于海涛
- 作品数：8 被引量：53H指数：3
- 供职机构：哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：黑龙江省自然科学基金黑龙江省教育厅科学技术研究项目浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- K-means聚类算法优化方法的研究
- 针对K-means算法全局搜索能力的不足，提出基于改进PSO的优化K- means聚类算法(IPSO-KM)，该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择敏感问题，能够获得全局最优的聚类划分。同时，提出一种基于信...
- 于海涛李梓姚念民
- 关键词：聚类改进粒子群属性加权入侵检测
- 文献传递
- K-means聚类算法优化方法的研究被引量：22
- 2012年
- 针对K-means算法全局搜索能力的不足,提出基于改进PSO的优化K-means聚类算法(IPSO-KM),该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择敏感问题,能够获得全局最优的聚类划分.同时,提出一种基于信息增益比例的属性加权的实体之间距离计算方法,使用属性加权距离计算方法进行聚类划分时,无论是球形数据还是椭球形数据都能够获得较好的聚类划分结果.仿真实验采用KDD-cup 99的测试数据,实验结果表明本文提出的算法不但能检测到多种已知的网络入侵行为,而且能够检测到许多未知的网络入侵行为,同时保持较高的网络入侵的检测率和较低入侵的误报率.
- 于海涛李梓姚念民
- 关键词：聚类改进粒子群属性加权入侵检测
- 基于模拟谐振子的优化K-means聚类算法被引量：4
- 2012年
- 针对K-means算法全局搜索能力的不足,提出了基于模拟谐振子的优化K-means聚类算法(SHO-KM),该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择敏感问题,能够获得全局最优的聚类划分。为了提高聚类划分质量,在聚类过程中采用基于Fisher分值的属性加权的实体之间距离计算方法,使用属性加权距离计算方法进行聚类划分时,无论是球形数据还是椭球形数据都能够获得较好的聚类划分结果。对KDD-99数据集的仿真实验结果表明,该算法在入侵检测中获得了理想的检测率和误报率。
- 于海涛王慧强李梓韩立娟
- 关键词：聚类属性加权入侵检测
- 云计算及其安全问题研究被引量：2
- 2015年
- 云计算不仅是一种基于互联网的计算方式,还是一种全新的商业模型。云计算在快速发展的同时不可避免会遇到安全方面的问题。本文首先对云计算的概念及其服务提供方式进行了详细的总结。从可信用户身份认证、用户数据安全和虚拟化安全三个方面对云计算存在的安全问题进行阐述。
- 贾美娟朱强于海涛蒋庆峰
- 关键词：云计算云安全访问控制加密虚拟化
- 基于编码前缀映射的测试数据压缩方法
- 2008年
- 以排列不等式定理为基础,针对集成电路的测试数据压缩,提出一种测试数据编码前缀的映射方法,通过对编码前缀进行映射后,使测试编码前缀的总长度得到降低,从而测试数据得到进一步压缩.该方法的硬件开销很小,解压方法简单.实验结果表明,该方法有效地提高了集成电路测试数据的压缩率.
- 于海涛马光胜
- 关键词：映射
- 入侵检测相关技术的研究被引量：2
- 2013年
- 首先对入侵检测技术的研究背景进行阐述,然后对入侵检测系统的有关技术、网络入侵检测技术、评价入侵检测系统的指标和CIDF标准框架进行了深入研究。其中对于入侵检测系统详细地讲解了基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统;对于入侵检测技术深入讲解了误用检测技术、异常检测技术和混合检测技术;对于入侵检测性能指标详细讲解了漏报和误报、系统负荷、检测延迟时间和抗攻击能力。最后对网络入侵检测技术的未来发展方向进行了展望。
- 于海涛李梓王振福方晶
- 关键词：入侵检测系统入侵检测技术性能指标体系结构
- 融合局部思想和协作表达的鲁棒分类被引量：2
- 2015年
- 目的协作表达分类算法在人脸识别实验上表现出较好的性能,但其未考虑样本的局部特性,且算法只能处理测试样本中的噪声,未能有效处理训练样本集中的噪声。针对这两个问题,提出融合局部思想和协作表达的鲁棒分类算法。方法一方面,在训练集上,通过奇异值分解SVD得到其有效表达,丢弃一些噪声;另一方面,算法考虑数据的局部相似性,以保持测试样本与其相邻训练样本之间的相似性。结果本文算法能得到一个闭式(closed-form),可避免稀疏表示分类算法中由于迭代引起的高时间复杂度问题,在ORL、扩展YALEB和PIE人脸库上的识别率分别可达91.4%,93.8%和93.2%,与同类算法相比识别率有较大幅度地提高;实验结果验证了算法所得到的系数具有较高的判别能力。结论算法将训练样本进行奇异值分解得到"干净"的训练样本,能在一定程度上消除噪声的影响,且在协作表达的基础上,考虑测试样本和与之相邻的训练样本的局部相似性,相比原始的协作表达分类算法有更好的稳定性和鲁棒性。
- 楼宋江赵小明于海涛张石清
- 关键词：鲁棒性人脸识别
- 基于人工鱼群的优化K-means聚类算法被引量：23
- 2012年
- 针对K-means算法全局搜索能力不足,提出基于人工鱼群的优化K-means聚类算法(AFS-KM),该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择的敏感问题,能够获得全局最优的聚类划分。在聚类过程中,采用一种基于信息增益的属性加权的实体之间距离计算方法进行聚类划分时,对于球形数据和椭球形数据都能够获得理想的聚类划分结果。对KDD-99数据集的仿真实验结果表明,该算法在网络入侵检测时获得了理想的检测率和误报率。
- 于海涛贾美娟王慧强邵国强
- 关键词：聚类人工鱼群信息增益属性加权入侵检测
