在电网的安全运行中,电力变压器的安全运行起着十分重要的作用,对其故障进行提前预测可避免严重故障的发生,减少经济和人力等损失。该文在小样本溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)数据的基础上,对变压器的故障进行预测诊断。首...在电网的安全运行中,电力变压器的安全运行起着十分重要的作用,对其故障进行提前预测可避免严重故障的发生,减少经济和人力等损失。该文在小样本溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)数据的基础上,对变压器的故障进行预测诊断。首先利用在线监测器来获取DGA数据,随后用带自举重采样的Bagging算法的集成学习(ensemble learning,EL)来处理小样本数据,最后将纵横交叉优化的神经网络(cross-sectional optimization neural network,CSO-NN)用于DGA数据的短期预测,达到预测变压器故障的目标。最后将该方法在实例中进行应用,实例研究表明,该文提出的EL-CSO-NN算法可以达到良好的变压器故障预测及分类效果。展开更多
采用数据挖掘技术来扩展入侵检测的功能以判别未知攻击是当前的一个研究热点。本文在分析了各种数据挖掘算法的基础上,提出将k-NN分类规则运用于入侵检测,给出了可运用于入侵检测的k-NN分类规则改进算法k-NNfor IDS。最后,我们在KDD99上...采用数据挖掘技术来扩展入侵检测的功能以判别未知攻击是当前的一个研究热点。本文在分析了各种数据挖掘算法的基础上,提出将k-NN分类规则运用于入侵检测,给出了可运用于入侵检测的k-NN分类规则改进算法k-NNfor IDS。最后,我们在KDD99上对-kNN for IDS算法进行试验,验证了算法的有效性。展开更多
文摘采用数据挖掘技术来扩展入侵检测的功能以判别未知攻击是当前的一个研究热点。本文在分析了各种数据挖掘算法的基础上,提出将k-NN分类规则运用于入侵检测,给出了可运用于入侵检测的k-NN分类规则改进算法k-NNfor IDS。最后,我们在KDD99上对-kNN for IDS算法进行试验,验证了算法的有效性。
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