基于SVM的大鱼际掌纹图像二分类法

提出一种基于支持向量机(SVM)的大鱼际掌纹图像二分类法。采用高频强调滤波,对分割得到的大鱼际掌纹图像进行图像增强,提取其灰度共生矩阵4个方向的8个特征量作为分类特征向量。对比不同核函数下的分类准确率,结果表明,组合特征向量的SVM方法对大鱼际掌纹的初步二分类效果较好。     

基于法向量的非线性逼近型细分格式

提出一种二进制的几何非线性逼近型细分格式。在该格式中,新点不全是旧点的线性组合,其中一个新点是通过在法向量方向偏移所产生,且法向量在每次细分中能自适应计算。引入一些参数来控制细分过程,且参数对曲线形状的影响是局部的。实例证明,通过选择适当的参数值,产生的细分曲线具有保凸性和 连续性。     

一种多维并行报文分类算法

位并行、位向量和聚合位向量算法通过对多个域进行并行处理加快分类速度,但三者内存占用太大,不适用于大规则集。为此,提出一种压缩位并行算法,通过报文分类压缩每个域上的重复规则并重新组织规则集,从而缩短位图中位串的长度,减少内存空间的占用。实验结果证明,该压缩位并行算法在不影响运行速度的前提下,明显减少了空间占用。     

基于GA-SVM的质量预测系统设计和实现

针对支持向量机(SVM)参数大多凭经验选择的费时问题,提出基于遗传算法(GA)的SVM参数选取方法和基于组件对象模型(COM)技术实现Visual C#与Matlab 的混合编程方法。以质量预测系统中GA-SVM预测模型建模和程序实现为例给出2 种方法的具体实现。结果表明,使用GA优化SVM参数能充分发挥GA算法特性,降低参数选择的时间;使用COM技术的混合编程能提高程序开发和运行的 效率。     

稀疏矩阵向量乘的FPGA设计与实现

针对传统的通用处理器(GPP)平台上执行稀疏矩阵向量乘计算效率低的问题,提出一种基于可重构计算平台的SpMXV协处理器设计。方案采用二叉树结构高度流水的数据流、IEEE-754的32 bit浮点数数据格式和对角存储格式。数据通路以流水线方式进行组织,能够优化计算性能。仿真结果表明,与GPP平台上的软件实现相比,通过硬件实现的设计能达到最高2.69倍的性能加速。     

基于向量空间的防欺诈秘密共享方案

传统秘密共享方案在防止成员间的欺诈方面存在缺陷。为此,基于线性方程组理论,提出一种新的防欺诈秘密共享方案。新方案在秘密恢复前,需要分2步对授权子集中的参与者份额进行验证,并证明了凡是通过以上2步验证的参与者一定是诚实的。分析结果表明,与其他基于向量空间的秘密共享方案相比,该方案具有更高的安全性。     

动态免疫优化算法及其在背包问题中的应用

利用人工免疫系统的学习、记忆、识别等功能,提出一种动态免疫优化算法(DIOA),用于解决一类高维动态约束优化问题.其中对可行抗体进行克隆突变操作,非可行抗体按价值密度使用贪婪算法进行修正,环境识别模块借助记忆细胞产生新的环境初始群,从而加快算法收敛速度.利用DIOA求解不同环境下的高维背包问题,结果表明,与同类算法相比...     

基于支持向量机的中文娱乐新闻词语的识别

在应用基本的支持向量机算法的基础上,提出了一种新的分布增量学习方法,利用主动学习策略对训练样本进行选择,逐步增大提交给学习器训练样本的规模,以提高学习器的识别精确率.实验表明,采用主动学习策略的支持向量机算法是有效的,中文娱乐新闻词语识别的正确率和召回率分别达到了78.92%和86.42%,收到了良好的效果.     

基于遗传算法优化SVM的嵌入式网络系统异常入侵检测

由于传统嵌入式网络系统入侵检测方法难以获得较高的检测精度,提出基于遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)的网络入侵检测技术.支持向量机分类器能够较好地解决少样本、高维、非线性分类问题.然而,支持向量机训练参数的选择对其分类精度有着很大影响,遗传算法能够同时优化支持向量机的训练参数,采用遗传算法进行支持向量机的训练参数同步优化.实验结果表明,这种遗传算法优化的支持向量机分类入侵检测模型有着很高的检测精度.     

结合差图像和Gabor小波的人脸表情识别

提出一种结合差图像和Gabor小波变换的人脸特征提取方法,并使用支持向量机SVM(Support Vector Machines)进行人脸表情识别。对包含情感信息的静态灰度图像进行预处理,将眼睛和嘴巴等表情子区域从人脸中切割出来,求出其差图像,然后提取差图像的Gabor特征,使用下采样降维减少特征向量的维数并进行归一化,最后使用SVM进行分类。与只从表情子区域提取Ga-bor特征的识别方法进行了比较,结果显示识别效果更好。