基于一致性预测算法的内网日志检测模型 被引量：10

1

作者 顾兆军 任怡彤 +1 位作者 刘春波 王志 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2020年第3期45-50,共6页

机器学习是网络安全威胁检测系统的薄弱环节。不断进化的网络攻击利用数据的概念漂移躲避机器学习检测,导致检测模型随时间不断退化。文章通过一致性度量的统计学习方法,缓解基于日志分析的内网安全威胁检测模型的退化问题。相比于基于... 机器学习是网络安全威胁检测系统的薄弱环节。不断进化的网络攻击利用数据的概念漂移躲避机器学习检测,导致检测模型随时间不断退化。文章通过一致性度量的统计学习方法,缓解基于日志分析的内网安全威胁检测模型的退化问题。相比于基于静态阈值的检测方法,一致性度量的统计学习方法可以动态适应不断进化的安全攻击,感知底层数据的概念漂移,缓解模型退化问题。文章实现了一个基于日志分析的内网安全检测模型,在HDFS数据集上有效发现了概念漂移趋势,缓解了模型退化。 展开更多

关键词 HDFS 异常检测 一致性预测 混淆矩阵

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基于一致性预测支持向量机的多分类算法 被引量：4

2

作者 周跃进 杨林 《安徽理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第6期71-78,共8页

针对一致性预测支持向量机的多分类问题,提出了两种多分类算法,分别是基于一致性预测一对多支持向量机算法(One-Vs-Rest Support Vector Machine Algorithm Via Conformal Predictors,OVR SVM CP)和基于一致性预测一对一支持向量机算法(... 针对一致性预测支持向量机的多分类问题,提出了两种多分类算法,分别是基于一致性预测一对多支持向量机算法(One-Vs-Rest Support Vector Machine Algorithm Via Conformal Predictors,OVR SVM CP)和基于一致性预测一对一支持向量机算法(One-Vs-One Support Vector Machine Algorithm Via Conformal Predictors,OVO SVM CP)。首先,将多分类问题转化为二分类问题,利用决策函数定义奇异值函数。然后,对这两种算法进行数值模拟实验,并与OVO SVM、OVO LSSVM、OVO TWSVM、HSVM算法相比较。最后,将两种算法应用于6组真实数据集测试其分类预测效果。仿真实验和真实数据应用结果表明,提出的两种算法预测效果较好,相比于其他3种的支持向量机算法有更高的预测准确率。 展开更多

关键词 支持向量机 一致性预测 决策函数 域预测

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概念漂移下的系统日志在线异常检测模型 被引量：1

3

作者 吕宗平 梁婷婷 +3 位作者 顾兆军 刘春波 王双 王志 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第10期314-321,共8页

针对在线系统的动态日志中存在的概念漂移问题,提出一种结合置信度的系统日志在线异常检测模型(COP)。按照时间顺序模拟Hadoop分布式文件系统日志,使用滑动窗口以日志块的方式接收日志并进行预处理;获取一定时间内的日志作为预先知识并... 针对在线系统的动态日志中存在的概念漂移问题,提出一种结合置信度的系统日志在线异常检测模型(COP)。按照时间顺序模拟Hadoop分布式文件系统日志,使用滑动窗口以日志块的方式接收日志并进行预处理;获取一定时间内的日志作为预先知识并计算p值;使用一致性预测得分计算置信度,根据预先知识中获得的显著性水平过滤异常日志;建立当前与之前日志数据之间的联系,动态更新校准集并输出一个可信的检测结果。实验结果表明,COP与用于模拟增量学习的重训练异常检测模型相比,得到的在线检测结果和时间性能更优。 展开更多

关键词 概念漂移 在线学习 一致性预测 异常检测 滑动窗口 置信度

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基于时空轨迹信息的目标行为模式在线分类方法

4

作者 姜乔文 刘瑜 +2 位作者 丁自然 孙顺 简涛 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期233-245,共13页

在预警监视领域,及时地预测目标行为模式对于态势认知至关重要。首先,针对当前大多数目标行为分类器实时性不强、对离群轨迹不敏感等问题,提出了带有离群检测的归纳式一致性多类预测器(ICMP)。其次,针对目标行为分类算法仅考虑目标的空... 在预警监视领域,及时地预测目标行为模式对于态势认知至关重要。首先,针对当前大多数目标行为分类器实时性不强、对离群轨迹不敏感等问题,提出了带有离群检测的归纳式一致性多类预测器(ICMP)。其次,针对目标行为分类算法仅考虑目标的空间位置信息,而忽略航向和速度信息的问题,基于轨迹的时间和空间2个维度的信息提出了时空Hausdorff距离(STHD),从而可以有效区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。然后,基于定向时空Hausdorff距离和K最近邻思想构造了定向时空Hausdorff最近邻不一致性度量函数(DSHNN-NCM);在此基础上,提出了带有离群检测的序贯时空Hausdorff最近邻归纳式一致性多类预测器(SSHNN-ICMP),能够在预警监视场景下对目标频繁出现的行为进行在线学习和分类。最后,分别在仿真军事场景和真实民用场景中进行实验分析,结果表明本文算法具备较好的准确性和实时性,在预警监视任务中有良好的应用前景。 展开更多

关键词 时空轨迹 行为模式 HAUSDORFF距离 一致性预测 在线分类

原文传递

基于多输出极限学习机的快速一致性分类器 被引量：2

5

作者 王迪 王萍 石君志 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期555-560,共6页

一致性分类器是建立在一致性预测基础上的分类器,其输出结果具有很高的可靠性,但由于计算框架的限制,学习的时间往往较长.为了加快学习速度,首次将一致性预测与多输出极限学习机相结合,提出基于两者的快速一致性分类算法.该算法利用了... 一致性分类器是建立在一致性预测基础上的分类器,其输出结果具有很高的可靠性,但由于计算框架的限制,学习的时间往往较长.为了加快学习速度,首次将一致性预测与多输出极限学习机相结合,提出基于两者的快速一致性分类算法.该算法利用了极限学习机,能够快速计算样本标签的留一交叉估计的特性,极大地加快了学习速度.算法复杂度分析表明,所提算法的计算复杂度与多输出极限学习机的算法复杂度相同,该算法继承了一致性预测的可靠性特征,即预测的错误率能够被显著性水平参数所控制.在10个公共数据集上的对比实验表明,所提算法具有极快的计算速度,且与其他常用一致性分类器相比,该算法的平均预测标签个数在某些数据集上更少,预测结果更有效. 展开更多

关键词 一致性预测 刀切法一致性预测 一致性分类器 神经网络 多输出极限学习机 快速学习

原文传递

一种错误率可控的混沌时间序列区间预测算法 被引量：2

6

作者 王迪 王萍 石君志 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期956-964,共9页

针对高风险背景下的混沌时间序列区间预测问题,首次将回声状态网络与一致性预测框架相结合,提出基于两者的混沌时间序列区间预测算法.该算法将回声状态网络的拟合能力与一致性预测区间的可靠性相结合,使得最终的预测区间包含被预测值的... 针对高风险背景下的混沌时间序列区间预测问题,首次将回声状态网络与一致性预测框架相结合,提出基于两者的混沌时间序列区间预测算法.该算法将回声状态网络的拟合能力与一致性预测区间的可靠性相结合,使得最终的预测区间包含被预测值的频率或概率可以被显著性水平参数所控制,即预测区间具有极高的可信度.同时,由于使用岭回归学习回声状态网络的输出权重,使得算法在学习阶段对样本的留一交叉估计可以被快速地计算,极大地缩短了一致性预测的学习时间.理论分析表明,所提出算法的时间复杂度等价于原始回声状态网络算法的时间复杂度,即算法具有较快的计算速度.实验表明,所提出算法能够较精确地控制预测的错误率,对噪声具有鲁棒性,且预测区间比基于高斯过程的预测区间更加准确地刻画了被预测值的波动范围. 展开更多

关键词 递归神经网络 回声状态网络 一致性预测 刀切法一致性预测 混沌时间序列 区间预测

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我国证券分析师预测准确性主观影响因素研究

7

作者 韦钰芳 《吉林工商学院学报》 2019年第3期83-88,92,共7页

证券分析师在我国证券行业发展过程中的地位日渐突出,其预测结果的准确性受到证券市场各参与主体的密切关注,主观因素是影响其预测结果准确性的重要影响因素。本文在借鉴现有研究的基础上,分析了证券分析师预测的乐观倾向、羊群行为和... 证券分析师在我国证券行业发展过程中的地位日渐突出,其预测结果的准确性受到证券市场各参与主体的密切关注,主观因素是影响其预测结果准确性的重要影响因素。本文在借鉴现有研究的基础上,分析了证券分析师预测的乐观倾向、羊群行为和大胆预测等主观因素,并构建了多元线性回归模型进行实证检验。研究发现:我国证券分析师的大胆预测比例偏低,但预测的准确性却比羊群行为的准确性高;大胆预测包含的信息多于趋众预测,但在大环境一定的情况下市场对二者所含信息的吸收并无差距。 展开更多

关键词 证券分析师 预测信息 大胆预测 一致性预测

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基于Conformal Prediction的威胁情报繁殖方法 被引量：1

8

作者 张永生 王志 +1 位作者 武艺杰 杜振华 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2020年第6期90-95,共6页

未知网络威胁情报的获取和利用能力是当前网络空间安全领域的核心竞争力之一。网络威胁情报具有时效性短、变异速度快、数量大等特点。基于静态阈值的"0-1"检测方法无法充分利用和挖掘已知威胁情报的价值。文章提出一种基于Co... 未知网络威胁情报的获取和利用能力是当前网络空间安全领域的核心竞争力之一。网络威胁情报具有时效性短、变异速度快、数量大等特点。基于静态阈值的"0-1"检测方法无法充分利用和挖掘已知威胁情报的价值。文章提出一种基于Conformal Prediction算法的网络威胁情报繁殖方法,在LSTM和XGBoost算法基础上,引入了统计学习的可信度模型,通过Confidence和Credibility两个指标来度量威胁情报的可靠性,充分挖掘已知威胁情报的内在价值;通过控制显著性水平,繁殖出错概率可控的未知情报,提升对网络攻击扩散的预判和遏制能力。实验结果表明,该方法对DGA恶意域名检测的F1数值可达到90%以上,繁殖出DGA恶意域名的错误率在2.5%以下。 展开更多

关键词 网络威胁情报 恶意域名 域名生成算法 一致性预测

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基于卷积神经网络与一致性预测器的稳健视觉跟踪 被引量：8

9

作者 高琳 王俊峰 +1 位作者 范勇 陈念年 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期222-231,共10页

针对视频序列的稳健性目标跟踪问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与一致性预测器(CP)的视觉跟踪算法。该算法通过构建一个双路输入CNN模型,同步提取帧采样区域和目标模板的高层特征,利用逻辑回归方法区分目标与背景区域;将CNN嵌入至C... 针对视频序列的稳健性目标跟踪问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与一致性预测器(CP)的视觉跟踪算法。该算法通过构建一个双路输入CNN模型,同步提取帧采样区域和目标模板的高层特征,利用逻辑回归方法区分目标与背景区域;将CNN嵌入至CP框架,利用算法随机性检验评估分类结果的可靠性,在指定风险水平下,以域的形式输出分类结果;选择高可信度区域作为候选目标区域,优化时空域全局能量函数获得目标轨迹。实验结果表明,该算法能够适应目标遮挡、外观变化以及背景干扰等复杂情况,与当前多种跟踪算法相比具有更强的稳健性和准确性。 展开更多

关键词 机器视觉 目标跟踪 卷积神经网络 一致性预测器 时空域能量函数

原文传递

基于CNN的一种错误率可控图像分类算法 被引量：2

10

作者 杨林 周跃进 《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第5期533-540,549,共9页

传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的预测结果错误率不可控并且不具备置信度衡量,当面对高风险低容错率的问题时,这种方法的预测结果可靠性低.针对这个缺点,基于归纳一致性预测提出一种错误率可控的图像分类算法.... 传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的预测结果错误率不可控并且不具备置信度衡量,当面对高风险低容错率的问题时,这种方法的预测结果可靠性低.针对这个缺点,基于归纳一致性预测提出一种错误率可控的图像分类算法.该算法通过训练更小的训练集有效缩短了卷积神经网络的训练时间,并根据奇异值函数衡量测试样本与各个类别之间的一致性程度,使得输出结果具有极高的可靠性.实验结果表明,提出的算法能够有效地控制神经网络的预测准确率,并且能够提供具有可靠置信度的预测集合. 展开更多

关键词 归纳一致性预测 卷积神经网络 GoogLeNet ResNet50 域预测 图像分类

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基于主动半监督深度学习的归纳一致性预测算法及其应用 被引量：2

11

作者 李国强 龚宁 《高技术通讯》 CAS 2021年第5期500-508,共9页

在图像分类中,图像标签的获取是昂贵的和费时的。为了减少标注成本,提出了一种主动半监督深度学习的归纳一致性预测算法(ICP-ASSDL),该算法使用一种新颖的奇异值度量来产生可靠的置信度。ICP-ASSDL用4个标准(信息质量、边缘抽样、多样... 在图像分类中,图像标签的获取是昂贵的和费时的。为了减少标注成本,提出了一种主动半监督深度学习的归纳一致性预测算法(ICP-ASSDL),该算法使用一种新颖的奇异值度量来产生可靠的置信度。ICP-ASSDL用4个标准(信息质量、边缘抽样、多样性和面向类别度量)从未标记池中选取实例来提高分类性能。面向类别度量采用蒙德里安一致性预测算法来减弱非平衡问题的影响。最后通过4个图像数据集(MNIST、FashionMNIST、SVHN和CIFAR10)进行了实验,实验结果表明,相对于其他方法,本文所提出的方法在只有少量标签样本的情况下,可以获得更高的分类精度。 展开更多

关键词 主动学习 半监督学习 图像分类 一致性预测器 深度学习

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几种简单实用的多次波去除方法及其应用 被引量：2

12

作者 张恒超 《内蒙古石油化工》 CAS 2011年第21期21-24,共4页

多次波衰减是地震资料处理中的老问题,多次波的存在严重影响地震剖面成像的真实性和可靠性,干扰地震资料的解释,所以,在叠前应对多次波加以有效的消除,提高资料的品质和精度。而目前,多次波理论方面的研究及成果相当多,但对于实际生产... 多次波衰减是地震资料处理中的老问题,多次波的存在严重影响地震剖面成像的真实性和可靠性,干扰地震资料的解释,所以,在叠前应对多次波加以有效的消除,提高资料的品质和精度。而目前,多次波理论方面的研究及成果相当多,但对于实际生产有时却无能为力。因此,本文意在从原理和可操作性上,介绍几种在实际生产中既简单实用又省时有效的多次波去除方法及其应用效果,主要介绍了数据一致性预测反褶积、R adon变换、利用速度扫描工具及内切除等四种多次波去除方法及其应用效果。以提高资料的处理质量和效率。 展开更多

关键词 地震资料处理 多次波 去除 数据一致性预测反褶积 RADON变换 速度扫描 内切除

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MLICP-CNN:基于CNN与ICP的多标记胸片置信诊断模型 被引量：1

13

作者 吴能光 王华珍 +3 位作者 许晓泓 刘俊龙 何霆 吴谨准 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第7期177-182,191,共7页

针对胸片的多标记预测集缺少可校准性的缺陷,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与归纳一致性预测器(Inductive Conformal Prediction,ICP)的多标记胸片置信诊断模型MLICP-CNN。该模型将学习数据划分为训练... 针对胸片的多标记预测集缺少可校准性的缺陷,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与归纳一致性预测器(Inductive Conformal Prediction,ICP)的多标记胸片置信诊断模型MLICP-CNN。该模型将学习数据划分为训练集和校准集,通过使用CNN从训练集中学习出规则D。基于规则D和校准集使用算法随机性对被测数据进行置信预测,即为每个被测数据提供附带置信度的多标记预测集。在对Chest X-ray14胸片数据集的实验结果表明,该模型在临床常用的95%置信度下,模型准确率为95%,体现了置信度评估的恰好可校准性。在CNN架构为Resenet50并采用LS-MLICP为奇异值映射函数下,模型性能最好,其确定预测率为96.43%,理想预测率为92.31%。另外,CNN架构对预测效率的影响程度远远小于奇异值映射函数。 展开更多

关键词 多标记学习 归纳一致性预测器 卷积神经网络 X线胸片诊断 置信预测

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基于一致性预测器的卷烟牌号的鉴别研究

14

作者 李鑫鑫 丁香乾 张磊 《现代电子技术》 2012年第10期97-99,共3页

目前对于卷烟牌号的鉴别多应用一些传统分类算法,这些传统算法用于归纳一个通用规则的训练样本数据较少,造成分类模型的准确度较低,且预测结果没有置信度衡量,在高风险领域的应用不足。针对传统分类算法的局限性,提出了基于转导推理的... 目前对于卷烟牌号的鉴别多应用一些传统分类算法,这些传统算法用于归纳一个通用规则的训练样本数据较少,造成分类模型的准确度较低,且预测结果没有置信度衡量,在高风险领域的应用不足。针对传统分类算法的局限性,提出了基于转导推理的一致性预测算法。通过探索待测数据和样本序列之间的内在联系,运用Kolmogorov算法的随机性理论建立一种置信度机制,并应用随机性检测函数对置信度进行估算,这样可以很好地对烟叶和成品卷烟进行定性判别和分类。 展开更多

关键词 近红外 一致性预测器 卷烟 牌号鉴别

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基于一致性预测器的中医证素组合诊断模型

15

作者 王华珍 吕兵 洪燕珠 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期41-45,共5页

构建中医证素组合智能诊断模型需要特殊的域预测分类器而非传统的点预测分类器.引入一致性预测器(conformal predictor,CP),以算法随机性水平值为证素的重要性度量,以算法风险水平为阈值进行域预测输出,以中医慢性疲劳样本集为研究对象... 构建中医证素组合智能诊断模型需要特殊的域预测分类器而非传统的点预测分类器.引入一致性预测器(conformal predictor,CP),以算法随机性水平值为证素的重要性度量,以算法风险水平为阈值进行域预测输出,以中医慢性疲劳样本集为研究对象,随机森林(random forest,RF)等传统机器学习算法被嵌入到CP框架中计算样本奇异值.实验结果表明,CP-RF模型不仅拟合率比其他域预测分类器高,还对阈值具有很好的鲁棒性,克服了阈值对预测域的波动性,解决了中医多证素组合诊断关键的技术难题之一,同时CP-RF模型的预测域错误率能够被算法风险水平阈值所校准,表明其阈值具有明确的统计意义和可解释性,能够被中医医生所接受. 展开更多

关键词 一致性预测器 证素 中医 慢性疲劳

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带置信度的基于sEMG的无声语音识别研究

16

作者 王鑫 乔波 杨梦 《电脑知识与技术》 2020年第17期3-6,21,共5页

基于表面肌电信号(sEMG)的语音识别是通过面部放置的肌电信号传感器采集生物电信号进行处理识别,过程不依赖于声学信号,可以避免外界噪声的干扰,可提高强背景噪声下通讯的准确性、可靠性以及适应场景条件的多变性,因此作为新的替代通讯... 基于表面肌电信号(sEMG)的语音识别是通过面部放置的肌电信号传感器采集生物电信号进行处理识别,过程不依赖于声学信号,可以避免外界噪声的干扰,可提高强背景噪声下通讯的准确性、可靠性以及适应场景条件的多变性,因此作为新的替代通讯方式在很多领域和场景被研究且应用。因为信号时间轴不一致而无法直接利用机器学习算法进行识别,本文提出了利用插值法来解决此问题。现有研究的识别结果没有提供可信度评估,在高风险领域应用不足,本文将一致性预测器(Conformal Predictors)应用于基于表面肌电信号的孤立汉字无声语音识别中,在提高了识别准确率的同时为预测结果提供可靠性评估和保障。 展开更多

关键词 肌电信号 无声语音识别 置信度 插值算法 一致性预测器

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