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基于鉴别流形正则化最小二乘分类的钴结壳超声识别
被引量：
1
1
作者
杨勃
卜英勇
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期448-452,共5页
为解决富含非线性流形特征的水下钴结壳超声识别问题,尝试引入一类鉴别流形正则化最小二乘机(Discriminatively Regularized Least-Squares Classifier,DRLSC).首先分析了原始DRLSC,指出其对应优化问题的非凸性.然后结合Ho-Kashyap分类...
为解决富含非线性流形特征的水下钴结壳超声识别问题,尝试引入一类鉴别流形正则化最小二乘机(Discriminatively Regularized Least-Squares Classifier,DRLSC).首先分析了原始DRLSC,指出其对应优化问题的非凸性.然后结合Ho-Kashyap分类器,提出了具有凸性的DRLSC模型,并给出了该模型的核化版本(Kernel DRLSC,KDRLSC).最后,将该模型应用于水下钴结壳超声识别中.实验结果表明,采用本文的KDRLSC进一步提高了钴结壳的识别分类正确率.
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关键词
流形
学习
鉴别流形正则化最小二乘机
Ho-Kashyap分类器
钴结壳识别
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职称材料
半监督流形正则化算法检测应用层DDoS攻击研究
被引量：
1
2
作者
康松林
樊晓平
+2 位作者
刘楚楚
李宏
安隆熙
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第12期4232-4238,共7页
现有的应用层分布式拒绝服务(DDo S)攻击检测方法都是基于用户浏览行为特征的统计来区别正常用户与非正常用户,因为要进行高层协议解析和深度数据包处理,所需计算的时间长,空间复杂度高,所以,实现在线检测面临极大困难。针对小样本应用...
现有的应用层分布式拒绝服务(DDo S)攻击检测方法都是基于用户浏览行为特征的统计来区别正常用户与非正常用户,因为要进行高层协议解析和深度数据包处理,所需计算的时间长,空间复杂度高,所以,实现在线检测面临极大困难。针对小样本应用层Web DDo S攻击,提出半监督流形正则化检测方法。首先,在1个时间窗口内以IP地址或域名为标识,将过滤后的Web日志映射到1个14维的特征空间以描述用户的访问行为;其次,采用半监督流形正则化的Laprls最小二乘法对此特征空间中小样本数据进行分类预测以区分正常用户与非正常用户;最后,在少量标记样本的适应性和未标记样本的学习2个方面,分别通过实验和其他算法进行对比。研究结果表明:所提出的算法在检测Web DDo S攻击方面比支持向量机、最小乘方二乘法、K-NN算法具有更高的分类正确率,说明半监督流形正则化的Laprls最小二乘法算法对检测小样本Web DDo S攻击具有较好的实用性。
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关键词
Web
DDOS攻击检测
半监督
流形
正则
化
小样本
Laprls
最小
二
乘法
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职称材料
题名
基于鉴别流形正则化最小二乘分类的钴结壳超声识别
被引量：
1
1
作者
杨勃
卜英勇
机构
湖南理工学院信息与通信工程学院
中南大学机电工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期448-452,共5页
基金
国家自然科学基金(No.50875265
No.50474052)
文摘
为解决富含非线性流形特征的水下钴结壳超声识别问题,尝试引入一类鉴别流形正则化最小二乘机(Discriminatively Regularized Least-Squares Classifier,DRLSC).首先分析了原始DRLSC,指出其对应优化问题的非凸性.然后结合Ho-Kashyap分类器,提出了具有凸性的DRLSC模型,并给出了该模型的核化版本(Kernel DRLSC,KDRLSC).最后,将该模型应用于水下钴结壳超声识别中.实验结果表明,采用本文的KDRLSC进一步提高了钴结壳的识别分类正确率.
关键词
流形
学习
鉴别流形正则化最小二乘机
Ho-Kashyap分类器
钴结壳识别
Keywords
manifold learning
DRLSC
Ho-Kashyap classifier
cobalt crust echo recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
半监督流形正则化算法检测应用层DDoS攻击研究
被引量：
1
2
作者
康松林
樊晓平
刘楚楚
李宏
安隆熙
机构
中南大学信息科学与工程学院
湖南财政经济学院网络化系统研究所
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第12期4232-4238,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(60773013)~~
文摘
现有的应用层分布式拒绝服务(DDo S)攻击检测方法都是基于用户浏览行为特征的统计来区别正常用户与非正常用户,因为要进行高层协议解析和深度数据包处理,所需计算的时间长,空间复杂度高,所以,实现在线检测面临极大困难。针对小样本应用层Web DDo S攻击,提出半监督流形正则化检测方法。首先,在1个时间窗口内以IP地址或域名为标识,将过滤后的Web日志映射到1个14维的特征空间以描述用户的访问行为;其次,采用半监督流形正则化的Laprls最小二乘法对此特征空间中小样本数据进行分类预测以区分正常用户与非正常用户;最后,在少量标记样本的适应性和未标记样本的学习2个方面,分别通过实验和其他算法进行对比。研究结果表明:所提出的算法在检测Web DDo S攻击方面比支持向量机、最小乘方二乘法、K-NN算法具有更高的分类正确率,说明半监督流形正则化的Laprls最小二乘法算法对检测小样本Web DDo S攻击具有较好的实用性。
关键词
Web
DDOS攻击检测
半监督
流形
正则
化
小样本
Laprls
最小
二
乘法
Keywords
Web DDo S attack detection
semi-supervised manifold regularization
small sample
Laprls least squares
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于鉴别流形正则化最小二乘分类的钴结壳超声识别
杨勃
卜英勇
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
半监督流形正则化算法检测应用层DDoS攻击研究
康松林
樊晓平
刘楚楚
李宏
安隆熙
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
1
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职称材料
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