基于KDA和SVM的文档分类算法

为了高效地解决Web文档分类问题,提出了一种基于核鉴别分析方法KDA和SVM的文档分类算法。该算法首先利用KDA对训练集中的高维Web文档空间进行降维,然后在降维后的低维特征空间中利用乘性更新规则优化的SVM进行分类预测。采用了文档分类领域两个著名的数据集Reuters-21578和20-Newsgroup进行实验,实验结果表明该算法不仅获得了更高的分类准确率,而且具有较少的运行时间。     

基于签名鉴别的网络身份认证模型

计算机网络安全问题已经越来越受到人们的重视,而整个网络安全体系又是以有效的身份认证为基础。分析了传统的身份认证技术的缺点,对签名鉴别进行了概述,详细阐述了基于签名鉴别的身份认证技术的基本原理和基本流程,并根据签名鉴别的基本原理,把签名鉴别技术应用到网络身份认证领域,并详细介绍了基于签名鉴别的网络身份认证系统的体系结构和认证原理。     

计算机网络安全事故分类及行为鉴别

近年计算机网络安全事故层出不穷、而且愈演愈烈,已经对计算机网络系统造成极大的安全威胁。为了遏制事故,对事故进行分类鉴别,以便及时采取有效措施控制事故的范围,减少事故的损失并迅速恢复系统,本文对安全事故进行分析,并提出人工分类和判别的方法,供从事计算机网络安全管理的同仁参考。     

火眼金睛鉴别主流手机品牌电池之真伪

手机电池的真伪辨别一直是网友和消费者非常关注的信息,下面就为各位送上诺基亚、索尼爱立信、三星、摩托罗拉四大品牌电池真伪的辨别秘籍!     

转发式假目标干扰的极化鉴别

高逼真度转发式假目标干扰对雷达系统的检测、跟踪以及数据处理都形成了很大的威胁,对真、假目标进行鉴别进而剔除假目标,是雷达对抗假目标干扰的一种有效途径.然而,由于转发式假目标干扰技术的日益进步,从时域、频域或者空域已经越来越难以将其鉴别.文中研究了利用极化信息鉴别目标和假目标的技术:根据假目标信号矢量极化比固定而目标信号矢量极化比随雷达发射极化而改变这一差异,将鉴别问题转化为二维复空间上的直线判别问题;推导了假目标鉴别统计量的分布表达式,依之分析了干扰的鉴别率;对于目标,提出了目标散射矩阵的分解模型及鉴别判别量的概念,从而根据目标鉴别判别量即可预估目标的鉴别率,完整地分析了算法的鉴别性能.仿真实验结果表明,文中方法能稳定而有效地鉴别真、假目标.     

不同产地黄柏的近红外指纹图谱鉴别分析

建立用近红外漫反射光谱鉴别不同产地黄柏药材的新方法.采集不同产地的黄柏药材及其伪品的近红外漫反射光谱,用模式识别方法进行聚类分析,建立判别模型并用三重交叉验证的方法对模型稳定性进行验证.黄柏样品与伪品能较好地区分开;建立模型后对已知训练集样本的分类精度高达100%,对未知样本的预测精度达到100%,该模型具有很好的预测性能,这说明了所建方法性能优良,能够适用于黄柏药材的不同种植产地分类鉴别.近红外光谱法简便、快速、不破坏样品,结合模式识别方法能够准确鉴别正品、伪品以及不同产地的黄柏药材.     

基于集成神经网络的离线手写签名鉴别方法

离线手写签名鉴别是一种基于生物特征的身份识别技术,利用集成神经网络对手写签名进行自动鉴别。该集成神经网络由特征分配网络、神经网络认证主体和决策融合识别网络三部分构成。通过为每个签名者构造独立的分类器,并分别为每个分类器构造认证、识别训练集,解决了离线签名的认证和识别问题。基于此方法的签名鉴别实验获得了比较满意的结果,可以用来辅助人类专家进行签名鉴别。     

基于FLDA、CPCA与HMM的人脸识别

为了获得具有较高识别率的算法,提出了一种将Fisher线性鉴别分析(Fisher Linear Discriminant Analysis)、复主分量分析(Principal Analysis in the Complex Space)与隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models)相结合进行人脸识别的方法。对于输入的不同光照、人脸表情和姿势的图像先进行归一化处理,然后将归一化后的图像转化成一维向量,再用FLDA方法提取每幅图像的特征,形成新的复向量空间;通过运用复主分量分析,来抽取人脸图像的有效鉴别特征;最后通过HMM对这些特征进行训练,得到一个优化的HMM并应用于识别。在ORL人脸数据库中进行实验,实验结果表明,该方法具有较高的识别率。     

一个实用脱机手写汉字笔迹库的建立

建立一个实用的脱机手写汉字笔迹库是研究笔迹鉴别技术的基础,论文结合笔迹图像与书写者信息设计了一个脱机手写汉字笔迹库系统,详细介绍了笔迹样本采集方案及系统的主要功能,阐述了部分关键问题的解决方案。     

不同鉴别阈值条件下SiPM光子计数激光雷达探测模型及性能分析

硅光电倍增管（Silicon Photomultiplier, SiPM）具有极高的探测灵敏度和响应速度,且在多光子条件下具有较高的动态范围以及线性响应的特性,在光子计数激光雷达应用中有独特的优势。然而,由于SiPM多像元、单时间通道的工作模式,其输出电压信号相较于其他单光子探测器更大概率出现脉冲堆叠现象,不同鉴别阈值条件下的SiPM探测过程更为复杂。针对该问题,本文建立了SiPM光子事件响应模型,以此为基础分析了由脉冲堆叠引发的屏蔽效应和触发效应两种特殊情况的时域分布,最终建立了SiPM半解析的探测概率与虚警概率模型。同时,搭建了基于SiPM探测器的光子计数雷达系统,通过观察实测输出电压波形以及光子点云分布与理论模型相符（R²>0.95）。通过查全率与查准率对不同鉴别阈值的SiPM光子点云分布进行定量评价,并给出最优鉴别阈值区间,这对基于SiPM的光子计数激光雷达系统硬件参数的优化设计以及探测性能的定量分析具有重要的指导意义。