中国博士后科学基金(2012T50783)
- 作品数：2 被引量：7H指数：2
- 相关作者：陈武杨进梁刚刘孙俊更多>>
- 相关机构：乐山师范学院四川大学成都信息工程大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于DBN图像识别的机房巡检系统设计研究被引量：3
- 2018年
- 针对电力系统信息化问题提出了一套智能化机房巡检系统,硬件结构包括轨道车装置、云台及工业相机等,软件系统基于Windows平台进行开发,采用B/S三层架构。鉴于服务器信号灯本身较小并发光,且在一幅图像中往往分布有多个多种状态的信号灯等问题,给出了一种新的更加有效的信号灯图像特征——RGB极大比值(RGBMR)的提取算法。运用深度置信网络(DBN)对信号灯图像进行评估识别,RGBMR特征数据的一部分用于DBN模型的训练,另一部分则用于测试。大量的实验分析,以及与图像HSV空间特征和BPNN网络识别效果的对比研究证明,所提算法能更准确地识别信号灯状态图像,该系统能有效地应用于机房巡检中。
- 刘明峰刘孙俊郭顺森李祥新吴珺
- 一种改进的SVM算法在入侵检测中的应用被引量：4
- 2013年
- 传统的入侵检测算法在处理网络流式数据时,由于网络数据量大,而且具有高维性,冗余性等特点,导致入侵检测计算量大,占用资源较多,训练和预测的时间较长等不足,这就需要在保留网络数据有用信息的前提下进行数据的特征提取。采用核主成分分析(KPCA)对网络入侵数据进行维数和消除冗余信息处理,减少支持向量机输入的维数,利用粒子群算法对SVM进行参数寻优,选取修正核函数代替传统的单一核函数,实验证明,该改进算法有效地提高了入侵检测的检测率,同时也提高了预测的速度。
- 陈武梁刚杨进
- 关键词：入侵检测KPCA支持向量机
