支持向量机推广能力估计方法比较

支持向量机是一种新的机器学习算法，与其它学习算法相比，它的最大优点是基于结构风险最小化原则，因而能够保证推广能力。推广能力估计是机器学习中的一个重要问题，是实现自适应调整、参数选择、模型选择的等方法的基础。本文详细比较当前较有影响的几种推广能力估计方法，指出了这些方法适应范围和优缺点，并结合各种方法的原理讨论了推广能力估计可能的发展方向。     

基于支持向量机的入侵检测系统

目前的入侵检测系统存在着在先验知识较少的情况下推广能力差的问题.在入侵检测系统中应用支持向量机算法,使得入侵检测系统在小样本(先验知识少)的条件下仍然具有良好的推广能力.首先介绍入侵检测研究的发展概况和支持向量机的分类算法,接着提出了基于支持向量机的入侵检测模型,然后以系统调用执行迹(system call trace)这类常用的入侵检测数据为例,详细讨论了该模型的工作过程,最后将计算机仿真结果与其他检测方法进行了比较.通过实验和比较发现,基于支持向量机的入侵检测系统不但所需要的先验知识远远小于其他方法,而且当检测性能相同时,该系统的训练时间将会缩短.     

一种基于DBF的反辐射导引头快速测向技术

为了提高反辐射导引头角度搜索的速度,文中提出了一种基于数字波束形成的快速测向技术。该技术基于折半查找的思想,将角度搜索问题转换为利用不同宽度的数字波束进行空间目标角度的折半查找问题。研究了该方法的基本原理,分析了其搜索速度和运算量。仿真结果显示,该方法在保证应有的测角精度与角度分辨力的条件下,解决了传统数字波束形成时侦测时间较长,且效率低的问题。     

基于条带式SAR与聚束式SAR内在联系的SAR成像研究

针对条带式合成孔径雷达（stripmap sar）与聚束式合成孔径雷达（spotlight sar）的方位向频谱结构,讨论了两种模式SAR之间的区别与联系,利用两者之间的内在联系,提出斜视条件下将条带式SAR数据分块,进行聚束式处理的方法,并对聚束式成像区域大小参数的选择进行了分析.对于相同尺寸的成像区域,对条带式SAR进行聚束式处理可以减小运算量.采用空间频率插值成像算法实现了条带式SAR与聚束式SAR成像算法上的统一,最后应用外场实测数据完成成像,成像结果证实了理论分析的正确性.     

雷达和雷达干扰实验仪的设计

雷达,雷达对抗课程的教学,需要有一套经济实用并且行之有效的实验设备,本文介绍的由西电电子对抗研究所所研制的雷达/雷达干扰实验仪就可以满足这一要求。本文简单分析了雷达/雷达对抗试验仪的功能和组成。雷达/雷达对抗试验仪是《雷达原理》、《雷达对抗原理》理论教学的重要补充,提供了实践教学的手段。实验仪采用了DDS信号产生技术,数字信号处理(DSP)技术和正交调制技术(QAM),能够完成多个雷达和雷达对抗试验,包含了雷达信号中频、视频处理模块和雷达干扰信号产生模块,同时还具有良好的可扩充性。雷达/雷达对抗实验仪的研制和使用,起到了较好的教学目的,填补了国内高校相关示教仪器的空白。     

基于核中心距比值法的入侵检测

为了解决目前许多推广能力强的入侵检测系统训练时间长的问题，提出了一种不需要花费时间训练，同时又具有推广能力的入侵检测方法。该文利用核方法，巧妙地对非线性可分的入侵检测数据进行分类，提出了利用核中心距离比值法进行入侵检测的框图。用系统调用执行迹数据仿真的结果表明，核中心距比值分类法不但节省训练时间，而且检测性能比较理想。     

支持向量机在入侵检测中的应用

入侵检测是网络安全的重要领域.安全问题的日益严峻对于检测方法提出更高的要求.支持向量机是一种基于小样本学习的有效工具.继它在字体识别,人脸识别中得到成功应用后,它被成功地应用到入侵检测领域中.介绍了支持向量机的多种算法,例如二分类的支持向量机,一分类的支持向量机,多分类的支持向量机和针对大量训练样本的支持向量机在入侵检测中的应用.通过比较发现,用支持向量机进行检测入侵大大提高了入侵检测系统的性能.     

条带式合成孔径雷达成像方法研究

提出准正侧视合成孔径雷达小斜视角度的校正方法和子孔径参考信号相位对齐算法．准正侧视合成孔径雷达(SAR)成像的校正方法采用正侧视的予孔径聚束算法对准正侧视SAR的实测数据进行成像，根据所成的像估计出小角度斜视角，采用校正的斜视子孔径聚束算法完成最后的成像．子孔径参考信号相位对齐算法本质是将各个子孔径参考信号的相位调整为同相，并构造新的聚束窗函数进行SAR成像．理论分析指出，在不增加采样数据的条件下，该方法能增大雷达方位向成像场景范围．计算机仿真结果证实了所提方法的正确性．     

应用支持向量机实现计算机入侵检测

介绍入侵检测的概况和支持向量机的基本概念和工作原理,提出了应用支持向量机进行异常入侵检测的工作过程,并以程序执行迹为数据源给出了应用支持向量机进行入侵检测的性能．该结果显示出在先验知识,即训练样本数少的条件下,该方法仍能达到较为满意的效果．     

基于正则约束总体最小二乘无源测角定位

提出了一种基于正则约束总体最小二乘( RCTLS)无源测角定位算法。首先将非线性测角定位方程转化为线性方程,根据线性方程系数的一阶泰勒近似得到测角噪声与方程系数噪声之间的线性映射,再基于RCTLS算法得到定位目标函数,对其求偏导并忽略噪声高阶项得到定位结果的近似闭式解,通过对RCTLS算法的偏差和均方差进行分析确定正则化参数。理论分析和仿真实验表明,该算法在观测站数目较少和角度测量噪声较高时与之前的算法相比定位精度有所提高。