一种基于机器学习的SSH协议登录状态检测方法

本发明公开了一种基于机器学习的SSH协议登录状态检测方法,属于网络安全技术领域,其特征在于,包括以下步骤：a、构造训练模型所输入的网络流量；b、将登陆成功和登陆失败的流量通过网络流量还原方法进行还原；c、将标记好的SSH特征向量输入SVM算法进行训练,最终建立好SVM预测模型并部署到真实环境中；d、通过网络流量还原方法还原SSH网络流量,抽取真实网络流量中的SSH特征向量,将提取到的SSH特征向量输入到已经训练好的SVM预测模型中得到SSH登录状态识别结果。本发明能够有效的解决由于环境配置的差异和通信行为的不同造成的登陆状态误报和漏报的问题,实现了更精准的SSH登陆状态识别。

2021-11-02

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基于一类支持向量机的用户异常行为处理方法和装置

本发明属于在计算机信息处理技术领域,提供一种基于一类支持向量机的用户异常行为处理方法、装置和电子设备,方法包括：获取历史用户的用户信息和对应的行为标签；将历史用户的用户信息和对应的行为标签作为一类支持向量机的训练样本进行训练,得到用于预测用户行为的一类支持向量机模型；当接收到新用户的业务请求时将新用户的用户信息输入一类支持向量机模型,得到该新用户的行为标签,根据行为标签判定该新用户的业务请求是否包含异常行为并进行相应处理。本发明通过获取历史用户的用户信息来训练模型,利用训练好的一类支持向量机模型来判断的下单行为是否正常,若存在欺诈行为则进行相应处理,有效提高了异常行为的识别精度,降低了损失。

2021-11-02

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一种识别车道分组线的方法、装置和设备

本申请提供一种识别车道分组线的方法、装置和设备,通过提取待测车道线的车道线特征、待测车道线周围的路面元素的特征、待测车道线与待测车道线周围的路面元素的相对特征,将待测车道线的车道线特征、待测车道线周围的路面元素的特征、待测车道线与待测车道线周围的路面元素的相对特征输入已训练的机器学习模型中,输出预测结果,预测结果包括车道分组线。由于提取的车道线特征、待测车道线周围的路面元素的特征以及待测车道线与待测车道线周围的路面元素的相对特征为机器学习模型训练所用到的特征,因而在将上述特征输入已训练的机器学习模型中时,能够及时获取待测车道线中的车道分组线,从而能够高效、全面地对车道进行分组。

2021-11-02

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推测方法、推测模型的生成方法、程序和推测装置

本发明的推测方法是一种推测有关皮肤功能的参数的推测方法,其包括：图像获取步骤,获取映现皮肤表面凹凸的皮肤图像；提取步骤,针对图像获取步骤中所获取的皮肤图像,提取基于皮肤图像的相位信息的特征值向量；推测步骤,使用根据将特征值向量与有关皮肤功能的参数建立了关联的过去的实测数据所构建的推测模型,根据在提取步骤中所提取的特征值向量来推测有关皮肤功能的参数；以及提示步骤,提示于推测步骤中所推测的有关皮肤功能的参数。

2021-10-29

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一种基于遗传算法的量化投资的优化方法

本发明公开了一种基于遗传算法的量化投资的优化方法,其包括初始化支持向量机量化分析模型的输入数据和模型参数；采用遗传算法对输入数据和模型参数进行处理,得到最优输入数据和最优模型参数；将最优输入数据和最优模型参数输入支持向量机量化分析模型,通过该量化分析模型对股票的涨跌概率进行预测,根据预测结果选择前只股票构成投资组合；根据马科维兹算法对投资组合各股的权重进行计算,并根据资产配比得到投资组合的实际收益。本发明在降低计算成本的同时,可以达到高投资回报和低风险。

2021-10-29

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基于粒子群算法优化的煤储层渗透率智能预测方法

本发明的煤储层渗透率预测方法,将围岩应力、瓦斯压力、温度和抗压强度作为输入值,将渗透率作为输出值,数据清洗后分为训练集和测试集；利用训练集建立多元线性回归模型、BP神经网络模型、SVM模型,并对测试集进行预测；之后建立联合预测模型,利用粒子群算法求得最合适的权值。本发明将多种机器学习模型进行组合,提取出各个模型的优点,得出一个更为准确的组合预测模型,从而降低预测偏差,这种组合预测模型具有较好的鲁棒性,即使模型假设出现的偏差,也只能对算法性能产生较小的影响。且无论数据的指标数和样本数怎样变化,都可以较为准确地预测出渗透率；其对训练数据体量的要求比较宽松,用小样本数据训练就可以获得较精确的预测模型。

2021-10-29

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一种基于手机信令数据的出行目的识别方法

本发明公开了一种基于手机信令数据的出行目的识别方法,将信令数据进行地图匹配后,从停留点的识别出发,基于ST-DBSCAN时空密度聚类算法并结合启发式算法进行停留点识别。依靠具有标签的用户手机信令数据挖掘时空聚类算法的参数,同时考虑了出行者的速度特征,提高了停留点识别的精细度。通过特征提取获得用户出行的轨迹时空特征、个人属性和交通设施建成环境特性,将特征抽象为节点。通过基于约束的贝叶斯网络结构学习算法获取有向弧,初步完成贝叶斯网络建模,以出行目的和通勤特性为演绎推理对象,通过基于规则启发式的建模方法完善贝叶斯网络概率模型。进行出行目的识别时,通过用户的手机信令数据获取出行特征,即可得到出行者出行目的概率结果。

2021-10-29

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基于SVM的矿用综合保护器故障诊断方法

本发明提供的基于SVM的矿用综合保护器故障诊断方法,选取矿用电动机综合保护器作为故障诊断对象,采用机器学习领域的支持向量机方法进行故障诊断,利用蒙特卡洛法进行支持向量机模型优化；本方法中建立矿用综保测试系统电磁干扰模型,一方面可以预估干扰,另一方面为电磁屏蔽技术应用提供参考；研究使用仿真数据和实测数据两种数据,利用支持向量机方法进行电路故障诊断,采用蒙特卡洛法对支持向量机模型进行优化；分析电磁干扰等因素对测试系统测试结果准确性的影响；综上所述,有效的将故障定位于最小可更换单元,从而使矿用综合保护器的维修效率有效提升,生产效率得到极大提升,有效保障了煤炭供应、确保了能源安全。

2021-10-29

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机器学习算法构建急性髓系白血病药敏相关基因分类器

一种机器学习算法构建急性髓系白血病药敏相关基因分类器,其特征在于包括样本聚类、基因筛选；所述样本聚类是利用K-means聚类算法分别对24种药物的病人敏感度进行聚类；所述基因筛选是根据病人的聚类结果利用特征选择模型对24种药物的甲基化和转录组数据进行基因的筛选与验证。本申请采用逻辑回归、岭回归、RFECV-SVM、RFECV-RF算法实现对目的基因的最终筛选。逻辑回归与岭回归使用4折分层交叉验证进行参数优选,设定特征选择的阈值为特征权重的平均值,即特征权重大于平均值的特征将会被保留。而RFECV算法则使用不同的学习模型SVM、RF进行筛选。

2021-10-26

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一种基于机器学习的银行设备故障预警方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习的银行设备故障预警方法及系统,获得第一训练模型信息,获得来自第一银行设备信息的第一样本数据,采用SVM和朴素贝叶斯算法,对第一训练模型进行训练；获得第一原始数据信息；将所述第一原始数据信息输入至训练完成后的所述第一训练模型中,获得输出信息；获得第一特征信息；获得第二分类结果信息；根据所述第二分类结果信息,需要发出第一警告指令,则将第一警告指令通过告警接口发送给人工核查单元,获得人工排查的第一核查结果；根据第一核查结果、第一预测分类结果,对所述第一训练模型进行调整。解决了现有技术中存在对于银行的可能出现的异常不能或不能准确的进行主动预警,进而影响运维效率的技术问题。

2021-10-26

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