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- Fisher准则K-L变换和SVM在分类中的应用北大核心CSCDCSTPCD摘要：在模式分类问题中,利用Fisher准则及K-L变换将样本数据从高维特征空间映射到低维特征空间以提取特征;而SVM(支持向量机)引进核函数隐含的映射把低维特征空间中的样本数据映射到高维特征空间来实现分类.文章利用三种方法对鸢尾属植物数据集的分类进行仿真试验,并对仿真结果进行分析比较,给出了三种方法在模式分类应用中的异同以及他们之间的内在联系和区别.
- 支持向量机在入侵检测系统中的应用CSTPCD摘要：SVM(支持向量机)方法被看作是对传统学习分类方法的一个好的替代,特别在小样本、非线性情况下,具有较好的泛化性能.本文简要分析了当前的几种入侵检测方法,重点介绍了SVM的学习算法,提出了将SVM用于入侵检测系统的方法.通过Matlab仿真实验,结果表明,运用SVM方法检测入侵,可以达到较高的准确检测率,是一种有效的入侵检测手段.
- 基于信息几何的卷烟焦油SVM(支持相量机)预测CSCDCSTPCD摘要：由于样本少且是非线性关系,卷烟配方中焦油垦预测非常困难,为此引入能较好的解决小样本非线性预测问题的SVM(支持向量机)进行卷烟焦油预测,其中的核函数选择是关系到预测精度的关键,而现有方法仅能试验试凑.本文从信息几何的角度,通过保角映射,给出核函数构造的一般方法,提高了预测精度和效率并通过试验证明该模型能更准确的预测卷烟焦油量.
- 基于SVM的建筑施工项目安全风险评价北大核心CSTPCD
- WSN多级分类代理入侵检测系统研究摘要：随着因特网的快速增长和无线传感器网络的发展,网络安全已成为人们必须考虑的研究课题.提出无线传感器网络入侵检测的多层次分类技术,使用智能代理、决策树分类器和增强型多类支持向量机算法的组合,有效实施入侵检测系统,从而保护无线传感器网络的安全.这种方法的主要优点是系统可以用未标记数据进行训练,能够使用代理技术检测到以前发现不了的攻击.使用KDD CUP99数据集进行验证测试,实验结果表明,系统入侵检测率和误报减少率都取得了显著的改善.
- 基于图像处理和支持向量机的粉碎性秸秆覆盖率的图像识别方法研究北大核心CSTPCD
- 海上油气生产设备健康管理平台及应用系统
- 基于SVM对隐写分析RS算法的改进CSTPCD摘要：RS分析方法是隐写分析理论中检测LSB隐写的一种典型算法,但其对低密写率的情况下其正确检测率是不理想的.针对这种情况,结合统计学习理论,利用一种基于支持向量机(SVM)来改进RS隐写分析算法,在保留RS特征选取策略的前提下,改用支持向量机(SVM)对选取的特征集进行分类识别.实验结果表明,原始无损存储图像,经改进后的算法比RS隐写分析算法具有更优的性能.