曲线(ROC),并计算相应的曲线下面积(AUC)值。结果显示,试错法优化的模型AUC值为0.8796,而人工蜂群算法优化的模型AUC值为0.8978。同时,2种模型识别的异常网格数量占比分别为27.14%和23.65%。表明在异常检测任务中,人工蜂群算法优化的模型性能略优于试错法优化的模型。基于人工蜂群算法优化的支持向量机能够更加有效地识别异常数据点,提升整体模型的准确性。
朴泰圣赵庆英范国宇赵科宇张晟硕
关键词:单类支持向量机地球化学异常受试者工作特征曲线曲线下面积约登指数
基于支持向量机的组合导航容错算法被引量:1
2024年
提出了一种基于支持向量机(OCSVM)的组合导航容错算法。针对组合导航系统中子系统出现故障会影响整个导航系统精度的问题,采用基于支持向量机的方法,对故障进行检测和隔离,并对容错性能进行分析。仿真结果表明:在应用基于支持向量机的容错算法后,系统的故障检测模块可以有效地隔离故障数据,降低了多源组合导航系统的位置误差,其可靠性和稳定性也得到了提高。
孙传波王虹杨然余国才
关键词:组合导航容错算法单类支持向量机
基于支持向量机的轨道音频异常检测系统和方法
本发明公开了基于支持向量机的轨道音频异常检测系统和方法,通过使用支持向量机算法对轨道音频数据进行训练,提高了检测准确性和效率,本发明分为三个阶段,第一阶段是人为的将音频数据进行分,分出正常和异常的音频数据;第二...
李湘琳刘继坤张曦冉陆靳秋
基于支持向量机OCSVM的流量异常检测技术研究与应用被引量:1
2024年
目前,网络攻击已成为新型武器,敌对势力利用网络攻击成功破坏电力等国家关键基础设施已成为现实。电网智能终端攻击一般针对电力特有的协议和特定的业务逻辑,具有攻击目标明确、操作隐蔽、潜伏时间长等特点,且一般通过集团式甚至是国家级实施攻击。目前电网智能终端系统在攻击检测方面主要是借鉴传统IT系统已较成熟技术,检测网络侧的安全事件,但无法检测到如伪造控制指令等针对系统业务指令级的异常安全事件。针对电网网络侧流量检测,本研究提出了基于支持向量机OCSVM的流量异常检测技术,其基本思想就是通过器学习的方法对数据进行二分,并且只需要一样本就可以训练检测模型,对噪声样本数据具有鲁棒性,很好地满足了工控系统的数据不平衡特点。
张坤三傅杰倪文书黄泰宁
关键词:单类支持向量机流量异常检测
基于自适应动态多核支持向量机的异常行为检测方法
本发明公开了一种基于自适应动态多核支持向量机的异常行为检测方法,首先,基于Scapy工具提取内网非受控终端网络数据信息,进而采用基于中心核对齐方法,评判当前核函数集合中各核函数适应度,并以此为依据,选取出m个核函数,...
季晨宇王谦姜鑫东胡广李一周峰张燕樊明
基于时频序列差分与支持向量机的频谱异常检测方法
本发明提供一种基于时频序列差分与支持向量机的频谱异常检测方法和系统,包括:通过频谱仪实时采集接收到的卫星频谱数据,并对频谱数据进行离散化处理,得到频谱序列数据;对频谱序列数据进行时频序列差分处理,得到时间序列差分数据...
吕伍佯许莹刘伟周捷王冲朱维吕利清曹琼魏致坤
基于自适应动态多核支持向量机的异常行为检测方法
本发明公开了一种基于自适应动态多核支持向量机的异常行为检测方法,首先,基于Scapy工具提取内网非受控终端网络数据信息,进而采用基于中心核对齐方法,评判当前核函数集合中各核函数适应度,并以此为依据,选取出个核函数,最...
季晨宇王谦姜鑫东胡广李一周峰张燕樊明
基于支持向量机OCSVM的流量异常检测方法
本发明提供了一种基于支持向量机OCSVM的流量异常检测方法,包括1)数据采集阶段、2)数据降维预处理阶段及3)OCSVM算法运行阶段。应用本技术方案可通过器学习的方法对数据进行二分,并且只需要一样本就可以训练检...
张坤三 陈辰 曾臻 黄正 刘学瀚 林小平 杨威 陈丽莎 陈铮 傅昱 钟敏 林逸婷 蔡洪明 肖英东 朱雅珊
基于支持向量机与KNN的两阶段不平衡数据分
2023年
针对支持向量机算法无法对不平衡数据集中的边界和离群样本进行准确分的问题,将支持向量机与K近邻算法结合在一起,提出一种基于支持向量机与K近邻的两阶段不平衡数据分算法TSC-OSK。TSC-OSK首先对训练集中的多数样本与少数样本分别进行拟合构建出两个支持向量机器,利用这两个分器分别对测试样本进行第1阶段的分,并将分结果相互组合验证,将所有样本被划分成多数、少数、边界和离群这四种型;再引入K近邻算法对边界和离群样本进行第2阶段分,从而避免支持向量机算法在这些样本上的预测偏差。在多个不平衡数据集上的实验表明,相对于现有的不平衡数据处理方法,TSC-OSK能够取得更好的分性能。
刘阳江峰
关键词:不平衡数据分类单类支持向量机K近邻
基于遗传算法优化支持向量机的油田离心泵注水站异常检测被引量:7
2023年
目前油田离心泵注水站多采用传统的人工巡检等方式进行异常检测,存在浪费大量资源且检测精度不高的情况。针对此问题,提出一种基于遗传算法优化支持向量机(genetic algorithm optimized one-class support vector machine,GA-OC-SVM)的注水站异常检测方法。首先,对注水站数据进行标准化、归一化处理以及特征提取;其次,使用遗传算法进行寻优得到最佳种群个体值作为支持向量机的参数,建立检测模型;最后,将GA-OC-SVM算法与孤立森林算法、局部离群因子算法等主流方法用于测试数据集的异常检测对比,并分析算法的精度,采用接受者操作特征(receiver operating characteristics,ROC)曲线进行模型评价。结果表明所提出的GA-OC-SVM算法更优,检测精度达到99%,同时能够节省大量的人力物力资源。
李博文宋文广李浩源赵安张秋娟Qian Yu
关键词:异常检测遗传算法ROC曲线

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胡雷
作品数:49被引量:109H指数:7
供职机构:国防科技大学
研究主题:涡轮泵 异类 单类支持向量机 故障检测 滚动体
尚文利
作品数:168被引量:620H指数:14
供职机构:中国科学院沈阳自动化研究所
研究主题:故障诊断 工控 入侵检测 信息安全 振动加速度
曾鹏
作品数:745被引量:1,652H指数:20
供职机构:中国科学院沈阳自动化研究所
研究主题:无线传感器网络 工业无线网络 网络 工业无线 工业网络
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作品数:247被引量:1,202H指数:19
供职机构:国防科学技术大学
研究主题:故障诊断 涡轮泵 随机共振 故障检测 行星轮系
田学民
作品数:208被引量:631H指数:11
供职机构:中国石油大学(华东)信息与控制工程学院
研究主题:故障检测 软测量 故障诊断 模型预测控制 预测控制