基于PCA和KPCA特征抽取的SVM网络入侵检测方法

提出一种新颖的基于特征抽取的异常检测方法,应用主分量分析(PCA)和核主分量分析(KPCA)抽取入侵特征,再应用支持向量机(SVM)检测入侵。其中PCA对输入特征做线性变换,而KPCA通过核函数进行非线性变换。利用KDD 99数据集,将PCA-SVM、KPCA-SVM与SVM、PCR、KPCR进行比较,结果显示:在不降低分类器性能的情况下,特征抽取方法能对输入数据有效降维。在各种方法中,KPCA与SVM的结合能得到最优入侵检测性能。     

特征抽取的一个新算法

特征抽取无论在模式识别还是在光谱信道和色谱柱组合选择中,皆具有重要意义.本文提出了一个基于复相关系数的特征抽取新方法.藉扫描算法,本法可在微机上方便快迷运行.将该法对用于诊断两类疑难疾患的模式识别数据进行了特征变量的选择.获得满意结果.     

基于代数方法的图像特征抽取和识别

该文对文献（３）中的相似度计算了改进,用低维矩阵替代高维矩阵进行计算,先证明没有改变原有图像矩阵的相似度,然后用新方法和原方法解决一组人脸图像识别问题,实验结果表明,新方法大大减少了计算量,又能保持稳定的识别率,具有较高的识别效果。     

基于文化算法的KPCA特征提取方法

如何选择最优或接近最优的核函数使分类错误率降低,是KPCA(Kenel Principle Com-portent Analysis)应用于特征提取的关键.本文在研究了文化算法(Cultural Algorithms,CA)相关文献的基础上,提出了一种训练核函数参数的文化算法流程,实现了KPCA和CA的集成,有效地提高了核函数的优化选择.仿真结果表明该方法具有较好的结果和更少的计算量.     

味觉信号的特征抽取

本文叙述了对味觉信号进行特征抽取和选择的方法，并基于神经网络方法对五味信号进行模式识别，取得了较为满意的效果。该方法也适于一般三维图形的特征抽取、识别的应用场合。     

中文文本的特征抽取和分类算法

文本分类是根据文本内容自动确定文本类型的过程。介绍现有特征抽取和分类算法,提出用模糊聚类算法FCM确定文本类标签,Boosting算法构造分类器的方法,使文本分类具有更好的分类精度和时效性,以及对未知类标签语料库中文本的自适应性。     

基于脉冲耦合神经网络的目标特征抽取方法

为解决待识别目标的特征抽取问题,提出了一种脉冲耦合神经网络结合形状信息的图像混合特征抽取方法。该方法利用脉冲耦合神经网络将图像空域信号转化为时域信号的特性,结合物体形状信息,对图像的灰度和形状进行了统一描述。实验结果证明,该方法在一定程度上对物体的形变、平移、缩放不敏感,对目标识别系统是一种很好的特征抽取方法。     

一种新的代数特征抽取方法及人脸识别

特征抽取是图象识别中的一个最重要最基本的问题，代数特征抽取是一各肯效的特征抽取方法。该文给出了一种新的代数特征抽取方法。首先给出了图象矩阵特征矩阵的概念，再根据特征矩阵抽取代数特征，该文证明了这样抽取的代数特征具有一些重要的代数和几何不变性，作为一个应用，将此方法用于人脸识别，取得了很好的效果。     

基于特征选择的人物关系抽取方法

在人物关系抽取中,其特征空间维度往往非常高,会造成向量稀疏问题,从而影响关系抽取的效率。针对这一现象,首先将人物关系分为6类;然后引入了文档频率、信息增益、互信息和χ2统计这四种文本文类的特征选择算法,对特征空间进行降维。最后运用SVM分类器抽取人物的实体关系。实验结果表明这四种特征选择算法不仅能够保证抽取性能,还能有效的降低向量空间维数,极大提高关系抽取效率。其中,χ2统计算法效果最佳,信息增益次之。     

基于Gabor滤波器的特征抽取技术

首先简介了2D Gabor函数,然后从样点的选取、Gabor滤波器参数设置、Gabor特征后处理等方面,综述基于Gabor滤波器的特征抽取技术,最后给出进一步的研究方向.     

基于改进KPCA算法的车牌字符识别方法

针对核主元分析(KPCA)用于提取车牌字符特征不足的情况,提出了一种采用多组均值矢量来代替原始图像矢量进行核矩阵计算的方法,该方法使得核矩阵维数大幅降低,同时有效地保留了字符图像信息.实验结果表明,该方法在不降低识别精度的基础上对输入数据实现了有效的降维,大大缩短了计算时间,有效地满足了车牌实时识别系统技术要求.通过实验对比可知,该方法比目前常用的PCA及FLD算法具有更高的性能指标.     

抽取音频数据特征的快速离散余弦变换方法

针对音频数据库中存原在的问题,提出了一种基于索引的变换,分析了离散余弦变换的特点,得出Ⅱ型和Ⅲ型快速主散余弦变换算法,并把这两种算法用于数据索引特征的抽取和音频信号的重构,所提算法具有搜索速度快、回取精度高的特点,同时也使得音频数据的索引对噪声不敏感,与原数据搜索相比,具有更高的成功率,通过对峰值信号噪音率和回取精度两个指标的评估,验证了这种方法对加快音频数据的搜索速度和提高回取精度的有效性,为音频数据自动分析和分类、基于内容的数据索引和查询、基于近似的搜索提供了快速而有效的手段。     

基于PCA与KPCA的基因数据的特征简约

采用支持向量机方法（ SVM）对上千维的基因表达数据分析时,算法的运行时间比较长。为了解决这种情况,本文采用了基于主成分分析的支持向量机（ PCA-SVM ）和基于核主成分分析的支持向量机（ KPCA-SVM ）两种算法对数据进行降维和分类,既可以整合基因数据的特征信息又可以缩短计算时间。本文比较了累计贡献率不同时两种算法的分类准确率,实验结果表明,PCA-SVM分类准确率与累计贡献率二者之间没有明确规律,KPCA-SVM分类准确率随累计贡献率的降低存在降低或者保持不变的趋势。     

纹理特征抽取和纹理识别的神经网络系统

本文提出一个纹理特征抽取和纹理识别的神经网络系统,它含有一基于纹理回归模型的特征抽取网络和一个纹理识别的多层神经网络,尤其是前者是一个能求解回归系数的,神经网络,不仅解决了纹理特征抽取问题,而且解决了一大类采用最小二乘估计的应用问题,因而具有一定通用性.     

人脸图像有效鉴别特征抽取与识别

基于具有统计不相关性的最优鉴别变换,分析了小样本识别问题,提出了抽取人脸图像有效鉴别特征方法,在Ｏｌｉｖｅｔｔｉ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ（ＯＲＬ）人脸图像库上得到了平均识别错误率为２．７５％的实验结果,这是目前在ＯＲＬ人脸图像数据库上所得到的最好的实验结果,并在南京理工大学ＮＵＳＴ６０３人脸图像库上得到平均识别错误率为０．９％,的实验结果,这些结果表明所提出的人脸图有效鉴别特征方法     

一种基于决策树的新闻内容抽取方法

文章提出了一种针对中文新闻网站的新闻内容抽取方法,该方法使用特征向量抽取和决策树学习算法来建立新闻网页节点分类模型,并把模型根据不同的网站进行分类,构建一个模型库.当输入一个新闻网页url时,先通过url判断是哪个新闻网站,再从模型库中选择相应的节点分类模型,如果没有对应的模型就使用通用的节点分类模型对其进行抽取,实验证明这种方法可以达到很好的效果.     

HRIR的空间特征抽取与特征分析

在自由声场中，抵达听者耳膜处的声音信号是随着声源的方向而变化的．由方向所决定的冲激响应被称作与头相关联的冲激响应（ＨＲＩＲ）．利用Ｋａｒｈｕｎｅｎ－Ｌｏｅｖｅ变换对归一化的ＨＲＩＲ作特征抽取．其主分量的特征与先前的许多心理物理实验结果十分吻合．