针对现有网络入侵检测方法的不足,提出了一种新的网络入侵检测方法——GATS-LSVM算法。该方法采用遗传算法(GA)与禁忌搜索(TS)相混合的搜索策略对特征子集空间进行随机搜索,利用提供的数据在无约束优化线性支持向量机(LSVM)上的分类错...针对现有网络入侵检测方法的不足,提出了一种新的网络入侵检测方法——GATS-LSVM算法。该方法采用遗传算法(GA)与禁忌搜索(TS)相混合的搜索策略对特征子集空间进行随机搜索,利用提供的数据在无约束优化线性支持向量机(LSVM)上的分类错误率作为特征子集的评估标准获取最优特征子集,从而有效地对入侵进行检测。大量基于著名的KDD Cup 1999数据集的实验表明,该新方法相对于其它一些传统的网络入侵检测方法,能在保证较高检测率的前提下,有效地降低误报率、入侵检测的计算复杂度和提高检测速度,能更适用于现实高速网络应用环境。展开更多
局部放电(partialdischarge,PD)诊断与定位有助于在老化早期发现高压电力设备故障位置,对制定检修方案具有重要参考价值。目前常利用多个特高频(ultra high frequency,UHF)传感器组成传感器阵列,并定义三维坐标系对变压器进行局部放电...局部放电(partialdischarge,PD)诊断与定位有助于在老化早期发现高压电力设备故障位置,对制定检修方案具有重要参考价值。目前常利用多个特高频(ultra high frequency,UHF)传感器组成传感器阵列,并定义三维坐标系对变压器进行局部放电空间定位。该文研究基于能量积累法捕捉信号起始脉冲和基于到达时间差(timedifferenceofarrival,TDOA)算法实现定位的原理,构建以局部放电位置点坐标为未知数的非线性规划问题,并利用禁忌搜索-粒子群优化(tabu search particle swarm optimization,TS-PSO)算法进行最优解求解。该算法可以避免非线性方程组求解时不收敛、解不唯一以及最小二乘法对初值要求高等问题,既保证了求解的速度,又能保证解的唯一性与准确性。实验室测试和现场测试验证了定位结果的有效性。展开更多
文摘针对现有网络入侵检测方法的不足,提出了一种新的网络入侵检测方法——GATS-LSVM算法。该方法采用遗传算法(GA)与禁忌搜索(TS)相混合的搜索策略对特征子集空间进行随机搜索,利用提供的数据在无约束优化线性支持向量机(LSVM)上的分类错误率作为特征子集的评估标准获取最优特征子集,从而有效地对入侵进行检测。大量基于著名的KDD Cup 1999数据集的实验表明,该新方法相对于其它一些传统的网络入侵检测方法,能在保证较高检测率的前提下,有效地降低误报率、入侵检测的计算复杂度和提高检测速度,能更适用于现实高速网络应用环境。
