针对以往船舶备件需求预测精度不高,无法满足船舶综合保障的实际问题,文章建立一种基于改进红狐优化算法(improved red fox optimization,IRFO)的支持向量机回归(support vector regression,SVR)的船舶备件预测模型。为进一步提高红狐...针对以往船舶备件需求预测精度不高,无法满足船舶综合保障的实际问题,文章建立一种基于改进红狐优化算法(improved red fox optimization,IRFO)的支持向量机回归(support vector regression,SVR)的船舶备件预测模型。为进一步提高红狐优化算法(red fox optimization,RFO)的寻优精度,重构其全局搜索公式,并融合精英反向学习策略。采用基准测试函数对IRFO算法进行仿真实验,实验表明,IRFO算法比RFO算法、粒子群算法、灰狼优化算法寻优能力更强,综合性能更优。基于船舶备件历史数据,建立IRFO-SVR船舶备件预测模型,通过对比其他模型的预测结果,表明IRFO-SVR的预测效果更佳。展开更多
针对开放式WSN连接到互联网上的智能设备数量和多样性迅速增加而导致的入侵检测误报和入侵检测准确性等问题,提出一种基于增强型支持向量机(Enhanced Support Vector Machine,ESVM)分类和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)特征选择的智能...针对开放式WSN连接到互联网上的智能设备数量和多样性迅速增加而导致的入侵检测误报和入侵检测准确性等问题,提出一种基于增强型支持向量机(Enhanced Support Vector Machine,ESVM)分类和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)特征选择的智能轻量级物联网入侵检测算法。该算法进行预处理以将入侵数据集的复杂流量转换为SVM的可读格式,采用交叉和变异算子智能选择信息量最大的流量特征以降低无线网络流量的维数,使用ESVM算法执行分类以更有效地识别入侵攻击检测。实现结果表明,该算法在选择最优流量和提高检测精度方面均有明显改善。展开更多
文摘针对以往船舶备件需求预测精度不高,无法满足船舶综合保障的实际问题,文章建立一种基于改进红狐优化算法(improved red fox optimization,IRFO)的支持向量机回归(support vector regression,SVR)的船舶备件预测模型。为进一步提高红狐优化算法(red fox optimization,RFO)的寻优精度,重构其全局搜索公式,并融合精英反向学习策略。采用基准测试函数对IRFO算法进行仿真实验,实验表明,IRFO算法比RFO算法、粒子群算法、灰狼优化算法寻优能力更强,综合性能更优。基于船舶备件历史数据,建立IRFO-SVR船舶备件预测模型,通过对比其他模型的预测结果,表明IRFO-SVR的预测效果更佳。
文摘针对开放式WSN连接到互联网上的智能设备数量和多样性迅速增加而导致的入侵检测误报和入侵检测准确性等问题,提出一种基于增强型支持向量机(Enhanced Support Vector Machine,ESVM)分类和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)特征选择的智能轻量级物联网入侵检测算法。该算法进行预处理以将入侵数据集的复杂流量转换为SVM的可读格式,采用交叉和变异算子智能选择信息量最大的流量特征以降低无线网络流量的维数,使用ESVM算法执行分类以更有效地识别入侵攻击检测。实现结果表明,该算法在选择最优流量和提高检测精度方面均有明显改善。
