搜索结果: 1-15 共查到“信息与通信工程 SVM”相关记录36条 . 查询时间(0.123 秒)
中国科学院声学研究所专利：一种CNN-SVM模型的构建及倾向性分类方法
基于ＳＶＭ 的金融类钓鱼网页检测方法
钓鱼检测 支持向量机（ＳＶＭ） 金融网页 特征提取 多模式匹配
2018/6/11
针对金融服务领域面临的严峻信息安全挑战，以及现有钓鱼网页检测方法的不足，提出一种基于支持向量
机（ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）的金融类钓鱼网页检测方法。采用网页渲染去除常见的页面特征伪装，提取统一
资源定位符（ｕｎｉｆｏｒｍｒｅｓｏｕｒｃｅｌｏｃａｔｏｒ，ＵＲＬ）信息特征、页面文本特征、页面表单特征以及页面 ｌｏｇｏ图像特征，构建特
征向量训练 ＳＶＭ分类器模型，实现对...
提出了一种神经网络的SVM(支持向量机)呼吸音识别算法，将通过小波分析得到的呼吸音特征输入神经网络，作为SVM方法的特征输入，对训练样本进行训练，再对测试样本进行分类识别。对于呼吸音反映的3种状态（正常、轻度病变和重度病变）进行了识别，同时与K最近邻(KNN)方法进行比较。实验结果表明，SVM方法具有较高的识别精度，能够对呼吸音状态进行识别，同时在此领域也验证了在神经网络方法中无法避免的局部极值问...
汽车主动降噪系统的工作依赖于多个噪声传感器，一旦传感器发生故障，将严重影响降噪效果。为保证汽车主动降噪系统的性能，提出了由支持向量机（SVM）预测模型和径向基神经网络（RBFN）预测模型构成的传感器故障诊断系统，SVM模型判断是否发生传感器故障，RBFN模型则利用各传感器间的信息冗余关系定位故障传感器并对其信号进行重构。仿真结果表明，该诊断系统可有效实现汽车主动降噪系统中的传感器故障诊断及信号重构...
如何有效检测和防御工业病毒对应用层协议数据的攻击是目前工业安全网关研究的难点问题.本文提出了将Modbus TCP通讯流量转换为异常检测模型所需数据形式的预处理方法,设计了一种利用粒子群PSO算法进行参数寻优的PSO-SVM算法.该方法根据Modbus功能码序列中的模式短序列出现的频率,识别出异常的Modbus TCP通讯流量.最后,通过实验数据分析,说明了提出方法可以有效实现对Modbus功能码...
基于SVM算法的短波通信协议识别技术
短波通信 协议识别 支持向量机
2013/11/19
受时变色散信道及多径效应的影响，短波通信协议的识别存在截获信号质量差、单一特征识别准确率低等问题。提出了协议特征向量和自熵，设计了一种具有自适应学习能力的协议识别模型和相应的识别算法，最后给出了参数寻优结果以及识别准确率分析。本文的工作为短波通信协议识别技术的应用提供了重要参考。
基于AR模型和SVM的脑电信号分类
脑电信号 AR模型 支持向量机
2014/3/28
基于P300事件相关电位的脑机接口（BCI）系统中，有效的P300特征提取及分类是系统开展后续工作的关键。应用时间序列自回归（AR）模型及支持向量机（SVM）算法对脑电信号进行P300分类；对10导联脑电数据分别分段，并对每段建立AR模型；采用最小二乘法进行AR模型系数估计，由估计出的系数序列构成特征向量，送入SVM进行模式分类。实验针对BCI Competition Ⅲ dataset Ⅱ数据集...
CVE漏洞分类框架下的SVM学习模型构建
支持向量机（SVM） 公共漏洞和暴露（CVE） 分类特征 分类准确性
2014/1/9
在CVE漏洞分类框架中，构建了基于支持向量机的学习模型，实现了根据不同的分类特征对CVE进行分类.
基于目标分解和加权SVM分类的极化SAR图像舰船检测
合成孔径雷达 极化 舰船检测 支持向量机
2013/8/19
目标分解是极化SAR图像舰船检测的重要方法，但是，在较高分辨率和复杂海况条件下，由相干矩阵分解得到的极化熵参数并不能将舰船目标与海洋等背景完全区分。对极化目标分解理论和地物散射机理的研究和分析表明，极化分解的各个参数从不同角度反映了目标和背景的散射差异，对它们联合使用有助于更准确地在SAR图像中检测目标。而且，各个参数在实际的检测问题中具有不同的重要性。因此，本文构造了包含有多个极化分解参数的特征...
为了改善扩展的二元相移键控（EBPSK）系统在低信噪比下的误码率性能，引入了低密度奇偶校验码（LDPC）。EBPSK解调器借助特殊的冲击滤波器提高能量利用率，却增加了获得后验概率信息用于译码的困难。本文引入支持向量机（SVM）方法在滤波器输出信号中选取少量采样点进行概率输出并进行LDPC译码，仿真显示可得到较高的信噪比增益。同时，本文还仿真对比了不同采样频率及不同方式获得的后验概率信息对系统译码性...
为降低H.264跳帧转码运算复杂度，在帧间模式选择中引入支持向量机(support vector machine, SVM)技术，提出一种SKIP模式提前判决算法，具体讨论了关键的特征向量与核函数的选择方法。同时，利用宏块时域相关性缩减预测模式数量，实现率失真优化提前终止。其次，通过定义宏块运动程度参数，针对不同运动程度的视频序列自适应地选择运动矢量合成算法和运动搜索策略，有效减少在已获得最佳运动...
针对传统基于梯度方向直方图特征检测算法对解决目标模型单一、发生形变、存在遮挡及目标受干扰下定位困难的问题，提出一种基于HOG特征混合模型结合隐SVM的感兴趣目标检测算法。首先利用用训练图像的HOG特征金字塔表示得到包含感兴趣目标根模型、部件模型和对应可变形部件特征表示，该模型不仅描述目标的整体轮廓，而且能够捕捉到更为精细的目标部件轮廓，在一定程度上提高了检测算法在目标姿态复杂情况下的鲁棒性。然后利...
基于决策树的快速SVM分类方法
支持向量机 快速分类 决策树 大规模数据
2013/8/27
为提高支持向量机（support vector machine, SVM)算法对大规模数据的适应能力,加快SVM算法的分类速度,提出一种基于决策树的快速SVM分类方法。该方法的重点在于构建一棵决策树,将大规模问题分解为相对简单的子问题,树中节点由线性支持向量机组成,每个节点包含一个决策超平面,分类过程取决于节点的数量。此方法在分类复杂样本时避免了使用非线性核函数。并且由于使用线性核函数,则不用进行...
无偏置ν-SVM分类优化问题研究
ν-支持向量机 偏置 泛化性能 有效集
2011/11/24
在高维空间中，分类超平面倾向于通过原点，即不需要偏置(b)。为了研究在ν-SVM分类问题中是否需要b，该文提出了无(b)的ν-SVM的对偶优化问题并给出了其优化问题求解方法。该方法通过有效集策略将对偶优化问题转化为等式约束子优化问题，然后通过拉格朗日乘子法将子优化问题转化为线程方程组来求解。实验表明偏置(b)的存在会降低ν-SVM的泛化性能，ν-SVM只能得到无(b) ν-SVM的次优解。