One-R的改進(jìn)隨機(jī)森林入侵檢測(cè)模型研究

針對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)中傳統(tǒng)決策樹(shù)分類算法僅能處理離散化數(shù)據(jù)的情況,提出一種改進(jìn)的入侵檢測(cè)方法。通過(guò)云模型對(duì)數(shù)據(jù)集連續(xù)屬性進(jìn)行離散化,利用遺傳算法引入加權(quán)選擇概率函數(shù),使得決策樹(shù)分類算法能檢測(cè)出dos、r2l、u2r、prb攻擊。kddcup99數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基于貝葉斯、支持向量機(jī)與云模型離散化的檢測(cè)方法相比,該方法具有更好的入侵檢測(cè)與分類性能。

基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的異常入侵檢測(cè)算法通常面臨著訓(xùn)練樣本不足的問(wèn)題,同時(shí),對(duì)整個(gè)歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行等同學(xué)習(xí),沒(méi)有充分考慮到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模式隨時(shí)間變化的特點(diǎn).本文提出了一種基于小樣本標(biāo)記實(shí)例的數(shù)據(jù)流集成入侵檢測(cè)模型,對(duì)小樣本的標(biāo)記數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)展,解決了訓(xùn)練樣本不足的問(wèn)題,并能夠充分適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模式隨時(shí)間變化的特點(diǎn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在小樣本標(biāo)記實(shí)例情況下,算法的檢測(cè)性能明顯優(yōu)于基于所有歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行入侵檢測(cè)的結(jié)果.

支持向量機(jī)以嚴(yán)格的數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ),具有簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)形式、直觀的幾何解釋和良好的泛化性能,其與核函數(shù)的結(jié)合使它成為解決分類、回歸、概率密度估計(jì)等實(shí)際問(wèn)題的有力工具。但當(dāng)處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集時(shí),無(wú)論在時(shí)間和空間效率上都是無(wú)法滿足人們的需求。針對(duì)該問(wèn)題,本文提出ασ-svm支持向量機(jī),通過(guò)對(duì)其訓(xùn)練樣本的縮減從而減少其訓(xùn)練時(shí)間。最后ασ-svm算法對(duì)kdd99cup入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)做驗(yàn)證,并與常規(guī)的svm做對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法不但能應(yīng)用到入侵檢測(cè)中,而且其訓(xùn)練的時(shí)間也明顯的減少。

在電力行業(yè)改革不斷深化的背景下,電力企業(yè)也面臨著較大的人才流失問(wèn)題。本文利用隨機(jī)森立模型建立電力企業(yè)員工離職傾向預(yù)測(cè)模型,模型的預(yù)測(cè)精度非常高,同時(shí)根據(jù)mda和mdg兩種判斷指標(biāo),"專業(yè)崗位符合度"對(duì)于預(yù)測(cè)電力企業(yè)員工在半年內(nèi)的離職傾向具有重要的作用,對(duì)電力企業(yè)人力資源管理提供決策依據(jù)。

為提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的檢測(cè)效果,提出了一種基于改進(jìn)d-s證據(jù)理論的信息融合網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法。該方法首先采用支持向量機(jī)(supportvectormachine,svm)統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法分別對(duì)基于主機(jī)和基于網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練;然后針對(duì)d-s證據(jù)理論無(wú)法解決證據(jù)之間沖突問(wèn)題,從合成規(guī)則著手,提出一種改進(jìn)的d-s證據(jù)理論;最后采用改進(jìn)的d-s證據(jù)理論對(duì)svm的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行融合,兼顧了兩類檢測(cè)結(jié)果的優(yōu)勢(shì),提高了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的性能。仿真結(jié)果表明,與單一的入侵檢測(cè)策略相比,該方法能有效提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的準(zhǔn)確率,降低漏報(bào)率,提高了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的整體性能。

本文采用深圳綜合指數(shù)檢驗(yàn)了一種使用廣泛的技術(shù)分析準(zhǔn)則——移動(dòng)平均準(zhǔn)則。與隨機(jī)漫步類型的檢驗(yàn)不同，技術(shù)分析檢驗(yàn)不依賴于時(shí)間，并且可以包括線性模式與非線性模式各種可能，因而具有很大的優(yōu)越性。同時(shí)，為了避免股票收益分布的正態(tài)性假設(shè)，本文還采用ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法與常規(guī)檢驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比。經(jīng)驗(yàn)結(jié)果表明：在現(xiàn)階段中國(guó)股市，技術(shù)分析具有一定的預(yù)測(cè)能力，但對(duì)技術(shù)分析準(zhǔn)則所指出的“買”、“賣”及“買－賣”條件收益來(lái)說(shuō)，隨機(jī)漫步模型不具備解釋能力，也就是說(shuō)，隨機(jī)漫步模型尚不能正確描述現(xiàn)階段中國(guó)股票市場(chǎng)行為的特征

預(yù)測(cè)混凝土碳化深度的隨機(jī)模型

巖體隨機(jī)不連續(xù)面三維網(wǎng)絡(luò)模型的檢驗(yàn)

傳統(tǒng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)雖然可以根據(jù)特征匹配的方法檢測(cè)出攻擊企圖,卻無(wú)法驗(yàn)證攻擊企圖是否成功,生成的報(bào)警不僅數(shù)量巨大而且誤警率很高。該文提出一種結(jié)合漏洞掃描工具對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)生成的報(bào)警進(jìn)行驗(yàn)證的方法,根據(jù)被攻擊主機(jī)是否包含能使攻擊成功的漏洞來(lái)判定攻擊能否成功,對(duì)攻擊的目標(biāo)主機(jī)不存在對(duì)應(yīng)漏洞的報(bào)警降低優(yōu)先級(jí),從而提高報(bào)警質(zhì)量。說(shuō)明了報(bào)警驗(yàn)證模型各部分的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法,系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果顯示該方法能有效地壓縮報(bào)警量,降低誤警率,幫助管理員從大量數(shù)據(jù)中找到最應(yīng)該關(guān)注的真實(shí)報(bào)警。

研究網(wǎng)絡(luò)惡意入侵檢測(cè)問(wèn)題,當(dāng)外來(lái)的惡意入侵程序高度偽裝成虛擬文件隱藏在linux系統(tǒng)中,系統(tǒng)無(wú)法完整檢測(cè)偽裝成虛擬文件的病毒,造成漏檢率很高的問(wèn)題。為解決上述問(wèn)題,提出一種lsm(linux安全模塊)惡意入侵檢測(cè)新方法,利用專門為增強(qiáng)linux系統(tǒng)的安全性設(shè)計(jì)的lsm為數(shù)據(jù),能有效檢測(cè)出系統(tǒng)中偽裝成虛擬文件的病毒,避免了只提取系統(tǒng)調(diào)用數(shù)據(jù)而無(wú)法完整檢測(cè)惡意入侵的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)證明,采用lsm的檢測(cè)新方法,能快速、準(zhǔn)確地將惡意入侵檢測(cè)出來(lái),為保證信息的安全檢測(cè)提供了參考。

為確定混凝土的彈性模量,基于細(xì)觀層次假定混凝土是由骨料、砂漿和兩者之間的粘結(jié)界面組成的三相復(fù)合材料,借助蒙特卡羅方法和瓦拉文公式,在二維平面上建立了隨機(jī)骨料模型。通過(guò)有限元法預(yù)測(cè)混凝土的彈性模量,并將數(shù)值計(jì)算結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較,驗(yàn)證了該細(xì)觀有限元模型的有效性。在此基礎(chǔ)上研究了混凝土各細(xì)觀組成成分的彈性模量、骨料體積率、骨料最大粒徑、骨料級(jí)配、界面厚度以及孔隙等因素對(duì)混凝土彈性模量的影響規(guī)律。結(jié)果表明:在混凝土的各細(xì)觀組成成分中,砂漿彈性模量對(duì)混凝土彈性模量的影響最大;連續(xù)級(jí)配的混凝土彈性模量在相同條件下大于間斷級(jí)配的混凝土;孔隙的存在以及界面層厚度的增大均會(huì)使混凝土的彈性模量減小。研究結(jié)果為混凝土配合比的設(shè)計(jì)及力學(xué)性能的優(yōu)化提供參考。

為確定混凝土的彈性模量,基于細(xì)觀層次假定混凝土是由骨料、砂漿和兩者之間的粘結(jié)界面組成的三相復(fù)合材料,借助蒙特卡羅方法和瓦拉文公式,在二維平面上建立了隨機(jī)骨料模型。通過(guò)有限元法預(yù)測(cè)混凝土的彈性模量,并將數(shù)值計(jì)算結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較,驗(yàn)證了該細(xì)觀有限元模型的有效性。在此基礎(chǔ)上研究了混凝土各細(xì)觀組成成分的彈性模量、骨料體積率、骨料最大粒徑、骨料級(jí)配、界面厚度以及孔隙等因素對(duì)混凝土彈性模量的影響規(guī)律。結(jié)果表明：在混凝土的各細(xì)觀組成成分中,砂漿彈性模量對(duì)混凝土彈性模量的影響最大;連續(xù)級(jí)配的混凝土彈性模量在相同條件下大于間斷級(jí)配的混凝土;孔隙的存在以及界面層厚度的增大均會(huì)使混凝土的彈性模量減小。研究結(jié)果為混凝土配合比的設(shè)計(jì)及力學(xué)性能的優(yōu)化提供參考。

在當(dāng)下交通運(yùn)輸業(yè)的飛速發(fā)展,我國(guó)公路橋梁的面臨著交通負(fù)載不斷增長(zhǎng)的情況.因而需不斷更新橋梁檢測(cè)技術(shù)及方法,提高對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí),知識(shí)轉(zhuǎn)化,從而對(duì)橋梁的實(shí)際狀況有更加深入的理解.監(jiān)測(cè)工作中產(chǎn)生的大規(guī)模數(shù)據(jù)有待利用處理,有效挖掘.文章對(duì)福建省三明市、南平市公路橋檢測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗,引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的隨機(jī)森林算法,對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了人工智能處理,并與專家評(píng)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,證明了機(jī)器學(xué)習(xí)算法在橋梁檢測(cè)監(jiān)控的可行性.

本文提出了一種基于隨機(jī)森林的屋頂機(jī)空調(diào)系統(tǒng)故障診斷方法。首先,在3個(gè)不同的屋頂機(jī)系統(tǒng)上證明了該方法的有效性。然后,本文研究并得到了訓(xùn)練樣本的故障程度與診斷效率的關(guān)系,為實(shí)際應(yīng)用中故障等級(jí)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)提供了一定的依據(jù)。最后,對(duì)本文提出的診斷模型應(yīng)用于不同屋頂機(jī)空調(diào)系統(tǒng)時(shí)的通用性問(wèn)題進(jìn)行了驗(yàn)證與分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)于膨脹閥類型相同,但制冷劑、壓縮機(jī)與系統(tǒng)冷量不同的屋頂機(jī)空調(diào)系統(tǒng),本文提出的診斷方法具有一定的通用性。本文創(chuàng)新之處在于提出了基于隨機(jī)森林的故障診斷方法,并就不同故障程度、不同系統(tǒng)兩方面進(jìn)行了研究。

在精密工程施工建設(shè)中,用全站儀建立高精度邊角網(wǎng)方便、有效。針對(duì)邊角網(wǎng)數(shù)據(jù)處理過(guò)程中,一般只側(cè)重于平差函數(shù)模型的建立,而忽視隨機(jī)模型合理性的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)這一不足,結(jié)合邊角網(wǎng)在核電施工控制測(cè)量中的應(yīng)用實(shí)例,對(duì)平差中隨機(jī)模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)過(guò)程及根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果改善整個(gè)數(shù)學(xué)模型質(zhì)量進(jìn)行了詳細(xì)的探討。

隨機(jī)介質(zhì)固熱耦合數(shù)學(xué)模型與巖石熱破裂數(shù)值實(shí)驗(yàn)——隨機(jī)介質(zhì)固熱耦合數(shù)學(xué)模型與巖石熱破裂數(shù)值實(shí)驗(yàn)

適當(dāng)考慮結(jié)構(gòu)對(duì)于地面運(yùn)動(dòng)隨機(jī)過(guò)程的影響,將結(jié)構(gòu)影響因子β(t)引入譜密函數(shù)表達(dá)式中,得到一種修正的隨機(jī)地震動(dòng)模型,并對(duì)該模型中的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)研究及數(shù)值計(jì)算。結(jié)果表明,根據(jù)規(guī)范譜等效原則標(biāo)定的結(jié)構(gòu)影響因子物理意義明確、應(yīng)用方便;由修正模型得到單自由度體系加速度反應(yīng)均值譜與現(xiàn)行規(guī)范譜吻合良好。提出的模型具有較高的精度及廣泛的應(yīng)用前景,為結(jié)構(gòu)隨機(jī)地震反應(yīng)分析及動(dòng)力可靠性設(shè)計(jì)提供了可靠的依據(jù)。

以城門山銅礦為例,提出了一種溶洞隨機(jī)模型并將其應(yīng)用于評(píng)估巖溶地區(qū)巖質(zhì)邊坡穩(wěn)定性。鉆孔數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表明溶洞長(zhǎng)度分布服從負(fù)指數(shù)規(guī)律,而石灰?guī)r長(zhǎng)度分布是無(wú)規(guī)則的?；阢@孔數(shù)據(jù),分別采用逆變換法和舍選法生成溶洞和石灰?guī)r長(zhǎng)度；同時(shí),借鑒極限平衡法中豎直條分思路,將巖溶區(qū)域離散為有限數(shù)量的豎直條塊；在此基礎(chǔ)上,開(kāi)發(fā)了溶洞隨機(jī)模型生成軟件。將溶洞隨機(jī)模型導(dǎo)入極限平衡法,提出了一種巖溶地區(qū)巖質(zhì)邊坡穩(wěn)定性評(píng)估方法。研究發(fā)現(xiàn),溶洞隨機(jī)模型模擬所得的溶洞特征參數(shù)與鉆孔統(tǒng)計(jì)結(jié)果非常接近。考慮溶洞影響效應(yīng),城門山銅礦典型邊坡的安全系數(shù)明顯降低。該方法對(duì)于類似巖溶地區(qū)的溶洞分布模型構(gòu)建以及巖質(zhì)邊坡穩(wěn)定性評(píng)估具有重要的指導(dǎo)和推廣意義。

根據(jù)《建筑抗震設(shè)計(jì)規(guī)范(gb50011-2001)》的反應(yīng)譜曲線,確定了基于clough-penzien修正過(guò)濾白噪聲模型的參數(shù)取值。采用時(shí)間包絡(luò)函數(shù)考慮地震的非平穩(wěn)特性,根據(jù)加速度峰值等效原則迭代計(jì)算得到地面的加速度功率譜密度曲線,然后通過(guò)曲線擬合得到與規(guī)范各種地震烈度、場(chǎng)地類別和設(shè)計(jì)地震分組相對(duì)應(yīng)的譜參數(shù)。計(jì)算結(jié)果表明,與規(guī)范相對(duì)應(yīng)的加速度功率譜密度曲線呈雙峰型,clough-penzien譜能較好地?cái)M合其曲線形狀。最后給出了規(guī)范各種工況下的地面加速度功率譜參數(shù)值,為隨機(jī)抗震計(jì)算分析提供了依據(jù)。

結(jié)構(gòu)模糊可靠性理論研究主要是建立僅考慮失效準(zhǔn)則模糊性的結(jié)構(gòu)模糊可靠性分析模型.在現(xiàn)有結(jié)構(gòu)模糊可靠性分析理論研究的基礎(chǔ)上,同時(shí)考慮工程中結(jié)構(gòu)參數(shù)的隨機(jī)性和區(qū)間模糊性,提出了模糊概率密度函數(shù)的概念,并推導(dǎo)相應(yīng)的模糊概率密度函數(shù)公式,給出了反映隨機(jī)參數(shù)區(qū)間模糊性的隸屬函數(shù)的類型和選取方法.建立了同時(shí)考慮隨機(jī)參數(shù)區(qū)間模糊性和失效準(zhǔn)則模糊性的結(jié)構(gòu)模糊可靠性分析模型.討論了模糊可靠性分析模型與常規(guī)的隨機(jī)可靠性分析模型的相容性.并給出算例進(jìn)行驗(yàn)證,研究結(jié)果表明,采用該結(jié)構(gòu)模糊可靠性分析方法更能全面地利用結(jié)構(gòu)參數(shù)信息.

為解決bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于入侵檢測(cè)時(shí)檢測(cè)率較低、訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題,對(duì)改進(jìn)差分進(jìn)化算法(samde)優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并用于入侵檢測(cè)的可行性進(jìn)行研究。該算法引入模擬退火算法(sa)和一種融合de/rand/1與de/best/1的變異算子對(duì)差分進(jìn)化算法進(jìn)行改進(jìn)以提高其全局尋優(yōu)能力。用改進(jìn)后的算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值閾值。通過(guò)逐次的迭代訓(xùn)練使bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂,將優(yōu)化過(guò)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于入侵檢測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,優(yōu)化的bp網(wǎng)絡(luò)在收斂速度和精度方面有明顯提升,用于入侵檢測(cè)時(shí)提高了檢測(cè)準(zhǔn)確率,縮短了訓(xùn)練時(shí)間。

目前,針對(duì)工控網(wǎng)絡(luò)的安全防護(hù)手段主要是傳統(tǒng)it系統(tǒng)防御方法的移植,然而工控系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性的要求和有限的計(jì)算與存儲(chǔ)資源均對(duì)這些防御手段提出了新的要求。入侵檢測(cè)技術(shù)通過(guò)對(duì)系統(tǒng)內(nèi)的通信行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)視、分析并發(fā)現(xiàn)可疑行為進(jìn)行報(bào)警,便于安全人員及時(shí)采取相應(yīng)措施。因此,近年來(lái)以旁路監(jiān)聽(tīng)為基礎(chǔ)的工控網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)得到研究人員的廣泛認(rèn)可。本文將對(duì)工控系統(tǒng)入侵檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行深入分析。