基于模糊聚类的样本选择约简算法在入侵检测技术中的应用

为提高入侵检测的检测率,降低误检率,结合半监督方法和模糊聚类的样本选择属性约简的入侵检测方法,对数据预处理之后,利用半监督模糊聚类选择样本,再对样本进行基于属性依赖度的约简。利用KDD99数据集仿真实验,结果表明,检测效率有了很大提高。     

非线性季节型电力负荷曲线集成聚类算法研究

传统方法直接设定聚类数量,得到的结果并非最优聚类数,且针对大规模电力数据,单一聚类方法无法同时达到聚类精度与效率两方面要求。为此,提出一种新的非线性季节型电力负荷曲线集成聚类算法。用DBI指标对聚类效果进行评价,将与DBI最小值相应的聚类数据作为最优聚类数量。通过模糊C均值聚类方法,依据原始非线性季节型电力数据对象间的相似程度,获取初始聚类中心。利用聚类性能更优、稳定性更高的层次聚类方法完成对聚类中心的组合,获取有效的集成聚类结果。实验结果表明,所提方法能够同时保证聚类精度与聚类效率,整体性能较强。     

基于模糊聚类与免疫算法的入侵检测

文章提出了一个基于模糊聚类和免疫算法的入侵检测系统.该系统引入了模糊C-均值聚类算法,对待检数据进行预处理,减少了需检测的数据量,改进了检测方法,提高了系统的检测效率和检测能力.     

化工厂挥发类爆炸性气体泄漏检测系统的设计

针对当前传统的化工厂危险气体泄漏检测系统中,在多层爆炸性气体和弱爆炸性气体的条件下,传统的智能检测方法存在较大误差的问题。设计了一套基于虚拟仪器的气味挥发类中药品质测量系统,利用气敏传感器组成阵列进行前端数据采集,采用USB-DATA AD816数据采集器实时采集信号,以LabVIEW2009为开发平台,通过改进K均值聚类对多层爆炸气体聚类分析,通过弱爆炸信号加强,对混合爆炸气体信号进行有效的分类测量,实现化工厂挥发类爆炸性气体泄漏检测,实验结果表明,该方法能够较好的实现检测功能,克服传统方法存在的弊端。     

变电站设备红外检测图像分割及故障诊断技术研究

针对变压器红外检测中存在图像清晰度不足、故障位置指示不明显的问题。本文提出将改进稳健模糊核聚类算法(IRKFCM)应用到散热器红外检测图像分割中,以提高散热器的故障诊断正确率。通过将红外设备采集到的散热器实时图像信息融入到改进的稳健模糊核聚类算法,根据图像所包含的灰度信息和空间信息对其进行进行区域分割,并引入聚类中心的初始化方法有效减少迭代次数,增强算法的稳健性。实验表明该算法相对于FCM分割算法能准确有效地分割出有故障的散热器片和位置,精度满足系统要求。     

基于MATLAB的自适应工频信号的陷波器仿真分析

工频50HZ的电流信号是电机故障检测中的干扰信号,尤其在电机运行时严重影响故障信号的判断,本文通过MATLAB仿真工具软件,设计采用自适应陷波器对工频分量进行自适应陷波处理和快速傅里叶变换(FFT),以此来消除工频分量对故障特征分量的检测干扰,以便能更好的采集到故障信号,对故障信号做出分析。本文通过MATLAB的仿真编程,可以消除干扰信号突出故障信号。     

基于聚类的模糊支持向量机入侵检测算法

为了提高模糊支持向量机在入侵检测数据集上的训练效率,提出了一种基于聚类的模糊支持向量机入侵检测算法.该方法可以对训练数据进行剪枝,有效地减少远离分类面的聚类边缘点的数量,同时在分类面附近保持较多的样本点,以靠近判别边界的聚类中心集合作为有效的训练样本集合对模糊支持向量机进行训练,减少了样本的训练时间,提高了算法的效率.实验结果表明该方法提高了模糊支持向量机的训练效率,而且对入侵检测是非常有效的.     

快速移动错位干扰通信的高效矫正技术研究

在快速移动的列车上,通信节点会发生错位,干扰列车的正常通信,导致列车通信信号幅度和延时增高,由于传统的干扰信号矫正方法需要频繁调整信号幅度才能满足快速通信要求,导致列车通信质量严重下降。提出一种自适应的快速移动错误干扰通信信号矫正方法,分析了列车快速移动过程中最佳通信节点的定位,对最佳通信节点进行融合,可确保运行列车的顺利通信,通过形态学滤波方法预测起伏的受干扰通信信号基底并进行修正,按照修正频谱的受干扰信号谱线分布特征预测出自适应检测门限,并同修正频谱进行对比,完成快速移动列车通信受干扰通信信号的检测。实验结果说明,利用所提方法进行快速移动错位干扰信号的矫正处理后,列车通信信号幅度和延时都优于传统方法,满足移动列车旅客的出行需求。     

一种基于核聚类的模糊支持向量机方法

模糊支持向量机（FSVM）具有很好的抗噪声能力,受到了很多专家的重视。然而模糊支持向量机算法的时间复杂度通常较高。针对这一不足,本文提出了一种基于核聚类的模糊支持向量机算法。首先根据核聚类算法对每一类原始样本进行聚类,然后对每一簇求样本中心,用样本中心作为新的样本点替换该类别的原始样本。最后本文算法利用中心距离型计算新样本的模糊权重,并利用模糊支持向量机算法进行求解。实验充分验证了本文算法相对于传统模糊支持向量机方法具有更快的分类速度。     

基于模糊聚类SCARA机器人自适应动态控制

针对工业机器人的不确定性问题,本文提出了基于模糊聚类算法的SCAR A机器人自适应动态控制方法。该方法利用聚类算法去除机器人的运动轨迹数据中的噪声,将简化的数据送入模糊神经网络学习,在线生成模糊规则,调整规则参数。该神经网络在SCAR A机器人上进行验证,控制效果稳定可靠。     

浅谈供电企业对电力设施的保护措施

介绍国家对电力设施保护的法律法规体系,提出了供电企业对电力设施自我保护的责任和权利,阐述了电力设施自我保护的基本策略、途径和举措.本文主要探讨如何健康有序、持久有效地开展电力设施保护工作,使电力设施保护工作更加规范化、制度化.