国家重点基础研究发展计划(613148)
- 作品数：7 被引量：33H指数：3
- 相关作者：于宏毅李青李鸥康荣宗田鹏武更多>>
- 相关机构：解放军信息工程大学石家庄职业技术学院中国人民解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家科技重大专项国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于压缩感知的自适应干扰抑制算法被引量：2
- 2012年
- 针对基于Nyquist采样理论的干扰抑制算法在宽频带信号接收处理中受限于信号带宽和现有器件水平的问题,提出了一种压缩域的自适应干扰抑制算法。首先利用压缩感知技术以远低于Nyquist采样率的速率获得信号的压缩测量值;然后基于最小输出能量准则,并结合空间投影技术,利用投影值完成干扰信号的检测和抑制;进一步推导并给出了算法的闭式解及LMS自适应实现过程。理论分析和仿真结果表明,该算法极大地降低了对A/D器件和后端数字处理器件的要求,且无需预知干扰信号在宽频带中的位置先验信息,并对干扰源的个数无限制,具有较强的实用性。
- 康荣宗于宏毅田鹏武郭虹
- 关键词：通信技术压缩感知
- 基于半监督聚类集成的未知网络协议识别方法被引量：3
- 2016年
- 针对训练集中出现未知网络协议样本的识别问题,提出一种基于半监督聚类集成的识别方法.该方法利用流的相关性实现对标记样本的扩展,提高标记样本比例;引入集成学习辅助半监督聚类对扩展后训练集进行聚类分析,实现对未知协议样本的识别,最后对得到的混合未知协议样本集进行细分类.通过实际网络数据集进行仿真实验,结果表明该方法在样本标记比例较小情况下,能够有效地识别未知协议数据并实现细分类,提高聚类结果的稳定性.
- 林荣强李鸥李青刘琰
- 关键词：半监督聚类
- 基于类标记扩展的半监督网络流量特征选择算法被引量：1
- 2014年
- 针对网络流量特征选择过程中存在的样本标记瓶颈问题,以及现有半监督方法无法选择强相关的特征的不足,提出一种基于类标记扩展的多类半监督特征选择(SFSEL)算法。该算法首先从少量的标记样本出发,通过K-means算法对未标记样本进行类标记扩展;然后结合基于双重正则的支持向量机(MDrSVM)算法实现多类数据的特征选择。与半监督特征选择算法Spectral、PCFRSC和SEFR在Moore数据集进行了对比实验,SFSEL得到的分类准确率和召回率明显都要高于其他算法,而且SFSEL算法选择的特征个数明显少于其他算法。实验结果表明:SFSEL算法能够有效地提高所选特征的相关性,获取更好的网络流量分类性能。
- 林荣强李鸥李青李林林
- 关键词：网络流量K-MEANS聚类
- 基于改进TSVM的未知网络应用识别算法被引量：3
- 2016年
- 针对训练集中出现未知网络应用样本的识别问题,提出一种基于改进的直推式支持向量机的未知网络应用识别算法,引入增类损失函数刻画在训练过程中新增的未知应用样本的损失代价,建立TSVM的优化问题并推导其求解过程,使得构造的分类模型能够实现对未知类别样本的识别。通过实际网络数据集进行仿真分析,结果表明所提出的算法在识别未知网络应用的可行性和有效性方面均有良好表现。
- 李斌李丽娟
- 关键词：支持向量机直推式学习
- 基于支持向量机的特征选择算法综述被引量：9
- 2014年
- 特征选择是目前机器学习领域的研究热点之一,特征选择结果的好坏直接影响着分类器的分类精度和泛化性能。首先分析了特征选择算法的框架;其次分析了支持向量机用于特征选择的意义;然后对基于支持向量机的特征选择算法进行了分析和总结;最后从算法实用性角度出发,面向网络数据,探讨基于支持向量机的特征选择算法研究思路。
- 代琨于宏毅马学刚李青
- 关键词：人工智能支持向量机网络数据
- 基于频域采样的大动态混合信号采集方法
- 2012年
- 针对电磁频谱监测应用下大动态混合信号中,一些在频谱中位置不确知小信号由于ADC采样器件精度有限而无法获得较高量化信噪比采样的问题,提出了两种基于频域采样的信号采集方法,分别为选通型和动态增益控制型,这两种采集方法能够以较高的量化信噪比完成大动态混合信号中小信号的采样,仿真进一步验证了两种方法的有效性。
- 田鹏武康荣宗于宏毅吴瑛
- 关键词：大动态选通
- 一种基于EM算法的快速收敛参数估计方法被引量：15
- 2013年
- 将EM算法用于参数估计中,提出了一种在EM算法迭代中使用符号后验概率修正先验概率的快速收敛参数估计方法。通过分析参数估计的CRB与EM算法收敛速率的关系,指出通过降低参数估计的CRB可以提高EM算法的收敛速率。证明了修正之后的算法能加速算法收敛的机理,即降低了缺失数据的熵;同时证明了修正后的算法仍然收敛到修正前的似然函数。最后以载波相位估计为例与传统基于EM算法的相位估计方法进行比较,仿真结果表明,在不影响估计性能的前提下,算法收敛速率明显加快。
- 王戈于宏毅沈智翔胡赟鹏
- 关键词：期望最大化算法先验概率收敛速率CRAMER-RAO下界
