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[期刊] 运筹与管理
[作者]
吕成戍
受推荐系统在电子商务领域重大经济利益的驱动,恶意用户以非法牟利为目的实施托攻击,操纵改变推荐结果,使推荐系统面临严峻的信息安全威胁,如何识别和检测托攻击成为保障推荐系统信息安全的关键。传统支持向量机(SVM)方法同时受到小样本和数据不均衡两个问题的制约。为此,提出一种半监督SVM和非对称集成策略相结合的托攻击检测方法。首先训练初始SVM,然后引入K最近邻法优化分类面附近样本的标记质量,利用标记数据和未标记数据的混合样本集减少对标记数据的需求。最后,设计一种非对称加权集成策略,重点关注攻击样本的分类准确率,降低集成分类器对数据不均衡的敏感性。实验结果表明,本文方法有效地解决了小样本问题和数据不均衡分布问题,获得了较好的检测效果。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
王培超 周鋆 朱承 张维明
跨站脚本(XSS)攻击是最严重的网络攻击之一.传统的XSS检测方法主要从漏洞本身入手,多依赖于静态分析和动态分析,在多样化的攻击载荷(payload)面前显得力不从心.为此提出一种基于贝叶斯网络的XSS攻击检测方法,通过领域知识获取该网络中的节点.利用领域知识构建的本体为贝叶斯网络的构建提供良好的特征选择基础,并从中提取了17个特征,同时从公开渠道搜集的恶意IP和恶意域名为该模型及时检测新型攻击补充有力规则.为验证所提方法的有效性,在实际收集的XSS攻击数据集上进行实验,结果表明,在面对多样化的攻击时,该方法可以保持90%以上的检测准确率.
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郭利强
针对网络博客空间中垃圾评论泛滥的问题,给出一种半监督学习式网络垃圾评论检测方案。基于评论内容的统计分析,设计相关度、词组重复率、超链接数目、内容淫秽度、句子长度共5个特征指标,给出网络垃圾评论检测系统的框架,并进行实验验证。实验结果表明,本方法能有效检测出网络博客空间中的垃圾评论,具有较好的应用价值。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
马锐 朱天保 马科 胡昌振 赵小林
在无线传感网络中,现有的节点复制攻击检测方法存在检测率低、通信消耗高、存储消耗高等问题。该文提出一种基于单证人节点的分布式节点复制攻击检测(singlewitness-based distributed detection,SWDD)方法。SWDD方法分为选择证人节点、生成声明信息、发送声明信息、验证证人节点和检测复制节点5个步骤。SWDD方法中引入单证人节点选择机制,采用随机数作为位置声明信息,利用多重映射机制进行证人节点验证,并由最终证人节点完成对复制节点的检测。在OMNeT++平台上进行仿真实验,结
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
卢施岐 杨宝莹 黄磊
信号异常检测方法具有普遍的研究意义和广泛的实用价值.该文首先研究Laplace周期图的统计性质，再结合用于关联性检验的有力工具互信息的刀切估计(JMI),对两段信号的Laplace周期图对数比进行统计检验，可判断所检测信号是否具有相同的归一化动态特征.作为一种半监督的异常检测方法，可在已知正常信号标签的情况下，以动态特征检测出未知信号是否异常.统计模拟试验和滚动轴承数据的实例分析显示，该文所提的新方法优于Laplace周期图分别与B样条F检验(B-spline F test)、Ljung-Box Q检验(LBQ)、游程检验(run test)相结合的方法，兼顾了稳健性和较低的犯错概率，具备一定的实用性和有效性.
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
夏旺
基于深度学习的变化检测方法相较于传统方法具有更高的精度和稳定性，大多数深度学习模型属于监督方法，需要海量的标准样本，但是样本构建成本过高，而目前非监督变化检测方法的精度较低.针对这个问题，该文提出了一种遥感领域知识引导的自监督变化检测方法，结合对比损失和Vision Transformer设计了自监督表征学习架构，为了进一步提高检测精度，将NDVI和NDWI作为遥感领域知识与自监督表征学习的回归误差进行加权融合，以进一步提高变化检测精度.通过在法国巴黎萨克雷大学OSCD数据集上进行的实验表明，该方法检测结果的F1相较于其他非监督变化检测算法平均提高2.76%以上，并具有更高的稳定性和鲁棒性.
关键词：
变化检测 遥感领域知识 自监督学习
[期刊] 统计与决策
[作者]
许敏
利用大量未标签样本和少量已标签样本共同训练一个有效的分类器是半监督学习方法的优势，自训练半监督学习方法因其简单且有效的特性而被广泛使用。文章提出基于隐空间特征增强的自训练半监督支持向量机分类学习方法，该方法首先将原空间已标签数据样本和大量无标签数据样本映射到同一隐空间，构建特征增强空间，在此特征增强空间结合概率密度进行自标记半监督SVM学习，以提高分类器的准确性和鲁棒性。UCI数据集上的实验证明，所提算法比传统的自训练学习算法具有更好的性能。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
黄同城 丁友东
图像文本信息的定位与识别在数字图像信息、视频数据库和Web地址的检索应用中十分重要.但文本信息通常镶印在图像的复杂场景中,其检测相当困难.提出了一种能够自动水平校准检测不同大小、字体、颜色和语种的图像文本信息的鲁棒方法.它首先对待测图像进行小波变换,将高频小波系数的分布状况作为文本区与非文本区的统计特征,然后应用K-均值算法分类出图像中的文本区,再经过投影分析以更精确地定位.最后,生成作为OCR引擎输入值的二值文本图像.所提出的检测方法的性能通过试验得到了验证.
关键词：
离散小波变换 文本检测 非监督分类器
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
平国楼 曾婷玉 叶晓俊
针对计算机网络流量异常检测中缺乏标注信息的挑战,该文提出一种基于评分迭代的无监督异常检测方法。设计了基于自编码器的异常评分迭代过程来学习通用异常特征,获取其初始异常评分。设计了基于深度序数回归模型的异常评分迭代过程来学习判别异常特征,进一步提高异常评分准确性。另外,还通过深度模型、多视图特征、集成学习提高检测准确率。在多个数据集上的实验表明,在无标注信息的情况下,该方法的性能相比对照方法具有明显优势,可以有效地用于现实网络流量异常检测。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
陈冬青 张普含 王华忠
针对Kalman粒子群算法在优化基于支持向量机的工业控制系统入侵检测模型时易陷入局部极小的问题,该文提出了一种改进的多新息Kalman粒子群算法。所提算法不仅考虑当前粒子信息的观测值,同时充分利用之前时刻的有用信息对粒子的状态进行估计,为粒子位置的更新提供足够的冲量,使得算法跳出局部极小,从而提高了算法的优化精度。将所提出的改进算法用于支持向量机工控入侵检测模型参数寻优,并使用工控入侵检测标准数据集进行仿真研究。仿真结果表明:与Kalman粒子群、粒子群以及遗传算法相比,该文所提出的算法——优化的支持向量
[期刊] 世界经济
[作者]
郑辉
新兴市场普遍存在的信息不对称现象 ,是引发货币危机的原因之一。托宾税和不可提取存款准备制度 (URR)等间接资本控制手段近来被一些主流学者所提倡。作者在 Obstfeld模型基础上对信息不对称型货币危机的形成进行了分析 ,并初步探讨了托宾税防范货币危机的作用机制。作者认为托宾税可在一定程度上起作用。
关键词：
资本控制 货币危机 信息不对称
[期刊] 软科学
[作者]
黄静 薛书田 肖进
将半监督学习技术与多分类器集成模型Bagging相结合,构建类别分布不平衡环境下基于Bagging的半监督集成模型(SSEBI),综合利用有、无类别标签的样本来提高模型的性能。该模型主要包括三个阶段:(1)从无类别标签数据集中选择性标记一部分样本并训练若干个基本分类器;(2)使用训练好的基本分类器对测试集样本进行分类;(3)对分类结果进行集成得到最终分类结果。在五个客户信用评估数据集上进行实证分析,结果表明本研究提出的SSEBI模型的有效性。
[期刊] 软科学
[作者]
黄静 薛书田 肖进
将半监督学习技术与多分类器集成模型Bagging相结合,构建类别分布不平衡环境下基于Bagging的半监督集成模型(SSEBI),综合利用有、无类别标签的样本来提高模型的性能。该模型主要包括三个阶段:(1)从无类别标签数据集中选择性标记一部分样本并训练若干个基本分类器;(2)使用训练好的基本分类器对测试集样本进行分类;(3)对分类结果进行集成得到最终分类结果。在五个客户信用评估数据集上进行实证分析,结果表明本研究提出的SSEBI模型的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周鹏 刘河 黎隽男
自标记方法能用少量有标记样本和大量无标记样本来训练给定分类模型。误标记是自标记方法中的主要挑战。尽管学者们用数据剪辑技术去识别和移除在自标记方法迭代过程中被误预测的样本，但是许多数据剪辑技术严重依赖于特定假设。为了克服误标记问题和相关解决方案中的缺陷，文章提出一种基于近邻规则和粒子群优化的自标记方法 SLM-NNPSO。首先，SLM-NNPSO用有标记集去训练一个给定的分类模型。其次，SLM-NNPSO用近邻规则来发现具有高置信度的无标记样本，并用被训练的分类模型来预测他们。再次，SLM-NNPSO用粒子优化来识别和移除被误预测的样本，并把被正确预测的样本加入有标记集中。上述过程不断迭代，直到SLM-NNPSO没有发现具有高置信度的无标记样本。最后，SLM-NNPSO输出在迭代过程中被训练的分类模型。经仿真实验证明，就训练k近邻分类器的平均分类正确率而言，在来自销售市场、医学检测、图像识别等领域的12个真实数据集上，SLM-NNPSO优于5个流行的自标记方法。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
白荻 王寅凯 熊燕华
[目的]茶树病虫害识别通常采用单一的检测模型，但其学习和感知能力不足以完成复杂茶园环境下的病虫害目标检测。针对现有目标检测算法难以在茶园复杂环境下对茶树的叶枯病和绿盲蝽的识别问题，提出一种基于集成学习的茶树病虫害检测方法。[方法]选取Yolov5弱监督模型，通过试验发现，在Yolov5的网络基础上引入全局注意力模块（Global Attention Mechanism，GAM）能够更好地识别被绿盲蝽危害后的茶树叶片；引入卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM）后能够更好地识别叶枯病。将2个改进后的模型集成，并将预测结果使用加权边界框融合算法（Weighted boxes fusion，WBF）处理融合框。[结果]与原始2个单阶段模型相比，集成后的模型在平均精确率上达72.2％，相比于引入GAM注意力机制和CBAM注意力机制后的模型，平均准确率分别提升了3％和3.7％。与其他主流目标检测模型相比，本文提出的集成模型充分利用了模型间的优势互补，提高了模型特征提取能力，并增强了模型的检测能力。[结论]集成后的算法具有更强的特征提取能力，可以提取到更多的病害特征信息，并且较好地平衡了模型的识别精度与复杂度，可为田间环境下茶树的病害识别提供参考。
关键词：
茶树病虫害检测 集成学习 机器学习
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