基于多示例学习的异常行为检测方法

在基于轨迹分析的异常行为检测方法中,被标记为异常的轨迹往往仅在整条轨迹的某个局部存在异常,轨迹的其余部分都是正常行为。然而,传统的基于整条轨迹建模的方法很难检测轨迹的局部异常。针对上述问题,提出一种在多示例学习框架下基于轨迹分段的异常行为检测方法。该方法首先根据轨迹的曲率,将轨迹分割成若干相互独立的子段。然后采用层次狄利克雷过程-隐马尔科夫模型对每个子段建模。最后在多示例学习框架下,以整条轨迹为包,正常轨迹为负包,异常轨迹为正包,轨迹子段为包的示例进行学习。通过实验验证,该方法在准确率和召回率上都优于传统的基于轨迹建模的方法。     

吸湿速干型纺织品的概述及其测试方法

阐述了纺织品吸湿速干的原理及吸湿速干纺织品所具有的特性。分析了滴水扩散时间、吸水率、芯吸高度、蒸发率、干燥速率及动态水分传递法等吸湿速干评价指标的国内外测试方法。