基于阈值优化的CDRM-SVM入侵检测算法

为了提高中心距离比值法预选取支撑矢量的效率,降低支撑矢量机的训练时间,引入自适应动态克隆算法对中心距离比值法的阈值进行优化,并将该算法应用于入侵检测中,提出了基于阈值优化的CDRM-SVM入侵检测算法.算法首先利用自适应动态克隆算法对中心距离比值法中的阈值进行优化,获得理想的阈值,从而可以提取出包含全部支撑矢量的边界矢量集,然后使用边界矢量集代替训练样本集进行支持矢量机的训练,大幅度减少了训练样本的数量,使支持矢量机的训练速度显著提高.同时,由于边界矢量集中包含了支撑矢量,因此,支撑矢量机的分类能力没有受到影响.采用KDDCUP 99数据集进行试验,试验结果表明:与传统方法相比,在保证性能的情况下,所提算法能够有效地降低支持向量机的训练时间.     

一种新的支撑矢量机快速训练算法

用支撑矢量机（SVM）分类时，针对大规模数据集，SVM的训练成为一个难题，提出了一种采用样本至某一类的马氏距离来提取可能为支撑矢量的数据的方法，同时阐明了如何解决在输入空间和特征空间中求马氏距离所遇到的问题，利用特征值，特征矢量及伪逆运算的并行计算方法，建立了一种提取支撑矢量的快速算法，用该方法对训练数据进行预处理后，可以加快SVM的训练速度，实验结果也表明了该方法的有效性。     

基于模糊熵的支撑矢量预选取方法

在基于支撑矢量机的分类器学习算法中,预先选择支撑矢量是非常重要的．依据模糊熵理论,提出一种启发式的支撑矢量预选取方法——模糊熵方法．该方法针对支撑矢量数目较小的情况,可以有效地预选取出包含支撑矢量的边界集．利用边界集作为训练集可以大大简化支撑矢量机的训练而不影响分类性能．与其它方法相比,该方法的主要优点是不需要参数来确定边界集的阈值．仿真实验结果表明该方法是有效和可行的．     

基于支撑矢量机的路面破损识别

针对路面破损自动识别技术中的路面裂缝分类问题,提出了基于支撑矢量机(SVM)的路面破损裂缝分类方法,对于训练样本数很少的5种裂缝,建立了相应的支撑矢量机分类器算法,并分别构造了对应的分类器,根据最优分类面原则来获取最佳参数,确定出裂缝类型,从而实现对路面裂缝的正确分类。试验表明:4种破损路面的正确识别率均得到显著提高。     

基于投影中心距离的支持向量预选取

支持向量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法。支持向量机在选择支撑矢量时却进行了大量不必要的运算, 成为其应用的瓶颈问题.因此在基于支持向量的分类器学习算法中,预先选择支撑向量是非常重要的。投影中心距离算法是一种能够预选取支撑矢量的方法, 该方法可以有效地预选取出包含支持向量的边界集,在不影响支持向量机的分类能力情况下,大大地减少了训练样本,提高了支持向量机的训练速度。本文采用投影中心距离算法进行支撑矢量的预选取,通过对人工线性、非线性数据及MINST字符库的实验证明了该方法的有效性和可行性。     

基于投影中心距离的支持向量预选取

支持向量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法.支持向量机在选择支撑矢量时却进行了大量不必要的运算,成为其应用的瓶颈问题.因此在基于支持向量的分类器学习算法中,预先选择支撑向量是非常重要的.投影中心距离算法是一种能够预选取支撑矢量的方法,该方法可以有效地预选取出包含支持向量的边界集,在不影响支持向量机的分类能力情况下,大大地减少了训练样本,提高了支持向量机的训练速度.本文采用投影中心距离算法进行支撑矢量的预选取,通过对人工线性、非线性数据及MINST字符库的实验证明了该方法的有效性和可行性.     

基于支撑矢量机的信源数估计

为了改善在低信噪比、小快拍、色噪声环境下盖氏圆准则信源数估计算法的估计性能,提出了基于支撑矢量机(SVM)的信源数估计算法.基于支撑矢量机的信源数估计算法应用天线阵列接收数据协方差矩阵经特征值分解后,噪声的特征矢量与天线阵列的阵列流型正交的特性,通过盖氏圆算法提取信号和噪声的分类特征,再构造和训练两类分类矢量机,将天线...     

一种基于小波变换与分类矢量量化的图像压缩算法

为了提高数字图像的压缩比率,提出了一种将小波变换与分类矢量量化相结合的图像压缩算法.该算法首先对图像进行小波分解,充分利用不同尺度小波系数的相关性,并对不同尺度的子图使用分类矢量,不同类使用不同大小的子码书.为了解决高维矢量在算法实现时效率较低的问题,采用非线性插值对构造好的码矢量进行降维.实验表明,该方法在提高图像压缩比的同时,降低了算法的时间复杂度,从而提高了算法的效率.     

一种基于小波变换与分类矢量量化的图像压缩算法

为了提高数字图像的压缩比率,提出了一种将小波变换与分类矢量量化相结合的图像压缩算法.该算法首先对图像进行小波分解,充分利用不同尺度小波系数的相关性,并对不同尺度的子图使用分类矢量,不同类使用不同大小的子码书.为了解决高维矢量在算法实现时效率较低的问题,采用非线性插值对构造好的码矢量进行降维.实验表明,该方法在提高图像压缩比的同时,降低了算法的时间复杂度,从而提高了算法的效率.     

基于矢量栅格技术的矢量数据符号化方法研究

矢量数据符号化是GIS中空间信息可视化的一种主要方法，通常是采用完全基于矢量技术的算法实现．作者通过对栅格数据和矢量数据各自优缺点的分析、比较及应用研究，提出一种基于矢量栅格技术的矢量数据符号化方法，在符号库法符号化的软件系统中采用这种方法，可以消除矢量技术产生的不良图形，降低算法的复杂程度，减少计算机的时间开销，提高符号化的整体速度。