题名 基于改进CUSUM算法的网络异常流量检测
被引量：6
1
作者
步山岳 张海艳 王汝传
机构
淮阴工学院计算机工程系 南京邮电大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第2期500-501,共2页
基金
国家自然科学基金资助项目(60573141,60773041)
文摘
首先对网络流量进行异常检测,发现异常后再对数据包进行分析,实施相应措施,有利于降低系统开销。针对在使用CUSUM算法进行流量异常检测时产生的累积和效应问题,提出用自适应算法消除累积和效应的影响,分析了参数的设置对解除报警的延迟时间、误报警等的影响。实验结果表明设计的算法是有效和正确的,可以直接应用于检测SYN洪水攻击等。
关键词
流量检测 累积和算法 指数 加权 滑动平均 值算法 报警阈值
Keywords
traffic detection CUSUM（cumulative sum） algorithm EWMA（exponential weighted moving average）algorithm alarm threshold
分类号
TP393.06
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 学习带边信息专家意见的在线投资组合策略
2
作者
杨兴雨 郑丽娜 林虹 黄帅
机构
广东工业大学管理学院
出处
《系统工程学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期48-60,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(72371080) 广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2023A1515012840) 广东省哲学社会科学规划项目(GD23XGL022).
文摘
针对以往学习专家意见的在线投资组合策略中专家策略并未考虑有助于提高投资者收益的边信息的不足,选取在相同边信息状态下投资相同单只股票、不同边信息状态下可能投资不同单只股票的策略为专家意见,基于指数加权平均算法(EWA)提出了学习带边信息专家意见的在线投资组合策略(EWAES).然后,从理论上证明了对任何的股票价格序列该策略都能够追踪最优专家意见.最后,采用中美金融市场实际股票数据对EWAES策略进行了数值分析,结果说明了该策略的有效性.
关键词
在线投资组合 边信息 专家意见 指数加权平均算法
Keywords
online portfolio side information expert advice exponentially weighted average algorithm
分类号
F830.59
[经济管理—金融学]
题名 一种改进的增量型随机权神经网络及应用
被引量：2
3
作者
刘伟 谢林柏 彭力
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机与数字工程》
2023年第7期1681-1686,共6页
文摘
增量型随机权神经网络(I-RVFL)具有良好的泛化性能,在一定程度上避免了过拟合问题,但是,I-RVFL网络的输入权值和隐藏层偏差是从固定范围内随机生成的,可能会导致模型不稳定。针对上述问题,论文提出一种改进的I-RVFL网络。首先,利用指数加权平均对历史数据依赖随时间指数衰减且能平滑数据中异常值的特点,优化随机分配的输入权值与偏差。然后,将凸函数的下降梯度比应用到模型误差序列中,建立神经网络权值配置的约束条件。在UCI数据集上的仿真结果表明,改进的I-RVFL网络在分类精度以及稳定性上有显著提高。将论文方法应用于红外火焰识别,检测准确率达到98%,验证了该网络的有效性和实用性。
关键词
增量型随机权神经网络 指数加权平均算法 凸函数梯度比 红外火焰识别
Keywords
incremental random vector functional link network exponentially weighted average algorithm gradient ratio of convex functions infrared flame recognition
分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 无线传感网络中基于链路质量的地理路由
被引量：3
4
作者
戴靠柱 王潜平
机构
中国矿业大学计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第3期788-791,806,共5页
文摘
传统的贪婪地理路由算法通常选择离目的节点最近的邻居节点作为下一跳节点,这种单纯寻求最小跳数的路由算法可能会选择质量较差的链路传输数据,导致包的投递率较低,数据传输的可靠性变差。针对这一问题,在总结现有基于链路质量的地理路由度量方法的基础上,提出了一种基于EWMA链路质量评估算法的地理路由协议。协议中节点利用周期广播的探测包评估与邻居节点之间的链路质量,并交换地理位置信息。转发节点选择离目的节点更近且链路质量更好的邻居作为下一跳节点,从而有效地减少数据分组的丢失,提高网络数据传输的可靠性。
关键词
无线传感器网络 地理位置路由 贪婪算法 链路质量估计 指数 加权 移动平均 算法
Keywords
wireless sensor networks geographic routing greedy algorithms link quality estimation EWMA
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 面向大规模定制的改进型AEWMAQ控制图应用研究
被引量：4
5
作者
权政 赵玲玲 徐滨 樊树海
机构
南京工业大学工业工程系 MIT Information Quality Program “Data Quality&Info Security”Lab.
出处
《机床与液压》
北大核心
2021年第24期8-12,共5页
基金
国家自然科学基金面上项目(71671089 71171110)。
文摘
针对大规模定制(MC)生产模式下产品质量特征值不足、参数情况未知、监测不灵敏等因素造成的过程质量控制难以实施的问题,提出基于Q统计量的改进型自适应移动加权平均控制图(AEWMAQ)。通过成组技术形成产品族,利用Q统计量将相似产品的质量特征值标准化;利用标准化后的数据绘制改进型AEWMA控制图。该方法能够解决不同参数条件下数据源不足的问题,并可改善控制图对微小、中等和较大偏移监测灵敏度不足的情况,使得控制效果得到显著提升。结果表明:与传统方法相比,AEWMAQ控制图具有更好的灵敏性、更强的检测能力。
关键词
大规模定制 质量控制图 产品族 Q统计量 自适应指数 加权 移动平均 算法
Keywords
Mass customization Quality control chart Product family Q-statistic Adaptive exponentially weighted moving average on Q-statistics(AEWMA)algorithm
分类号
F273.2
[经济管理—企业管理]
题名 基于EWMA-kNN的多工况过程微小故障检测
被引量：1
6
作者
郭小萍 徐月 李元
机构
沈阳化工大学信息工程学院
出处
《沈阳化工大学学报》
CAS
2021年第4期358-365,共8页
基金
国家自然科学基金(61673279) 国家自然科学基金重大项目(61490701) 辽宁省教育厅基础研究项目(LJ2020021)。
文摘
针对应用多工况过程k近邻方法(k-nearest neighbor,k NN)进行故障检测时,微小故障样本较难被检测的问题,提出一种基于改进指数加权移动平均算法的k近邻(k NN based on exponentially weighted moving average,EWMA-k NN)故障检测方法.考虑到过程为多工况过程,所以利用k NN方法建立故障检测模型,计算距离统计量并确定相应的控制限.在过程监视中,使用改进EWMA算法更新控制限,赋予统计量随时间递增的权重,利用加权统计量和离线控制限确定当前微小故障样本相应的控制限.数值案例和半导体生产过程的仿真实验结果表明了该方法的有效性.
关键词
多工况 微小故障 K近邻 指数 加权 移动平均 算法 故障检测
Keywords
multiple working conditions minor fault k-nearest neighbor exponentially weighted moving average algorithm fault detection
分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 一种适用于独立计量分区的小泄漏检测方法
7
作者
黄海东 张志雄 宋丰轩 林振良
机构
北部湾大学建筑工程学院
出处
《中国给水排水》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第15期37-42,共6页
基金
北部湾大学高层次人才科研启动基金资助项目(2019KYQD22)。
文摘
指数加权移动平均算法具有累积效应,能够将微小的波动进行放大。利用这一特点,提出了一种适用于独立计量分区的小泄漏检测方法。为了提高检测效率和减少假性报警的概率,在小泄漏事件的逻辑判断过程中引入了Westgard多规则质控思想,并结合漏损发生后流量增加的特点,对其进行适当改良。通过室外消防栓放水的方式在真实管网中模拟两个小泄漏事件,并利用流量数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能够有效地检测出小泄漏事件,可以作为供水管网主动漏损控制的辅助工具。
关键词
小泄漏检测 独立计量分区 指数 加权 移动平均 算法 Westgard多规则质控方法
Keywords
small leakage detection district metering area exponential weighted moving average algorithm Westgard multi-rule quality control algorithm
分类号
TU991
[建筑科学—市政工程]
