《多核支持向量機的研究及其在雲安全中的套用》是依託北京交通大學，由尹傳環擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：多核支持向量機的研究及其在雲安全中的套用
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：尹傳環
- 依託單位：北京交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
多核支持向量機是近年來支持向量機研究的一個重要方向，它能彌補單核支持向量機在套用中存在的一些缺陷，然而時間複雜度過高使得多核支持向量機沒有得到更廣泛的套用。本課題擬研究多核支持向量機的學習算法和簡化方法，降低多核支持向量機的時間複雜度，基本達到在大規模數據集上套用的目的。同時根據云計算環境的特點設計用於雲安全的核函式。主要研究內容包括：(1) 有效實現多核支持向量機的快速學習算法；(2) 研究並實現多核支持向量機的簡化算法以及稀疏多核支持向量機；(3) 提出適用於多核支持向量機的結構化數據核函式，並且根據多核支持向量機的特點提出高效的實現算法；(4) 提出用於雲安全的核函式，並與多核支持向量機結合起來識別雲計算中的攻擊。本項目的研究不僅對多核支持向量機的發展具有重要的理論意義，而且對雲計算的發展具有一定的套用價值，同時為多核支持向量機在其他領域中的套用提供一定的借鑑作用。
結題摘要
我們基本按原定計畫開展了研究，主要研究多核支持向量機的相關問題，新增了局部支持向量機的研究，並在雲入侵檢測套用方面做了一些探索性研究工作。 一、主要研究內容包括： 1、針對多核支持向量機時間複雜度過高的缺點，提出一種縮減訓練樣本、從而縮減支持向量的方法，從而從數據源頭降低了多核支持向量機的時間複雜度，使其能夠套用於大數據上，我們將這種方法稱為協同聚類。 2、協同聚類與支持向量機的套用範圍類似，本質上都是套用於兩類分類問題中，為了使得協同聚類能夠套用於多類多核學習中，我們還研究了協同聚類在多類問題中的套用。 3、核函式在支持向量機中起著至關重要的作用，如何選擇核函式的參數非常關鍵，多核學習能夠解決部分問題。而核極化是另外一種方法，它是通過定義核函式的評估標準來選擇參數，但是在樣本不均衡問題非常嚴重時，核極化變得不適用。針對此問題，我們研究了幾種核極化的改進，其中，基於協同聚類的核極化能夠有效提高核極化的選擇性能，從而在多核學習中從另一個角度通過學習得到較優的核函式參數。 4、針對局部支持向量機的一些缺陷，提出了基於協同聚類的局部支持向量機、加權局部支持向量機以及單類局部支持向量機。 5、將結構化數據的核函式引入多核學習中，實現對結構化數據的多核學習算法。 6、將支持向量機套用於雲入侵檢測中，實現了基於SA—SVDD的入侵檢測融合算法。 7、我們還研究了多核學習中置信度的問題，力圖提出新的置信度機制，套用於多核學習中。目前此項工作正在進行中。 我們的研究主要集中在算法研究上，對於雲入侵檢測做了一部分探索性研究工作。應該說由於實驗條件的不充足，對於雲入侵檢測的研究還沒有做的非常充分。 通過本課題對多核支持向量機的研究，有助於將多核支持向量機套用於大數據環境中，從而推廣多核支持向量機的套用領域。 二、 研究的主要成果包括： 1、以項目為依託，在國內外核心期刊和會議上共發表研究論文15篇，其中SCI/SCIE檢索期刊論文2篇，EI檢索論文7篇（其中國際期刊2篇，國際會議5篇），國核心心期刊6篇（其中有1篇已經線上出版還未見刊）。另外，與項目研究內容直接相關的在審論文或正在撰寫的論文2篇。 2、在本課題研究的基礎上，承擔某核電集團入侵檢測項目一項，項目金額58萬元。 3、以項目為依託，共培養博士研究生2人，碩士研究生9人。
