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Guangtongxin yanjiu, 2020 软件定义光网络（SDON）中,控制平面可能遭遇入侵威胁从而对网络的稳定可靠服务供给造成影响。文章针对SDON集中控制平面安全问题提出了一种基于机器学习的入侵检测策略,采用孤立森林算法来检测点异常,采用指数权重移动平均（EWMA）算法来检测序列异常。理论分析和仿真实验结果表明,所提的基于机器学习的SDON检测技术能够实现90%点异常检测准确率和85%序列异常检测准确率。
朱嘉豪 +5 more
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Gaoya dianqi, 2022 气体绝缘金属封闭开关设备的局部放电具有随机性，即使同一类型缺陷仍有较多表观变化形式，传统模式识别构造的特征难以适应其多变性；近年来兴起的卷积神经网络虽具有自适应提取特征的能力，但训练得到性能更好的网络模型一方面需要增加网络深度，另一方面需要更多的数据样本作为支撑。鉴于此，提出了基于在ImageNet数据集上训练的VGG、InceptionV3、Resnet50 3种网络模型迁移学习的GIS局部放电模式识别方法，并将网络提取的特征应用于在小数据集下表现良好的经典分类器SVM ...
唐志国, 曹智, 何宁辉
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智能科学与技术学报, 2019 近年来，数字金融蓬勃发展，金融科技日趋成熟，信息技术的发展对社会产生巨大积极作用的同时也带来了新型风险，网络黑产呈爆发式增长，电信网络诈骗给人民群众造成了巨大的财产损失。在数字金融时代，商业银行既迎来了新的机遇与动力，又面临着新的挑战和数字化变革的要求，线上金融业务已经成为新的主战场。在此背景下，基于 RFM 高维衍生特征和对机器学习算法的研究，构建了基于高维交易行为画像的事中反欺诈机器学习模型。依托大数据、流计算等技术，通过在系统化部署、应用策略以及模型迭代优化等环节的实践 ...
曹汉平 +3 more
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Dianxin kexue行人重识别（person re-identification，re-ID）在多摄像机之间进行跨镜检索以匹配目标行人图像，可以在人脸、指纹等生物特征失效的情况下实现行人关联，已成为智能视频监控系统的关键技术，对智能安防、智慧城市等领域的产业落地进行了有效赋能。传统的行人重识别算法通常采用表征学习或度量学习方法。基于多任务学习的机器学习模式，结合表征学习与度量学习方法，综合利用特征表示和距离度量两方面的优势，采用分类损失和三元组损失共同训练模型，使模型在特征提取和相似性度量上都得到充分的训练。实验结果表明 ...
秘蓉新1, 姚文文1, 吴兵灏2
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[Recent research on machine learning in the diagnosis and treatment of necrotizing enterocolitis in neonates]. [PDF]
Zhongguo Dang Dai Er Ke Za Zhi, 2023 Cui C, Chen FL, Li LQ.
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He jishu中国散裂中子源（China Spallation Neutron Source，CSNS）作为一个用户装置，其稳定运行对科学研究的顺利开展具有重要意义。然而，由于加速器系统的高度复杂性，传统的基于阈值的报警机制在应对复杂和多样化的异常时表现出明显的局限性，部分未能及时检测的异常可能引发束流联锁，降低运行效率和稳定性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于机器学习的异常检测方法，并开发了CSNS加速器智能值班员样机系统。该系统通过特征工程和无监督学习算法，能够实时监测运行数据并精准识别复杂异常 ...
彭 娜 +10 more
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Prediction model of dental caries in 12-year-old children in Sichuan Province based on machine learning. [PDF]
Hua Xi Kou Qiang Yi Xue Za Zhi, 2023 Yan X, Sun T, Lu Y, Tan X, Wang Z, Li M.
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基于非负矩阵分解与改进极端学习机的变压器油中溶解气体浓度预测模型
Gaoya dianqi, 2016 变压器油中溶解气体浓度是评估变压器绝缘状态的重要依据,对气体浓度进行有效预测,可以及时识别变压器潜伏性故障。文中提出一种基于非负矩阵分解（nonnegative matrix factorization,NMF）与改进极端学习机（extreme learning machine,ELM）组合的变压器中溶解气体浓度预测模型。该方法通过NMF算法对输入样本进行分解,同时引入Adaboost算法对极端学习机进行改进;将低维矩阵作为模型的训练样本输入,剔除冗余数据,提高预测精度。实例分析结果表明 ...
刘亚南 +5 more
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Dianxin kexue随着科技的飞速发展，机器学习已经成为推动企业进步的关键因素。然而，对于中小企业而言，数据量和算力的限制常常成为其应用机器学习的障碍。算力网络的兴起则为企业带来了新的机遇，但也伴随着数据安全等新的挑战。提出一种面向算力网络的多用户安全协同计算线性回归方案，该方案允许多个用户使用敏感数据在算力网络中实现安全的联合训练，从而构建线性回归模型。该方案采用低成本盲化手段与同态加密技术对用户敏感数据进行加密处理，从而保护了敏感数据的安全性。
潘洁， 侯慧芳， 陈曦， 薛曌， 徐连坤
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Using machine learning algorithm to predict the risk of post-traumatic stress disorder among firefighters in Changsha. [PDF]
Zhong Nan Da Xue Xue Bao Yi Xue Ban, 2023 Deng A +10 more
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