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曾明如
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- 所属机构:南昌大学
- 所在地区:江西省 南昌市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 针对工业控制系统(ICS)入侵检测中的攻击检测和攻击类型识别问题,提出了一种基于相关向量机(RVM)联合遗传模拟退火(GSA)优化支持向量机(SVM)的分层入侵检测算法。首先利用RVM分类器对ICS的高维网络特征数据进行自适应选择和分类识别,在自动确定最优分类特征的同时将入侵数据分类为“正常”和“异常”两类,然后利用SVM对“异常”数据中的攻击类型进行分类,针对SVM识别性能受核参数选择影响较大的问题,利用SA算子对GA局部搜索能力进行改进,得到全局搜索和局部搜索能力较均衡的GSA优化算法,对SVM核参数进行全局寻优,确保其收敛于全局最优解,从而提升识别性能。基于密西西比州立大学(MSU)公开的ICS入侵检测评估数据集开展试验,结果表明所提方法与其他常见方法相比具有更强的攻击检测和攻击类型识别能力,能够有效提升ICS系统的安全性和可靠性。
- 黄兆军曾明如
- 关键词:相关向量机遗传模拟退火
- 基于模拟退火遗传算法的自动化立体仓库路径优化被引量:11
- 2009年
- 为提高自动化立体仓库出入库操作的效率,提出了将遗传算法和模拟退火算法相结合的路径优化策略,遗传算法的每个染色体都代表一组货单组合,遗传操作包括选择、交叉、变异3种类型。为获得适应度函数,建立了货位分配优化的目标函数,并在适应度函数中融入模拟退火算法,以提高遗传算法的收敛速度。仿真和工程应用结果均表明,该方法能大大缩短堆垛机的运行时间,提高自动化立体仓库的使用效率。
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- 2018年
- 针对现有语音增强算法噪声残留和语音失真,不能同时达到最小这一问题,提出了一种改进的信号子空间结合维纳滤波法,进行两级语音增强。第一级利用听觉掩蔽参数改进信号子空间的增益矩阵,经处理后,可以有效降低语音失真度,并初步提高信噪比。然后利用维纳滤波算法对增强后的语音信号进行加强。实验结果表明,相比传统的信号子空间算法、维纳滤波算法,可以有效地减少语音信号中的残留噪声、降低语音信号的失真度、提升语音信号的整体质量。
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- 介绍了自行设计的血液分析仪故障测试系统。在计算机中插入I/O卡及A/D卡熏利用VB编制实时信号采集程序,利用Matlab编制数据分析程序,并且基于ActiveX技术,在VB应用程序中调用和操作Matlab,提高了开发效率,取得了很好的效果。
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