1 Введение 9
2 Обзор состояния исследования 10
2.1 Методы классификации 10
2.2 Нечеткие классификаторы 11
2.3 Методы оптимизации параметров 12
2.4 Методы отбора признаков 13
2.5 Постановка задачи 14
3 Описание разработанных алгоритмов 16
3.1 Теоретическое описание алгоритма 16
3.2 Алгоритм «Разряд молнии» в непрерывном пространстве поиска
3.2.1 Описание алгоритма 17
3.2.2 Пример работы алгоритма 18
3.2.3 Реализация алгоритма 20
3.3 Бинарный алгоритм «Разряд молнии» 21
3.3.1 Описание алгоритма 21
3.3.2 Реализация алгоритма 22
3.4 «Жадный» алгоритм отбора признаков 24
3.5 Отбор признаков методом полного перебора 25
3.6 Алгоритм отбора признаков «Случайный поиск» 26
4 Минимизация функций 28
4.1 Описание эксперимента 28
4.2 Результаты эксперимента 30
5 Оптимизация параметров классификатора 37
5.1 Описание эксперимента 37
5.1 Описание эксперимента 37
5.2 Результаты эксперимента 38
6 Отбор признаков классификатора 46
6.1 Описание эксперимента 46
6.2 Результаты эксперимента 47
7 Построение классификатора на наборе данных KDD Cup 1999 Data
8 Построение классификатора на наборе данных SVC 2004 59
8.1 Описание набора данных SVC 2004 59
8.2 Описание эксперимента 60
9 Набор данных Malicious and Benign Websites 66
9.1 Описание набора данных Malicious and Benign Websites 66
9.2 Описание эксперимента 67
9.3 Результаты эксперимента 68
10 Вопросы охраны труда 70
10.1 Описание рабочего места 70
10.2 Уровень шума в рабочем помещении 70
10.3 Микроклимат в рабочем помещении 71
10.4 Освещение в рабочем помещении 72
10.5 Эргономичность рабочего места 73
11 Технико-экономическое обоснование работы 75
11.1 Обоснование целесообразности работы 75
11.2 Организация и планирование работ 75
11.3 Смета затрат 77
11.3.1 Затраты на оборудование 77
11.3.2 Затраты на оплату труда и страховые взносы 77
11.3.3 Затраты на основные и вспомогательные материалы 79
11.3.4 Затраты на электроэнергию 80
11.3.5 Накладные расходы 81
11.3.6 Сводная смета затрат 81
12 Заключение 83
Список использованных источников 84
Приложение А (обязательное) Диаграмма Ганта 88
В последние годы отмечается возросший интерес к задачам классификации, как одной из важных задач анализа данных. Классификация применяется в различных сферах жизни. Нечеткие классификаторы являются одним из способов решения задач классификации.
Целью данной работы является усовершенствование классификации данных с помощью метаэвристического алгоритма «Разряд молнии» [1].
Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:
- составление аналитического обзора;
- разработка и реализация алгоритма классификации;
- проведение эксперимента;
- анализ результатов.
Результаты работы могут быть использованы для классификации данных при создании программных средств обеспечения информационной безопасности.
Проведенный аналитический обзор литературы показал, что интерес к решению задачи нечеткой классификации не ослабевает. Несмотря на то, что авторам удалось получить сопоставимые или лучшие результаты по сравнению с аналогами, продолжается поиск новых алгоритмов и модификация существующих для улучшения классификации.
В данной работе будет предложено решение задачи отбор информативных признаков и задачи оптимизация параметров классификатора. Предложен способ построения нечеткого классификатора, основанного на новом метаэвристическом алгоритме «Разряд молнии».
Для решения задачи отбора признаков разработана бинаризация алгоритма «Разряд молнии». Применение алгоритмов направлено на уменьшение ошибки классификации и вычислительной сложности классификатора с сохранением высокой интерпретируемости полученных решений.
Целью работы являлось усовершенствование классификации данных с помощью метаэвристического алгоритма «Разряд молнии».
Для достижения описанной цели проведен аналитический обзор текущего состояния исследований, показавший актуальность поставленной задачи. В результате работы разработаны непрерывный и бинарный алгоритмы на основе метаэвристики «Разряд молнии». Данные алгоритмы реализованы в виде программных средств. Разработка производилась с использованием языка программирования Python.
Предложено применение метаэвристики «Разряд молнии» в задачах минимизации функций. Разработанные алгоритмы применены для оптимизации параметров классификатора и отбора его признаков. Проведены эксперименты, подтверждающие эффективность разработанных алгоритмов с использованием наборов реальных данных из репозитория KEEL. Построены классификаторы для наборов данных KDD Cup 1999 Data, SVC 2004 и Malicious and Benign Websites.
Разработанные алгоритмы позволили уменьшить ошибку классификации и ее вычислительную сложность, увеличить интерпретируемость классификатора. Разработанные алгоритмы показали свою эффективность при построении классификаторов для анализа сетевых атак, определения подлинности рукописной подписи, распознания вредоносных веб¬сайтов и могут быть применены при создании программных средств обеспечения информационной безопасности.
Результаты работы были представлены на XXV Международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Научная сессия ТУСУР - 2020» [37], которая состоялась в ТУСУРе 25 - 27 мая 2020 г.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
