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1.
基于支持向量机的计算机键盘用户身份验真   总被引:21,自引:3,他引:18  
口令认证因为简便易实现而被大多数计算机系统所采用,但容易被盗用,存在着严重的安全隐患,而利用对用户的键入特性的识别,可以大大加强口令认证的可靠性,在对国内外众多学者所做工作研究的基础上,鉴于支持向量机在进行模式识别对所具有的优良性能,提出利用支持向量机进行键入特性验真,并通过实验将其与BP,RBF,PNN和LVQ四种神经网络模型进行比较,证实采用SVM进行键入特性验真的有效性,因而其具有广阔的应用前景。  相似文献
2.
基于无线传感器网络拓扑结构的物联网定位模型   总被引:10,自引:1,他引:9  
无线传感器网络是物联网(Internet of Things)的重要组成部分,利用其实现物联网中目标的定位技术已成为研究热点之一.由于受环境、障碍物、网络攻击和硬件错误等诸多因素的影响,传感器节点所采集的数据易产生较大误差,形成错误数据,从而对定位造成严重影响.尽管已发展出了众多定位算法和模型,但针对错误数据实现定位的研究还较罕见,尤其在国内,几乎是空白.文中针对上述问题,旨在利用网络(几何)拓扑结构信息,提出一种用局部信息刻画全局分布密度信息的新颖物联网定位模型:鲁棒的局部保持的典型相关分析定位模型LE-RLPCCA.与现有同类典型方法在真实环境中的实验结果相比,LE-RLPCCA具有更高的定位鲁棒性和稳定性.  相似文献
3.
基于成对约束的判别型半监督聚类分析   总被引:10,自引:1,他引:9       下载免费PDF全文
尹学松  胡恩良  陈松灿 《软件学报》2008,19(11):2791-2802
现有一些典型的半监督聚类方法一方面难以有效地解决成对约束的违反问题,另一方面未能同时处理高维数据.通过提出一种基于成对约束的判别型半监督聚类分析方法来同时解决上述问题.该方法有效地利用了监督信息集成数据降维和聚类,即在投影空间中使用基于成对约束的K均值算法对数据聚类,再利用聚类结果选择投影空间.同时,该算法降低了基于约束的半监督聚类算法的计算复杂度,并解决了聚类过程中成对约束的违反问题.在一组真实数据集上的实验结果表明,与现有相关半监督聚类算法相比,新方法不仅能够处理高维数据,还有效地提高了聚类性能.  相似文献
4.
一种基于人工免疫原理的入侵检测系统模型   总被引:8,自引:0,他引:8  
基于人工免疫学原理,设计了一个基于自然免疫和疫苗接种机制相结合的入侵检测系统模型以及相关算法,该算法充分考虑了数据包负载部分包含的入侵信息,并将疫苗接种机制引入入侵检测中,使入侵检测系统+增强了对未知攻击的识别能力。同时,该方法的提出也给网络安全领域提供了一种新的研究思路。  相似文献
5.
增强型单类支持向量机   总被引:6,自引:0,他引:6  
现有基于超平面的单类分类器,包括one-class SVM(OCSVM)和马氏one-class SVM(MOCSVM),由于未考虑数据的结构信息或粒度较粗,寻找的超平面很可能是次优解.为此,增强型单类支持向量机(enhanced OCSVM,EnOCSVM)通过在现有SVM算法中加入数据先验信息以克服其不足.首先,EnOCSVM通过聚类得到数据的内在分布簇,而后将各簇结构信息嵌入到OCSVM框架中,最大化间隔的同时,优化输出空间中各簇数据的繁性.由于保留了SVM框架不变,EnOCSVM仍具备原算法的全部优点,并因结合了数据的簇结构信息而具有更好的推广性.标准数据集上的实验表明,EnOCSVM的推广性能较OCSVM和MOCSVM均有显著提高.  相似文献
6.
基于原型超平面的多类最接近支持向量机   总被引:5,自引:0,他引:5  
基于广义特征值的最接近支持向量机(proximal support vector machine via generalized eigenvalues,GEPSVM)摒弃了传统意义下支持向量机典型平面的平行约束,代之以通过优化使每类原型平面尽可能接近本类样本,同时尽可能远离它类样本的准则来解析获得原型平面;从而避免了SVM的二次规划,其分类性能达到甚至超过了SVM.但GEPSVM仍存在如下不足:①仅对两分类问题而提出,无法直接求解多分类问题;②存在正则化因子的选择问题;③求解原型平面的广义特征值问题中所涉及的矩阵一般仅为半正定,容易导致奇异性问题.通过定义新的准则,构建了一个能直接求解多个原型超平面的多分类方法,称之为基于原型超平面的多类最接近支持向量机,较之GEPSVM,该方法优势在于:①无正则化因子选择的困扰;②可同时求解多个超平面,对两分类问题,分类性能达到甚至优于GEPSVM;③超平面的选择问题转化为简单特征值而非广义特征值求解问题;④原型平面的选择只依赖于本类样本,故不必考虑多分类情形时的数据不平衡问题.  相似文献
7.
推广的多值指数双向联想记忆模型及其应用   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
张道强  陈松灿 《软件学报》2003,14(3):697-702
推广了Wang的多值指数双向联想记忆(multi-valued exponential bi-directional associative memory,简称MV-eBAM)模型,使其成为所提出的推广的多值指数双向联想记忆 (extended MV-eBAM,简称EMV-eBAM) 模型的一个特例.EMV-eBAM具有比前者更高的存储容量和纠错性能,因此利用这种性能,设计了一种基于联想记忆的新型图像压缩算法.该算法在无噪声情况下具有与矢量量化(vector quantization,简称VQ)算法相近的性能,而在双重(信道和图像)噪声环境下则具有显著的抑制效果.对比实验结果显示,在添加5%椒盐噪声下,该算法几乎能完全排除噪声干扰,而VQ则反而放大了噪声.该算法的另一个优点是,当在差错信道中传送时,可以获得比采用循环纠错码更强的纠错性能.因而,该算法具有较强的鲁棒性.  相似文献
8.
陈松灿  蔡骏 《计算机学报》2000,23(11):1184-1188
提出了多证据推理中采用神经网络来模拟信念组合学习方法。网络由多个改进型指数双向联想记忆模型(IeBAM)构成,并且共享一个输出来同时进行多证据不确定性的管理。文中证明了多重IeBAM(Multi-IeBAM)的稳定性,讨论了在多条证据同时提交网络后的多数规则。理论和实验都证明了多数因子比Wang所提模型更紧凑、更严格,从而可保证在受一定程度的干扰下,专家们仍能做出正确决策。最后所给出的模拟例子的结果与直觉推理相吻合。  相似文献
9.
改进的指数双向联想记忆模型及性能估计   总被引:4,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
陈松灿  高 航 《软件学报》1999,10(4):415-420
提出了一个新的改进型指数双向联想记忆模型(improved eBAM,简称IeBAM).通过定义有界且随状态改变而下降的能量函数,证明了IeBAM在状态的同、异步更新方式下的稳定性,一方面排除了Wang的修正指数BAM(modified eBAM,简称MeBAM)和Jeng的eBAM(exponential BAM)的稳定性证明中所作的不合理假设;另一方面,放宽了对BAM(bidirectional associative memory)的连续性假设的要求,并避免了补码问题.理论分析和计算机模拟结果表明,  相似文献
10.
用局部保持典型相关分析定位无线传感器网络节点   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
顾晶晶  陈松灿  庄毅 《软件学报》2010,21(11):2883-2891
在分析了无线传感器网络的布局基本符合流形(manifold)特点的基础上,借助所提出的局部保持的典型相关分析(locality preserving canonical correlation analysis,简称LPCCA)进行建模,以建立从信号强度空间到现实物理空间的映射;进而提出了一种能够体现网络拓扑结构局部信息的无线传感器网络定位算法——LE-LPCCA (location estimation-locality preserving canonical correlation analysis  相似文献
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