基于模糊识别恶意代码检测技术的研究

在恶意代码检测的过程中,假设恶意代码隐藏的比较深,很难对恶意代码特征进行完整、准确的提取.利用传统算法进行恶意代码检测,恶意代码的分布情况都是未知的,没有充分考虑到不同类别代码特征之间的差异性,降低了恶意代码检测的准确性.为此,提出基于模糊识别的恶意代码检测方法.根据支持向量机相关理论,提取恶意代码特征,并将上述特征作为恶意代码识别的依据.建立模糊识别辨别树,计算识别对象属于恶意代码的概率,实现恶意代码的检测.实验结果表明,利用改进算法进行恶意代码检测,能够极大提高检测的准确性.     

基于模糊K近邻的模糊支持向量机的语音情感识别

基于模糊K近邻算法对模糊支持向量机中模糊类别隶属度的计算进行了改进,将距离与样本之间的关系相结合进行加权弥补了FSVM算法的不足.引入CCA算法对语音特征矢量进行降维处理,有效减小了特征之间的冗余信息,通过识别实验对传统的SVM、FSVM以及基于模糊K近邻的FSVM的算法性能进行了比较和分析.     

基于模糊支持向量机的网络入侵检测

本文提出了一种基于模糊支持向量机的网络入侵检测方法。通过在样本中引入模糊隶属度,来减小噪声数据和孤立点的影响。根据网络入侵检测的特征,选择合适的核函数,构建了适合于网络入侵检测的模糊支持向量机分类器。实验表明这种分类器应用于网络入侵检测是可行的,有效的。     

基于支持向量机的实际调制信号识别

提出一种基于支持向量机的实际调制信号自动识别新方法。利用支持向量机把分类特征向量映射到一个高维空间，并在高维空间中构造最优分类超平面以实现信号分类。计算机仿真结果表明，该方法对实际采集的信号具有很好的分类性能。     

基于支持向量机的语种识别

支持向量机是统计学习理论的一个重要分支,也是解决模式识别问题的一个有力工具.现简要介绍支持向量机理论,构建基于径向基函数的支持向量机,对分别来自两个不同的电话语音数据库中的汉语普通话、英语、日语、白族语和纳西语等5种语言进行识别研究.实验结果表明,支持向量机, 对不同数据库语言的语种识别依然能达到比较高的识别率.     

基于支持向量机的未知雷达用途识别技术

雷达用途识别是雷达目标威胁评估的重要方面.在简要阐述支持向量机(SVM)基本原理的基础上,系统地论述了基于优化惩罚因子C参数的支持向量机算法和交叉验证法相结合的未知雷达用途识别方法.在训练集中,该方法能自动优化出(寻找最佳)支持向量机的核函数参数γ和惩罚因子C,利用优化的参数对训练集进行训练,可得到最佳的支持向量机模型,并用该模型对测试集进行分类,从而对未知雷达用途进行识别.识别实例表明,该方法识别结果令人满意,使基于常规分类方法可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善.     

基于HHT和支持向量机的数字调制信号识别

提出了一种基于HHT和支持向量机的实际数字调制信号识别算法。首先介绍了HHT方法的基本原理，对三种数字调制信号进行分析，提出用于识别实际FSK，PSK和QAM信号的特征参数，然后运用支持向量机算法分类三种数字调制信号，仿真结果表明，在信噪比10dB时，识别率达95％以上。     

基于支持向量回归机的计算机网络安全评价研究

针对神经网络方法在计算机网络安全评价问题方面存在的不足,提出了一种新的基于支持向量回归机的计算机网络安全评价方法。首先探讨了指标体系构建的原则,进一步建立了计算机网络安全评价指标体系,然后给出了指标的规范化方法并对计算机网络安全等级进行了划分,最后构建了基于支持向量回归机的计算机网络安全评价模型并给出了仿真实例。仿真实例的结果表明,所建立的评价模型具有较强的泛化能力,预测的精度较高。     

基于运动历史图和支持向量机的手势识别

利用背景建模得到运动目标的前景后,如何对动作提取有效的信息进行分类是能否成功识别手势的关键。本文利用混合高斯模型GMM得到的前景图像序列获得运动历史图MHI,进而对各个动作的MHI提取HOG特征,通过支持向量机SVM的训练后可以准确识别不同的手势动作。     

基于支持向量机的调制模式识别技术研究

为了完成对8种模拟数字混合信号的调制模式识别,采用了基于二叉树扩展的支持向量机作为分类器,从待识别的信号的瞬时幅度,瞬时频率和瞬时相位中提取七类特征作为特征参量的方法,获得了对8种调制模式精确稳定估计的结果,具有实时性好、分类模式多和扩展性能好的特点。     

基于支持向量机的病毒程序检测方法

支持向量机是一种对于小样本具有良好学习性能的机器学习方法.本文将支持向量机方法用于病毒程序的检测中,可以改善其它方法在先验知识较少情况下的推广能力的问题.仿真实验结果看出,该方法在训练样本数相对较少的情况下,仍然具有较高的检测率和正确率,同时也具有较低的虚警率.     

一种基于SVM的多目标模糊识别方法

支持矢量机是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的模式识剐方法，在解决小样本、非线性及高维模式识剐问题中表现出许多特有的优势。本文重点分析了支持矢量机多分类问题中存在的错分、拒分现象，提出了一种基于支持矢量机特征空问的模糊隶属度函数。多目标识剐的仿真结果表明，采用这种模糊隶属度函数，能够减少目标的错分和拒分数量，提高识剐率。     

基于支持向量机的飞机图像识别算法

研究了一种基于支持向量机的飞机图像识别算法。采用基于神经网络的图像边缘检测方法,该方法首先基于邻域灰度极值提取边界候选图像,然后以边界候选象素及其邻域象素的二值模式作为样本集,输入边缘检测神经网络进行训练。提取具有RST不变性的轮廓特征向量,输入支持向量机进行训练和识别。将支持向量机与传统的人工神经网络的算法进行了对比实验,实验表明基于支持向量机的飞机图像识别算法具有更好的性能。     

支持向量机在模式识别中的应用

针对传统神经网络存在网络结构难于确定、过学习以及局部极小等问题,研究了基于支持向量机（SVM）的模式识别问题。通过对棋盘这种典型非线性二值问题的分类研究,分析了支持向量机的分类与泛化能力。支持向量机在分类和泛化能力方面远远优于传统神经网络。最后将支持向量机用于对两类飞机目标的分类识别,通过多组蒙特卡罗试验,获得了较好的识别结果。支持向量机在目标识别中有巨大潜力和广阔前景。     

基于支持向量机的目标图像识别技术

介绍了目标图像的前期处理、目标图像的特征提取和基于支持向量机的目标图像识别方法。为了验证方法的正确性．采用了一批太空目标图像对其算法进行了检验。数据实例表明，支持向量机识别的正确率比其它两种神经网络方法的正确率要高很多。     

基于支持向量机的步态识别算法研究

为了准确快速地进行运动人体的步态识别,提出了一种基于主分量分析(PCA)和统一Hu矩融合的步态识别算法。将人体髋关节以下作为感兴趣区域,对图像序列中运动人体的感兴趣区域进行了分割,并提取主分量外形特征,同时计算感兴趣区域的统一Hu不变矩特征,将二者结合,构成步态序列的特征空间,采用支持向量机(SVM)分类器进行分类识别,通过MATLAB仿真实验验证了算法的有效性。实验结果表明,该算法识别速度快,具有较高的识别率。     

基于支持向量机的相控阵雷达信号识别方法

在分析支持向量机识别原理和相控阵雷达信号特点的基础上,确定了用于分类识别的雷达特征参数,并给出了采用支持向量机来实现相控阵雷达信号识别的具体方法。仿真结果表明,使用一对一算法和多项式核函数的支持向量机分类器的方法对相控阵雷达信号的识别效果较好。     

基于模糊识别的评估方法及应用

论述模糊识别评估模型及该模型应用于模糊评估的基本方法,包括相对隶属度函数的建立;定性、定量指标相对隶属度函数的建立。提出了定性、定量指标的集成方法,建立了模糊识别评估矩阵以及级别特征值评估矩阵。结合雷达干扰效果评估应用实例,分析了该模型用于模糊评估的特点和可行性,表明所提出的集成方法能很好地反映评估对象的评估结果,具有可行性和实用性。     

基于简约凸壳的一类模糊支持向量机

为解决传统一类支持向量机对噪声数据敏感和不适用于大规模分类等问题,提出了用于大规模噪声环境的基于简约凸壳的一类模糊支持向量机（OC-FSVM-RCH）.OC-FSVM-RCH根据简约凸壳的定义在核空间得到代表正常类数据几何特征的样本,然后基于改进的模糊支持向量域描述算法,使得正常类数据包含在最小超球内,异常数据与超球间隔最大化.OC-FSVM-RCH剔除正常类数据轮廓边缘处的噪声,同时对数据内部的噪声不敏感.实验结果表明了所提算法在性能和训练时间上取得了良好的效果.     

用改进核函数提高SVM的雷达目标识别率

对支持向量机中的高斯核进行了改进,利用改进的高斯核构造了一维高分辨率距离像的雷达目标识别算法,并将幂变换引入预处理过程.该技术提高了识别率,减少了识别时间;同时对所完成的目标识别算法的性能进行了评估,从方位角大小、信噪比和训练数据大小三个方面验证了该算法的稳健性.