超球体

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基于RoBERTa和超球体空间的日志异常检测研究
《南京师范大学学报（工程技术版）》2024年第4期17-27,共11页李小鹏 尹传环 钞萌 
国家自然科学基金项目(U23B2062).
通过监控和分析大量日志数据,日志异常检测能够及时识别入侵攻击、恶意操作等异常行为,是现代系统管理人员的一项关键工具.针对标注数据稀少的问题,提出基于RoBERTa和超球体空间的无监督日志异常检测算法.首先,为充分学习日志文本的语...
关键词：日志异常检测 稳健优化的BERT预训练方法 变换器 超球体空间 
集成数据挖掘知识的可解释最优超球体支持向量机
《控制理论与应用》2024年第3期375-384,共10页陆思洁 范頔 渐令 郜传厚 
国家自然科学基金项目(12320101001,12071428,62111530247);浙江省自然科学基金重点项目(LZ20A010002)资助.
最优超球体支持向量机(SSLM)是一种典型的黑箱模型,其运行模式不需要考察被研究对象的内部结构和机理,仅利用对象的输入输出数据即能达到认识其功能和作用机制,因此具有响应快、实时性强等优点,但也因此缺乏可解释性和透明性.鉴于此,本...
关键词：黑箱模型 可解释性 最优超球体支持向量机 先验知识 不平衡数据 
基于优化核函数带宽SVDD的机械振动预警模型被引量：2
《机电工程》2023年第11期1641-1654,1672,共15页刘晓金 陈文武 王庆锋 
中国石油化工股份公司科技部项目(323031);中石化安全工程研究院项目(Y315)。
基于高斯核函数的支持向量数据描述(SVDD),因其具有良好的异常检测性能,常被用于机械振动故障预警领域,但其性能的好坏受限于核函数带宽的取值是否适宜。为此,针对常规高斯核函数支持向量数据描述(SVDD)存在需要负类样本训练模型、计算...
关键词：机械设备故障预警 高斯核函数 支持向量数据描述 核函数带宽 惩罚参数 超球体 空间矩阵复杂度 粒子群优化算法 
基于深度学习算法的船用高频电路工作状态检测研究
《舰船科学技术》2023年第12期156-159,共4页何一芥 王波 
湖北省教育科学规划重点课题(2022GA089)。
为了提升船用高频开关电源的运行可靠性,提出基于深度学习算法的船用高频电路工作状态检测方法。采集船用高频电路工作状态信号,作为深度受限波尔兹曼机的输入,深度受限波尔兹曼机利用2层受限玻尔兹曼机,通过2次非线性映射,提取船用高...
关键词：深度学习算法 船用高频电路 工作状态检测 非线性映射 高维内积空间 最优超球体 
基于k近邻隔离森林的异常检测被引量：1
《计算机系统应用》2023年第2期199-206,共8页丁鹏霖 
国家自然科学基金(61772004);福建省科技计划重大项目(2020H6011);福建省自然科学基金(2020J01161)。
异常检测是机器学习与数据挖掘的热点研究领域之一,主要应用于故障诊断、入侵检测、欺诈检测等领域.当前已有很多有效的相关研究工作,特别是基于隔离森林的异常检测方法,但在处理高维数据时仍然存在许多困难.提出了一种新的k近邻隔离森...
关键词：异常检测 隔离森林 K近邻 超球体 
基于超球体高斯分布的悬浮系统异常检测被引量：2
《机车电传动》2021年第6期9-17,共9页王平 梅子 龙志强 
国家“十三五”重点项目课题(2016YFB1200600);国家自然科学基金项目(61801479,62003049)。
悬浮系统的异常指在中低速磁浮列车的实际运行中,悬浮系统工作状态与期望状态不匹配,但是系统没有发生故障。准确预测悬浮系统的异常有助于合理地分配有限的监控资源、提前安排预防性维护计划、减少计划外维修成本、降低事故率。虽然根...
关键词：磁浮列车 悬浮系统 悬浮间隙 异常检测 FWHT PCA SVDD 轨道不平顺 
基于混合高斯变分自编码网络的异常检测算法被引量：2
《电信科学》2021年第4期54-61,共8页陈华华 陈哲 郭春生 应娜 叶学义 章坚武 
异常数据是指偏离大量正常数据点的数据,往往会对各类系统产生负面影响,存在较大风险。异常检测作为一种有效的防护手段,能够检测数据中的异常,为各类系统的正常运转提供重要支撑,具有重要的现实意义。提出了一种基于混合高斯变分自编...
关键词：异常检测 变分自编码器 混合高斯分布 超球体 
基于变分自编码器的异常检测算法研究被引量：3
《软件导刊》2021年第1期123-127,共5页陈哲 
异常检测能够检测出数据中的异常情况,为各类系统正常运转提供重要支撑。提出一种基于变分自编码器的异常检测算法,该算法使用变分自编码器对输入数据进行特征提取,结合深度支持向量网络,压缩特征空间,并寻找最小超球体分离正常数据和...
关键词：异常检测 变分自编码器 超球体 深度学习 
基于密度优化初始聚类中心的K-means算法被引量：6
《计算机技术与发展》2020年第12期99-105,共7页王艳娥 安健 梁艳 康晶晶 
深圳市科技计划项目(JCYJ20170816100939373);陕西省教育科学研究计划项目(18JK1100);陕西省高等教育科学研究项目(XGH19236)。
针对K-means算法随机选择初始聚类中心,对噪音和异常点比较敏感,聚类结果过多依赖于专家经验从而缺乏一定客观性的问题,提出一种新的度量样本密度的方法优化K-means算法对初始聚类中心的选择。该方法基于样本实际分布,以最优超球体中样...
关键词：K-MEANS算法 密度 去噪 最优超球体 均方差 噪声数据 
动态特征空间的超球体分类算法
《计算机工程与应用》2020年第22期148-153,共6页杜淼 余勤 雒瑞森 
校企合作项目(No.17H1199,No.19H0355)。
在模式识别中,样本在特征空间被直接用作分类或被核函数映射至更高维空间分类。为了提高分类效果,一般使用更好的分隔面和更有效的特征空间。提出了一种使用神经网络寻找到更有效特征空间的动态超球体算法(Dynamic Hypersphere Algorith...
关键词：神经网络 动态特征空间 动态超球体 标准数据集 MNIST手写体 
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