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入侵检测系统中的智能技术: 1; 作者赵俊忠黄厚宽《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2003年第A01期146-150,共5页; 首先给出了计算机网络入侵检测系统的概念、功能和性能要求,回顾了其发展的过程.接着,从智能入侵检测技术这个角度,对数据挖掘、遗传算法和人工免疫等比较具有独特性且有完整系统实现的智能检测技术作了简要介绍和评述.最后,对入侵检测... 展开更多; 关键词计算机网络网络安全入侵检测智能检测技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

通过创建虚拟样本的小样本人脸识别统计学习方法被引量：9: 2; 作者温津伟罗四维 +1 位作者赵嘉莉黄华《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第7期814-818,共5页; 研究了人脸识别方法 .在传统的“特征脸”方法基础上 ,提出了一种基于贝叶斯方法的小样本人脸识别方法 .该方法对于经过预处理的标准人脸图像 ,通过原型脸创建虚拟样本 ,扩充样本数量 ,然后用 PCA降维并提取人脸图像的特征 .对提取的特... 展开更多; 关键词特征脸原型脸虚拟样本 BEM算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Bayesian的期望最大化方法——BEM算法被引量：5: 3; 作者温津伟罗四维 +1 位作者赵嘉莉韩臻《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2001年第7期821-825,共5页; 通过对标准 EM算法收敛于局部极值的原因进行分析 ,提出了基于 Bayesian方法的神经网络新学习算法—— BEM算法 .该算法解决了标准 EM算法的上述缺陷 ,同时还可防止标准 EM算法 Overfitting情况的出现 ,并可防止标准 EM算法有时只响应... 展开更多; 关键词随机神经网络 EM算法 Bayesian方法 Wishart-Gaussian分布; 在线阅读下载PDF 职称材料

多类模式识别的动态多叉树算法研究与实现被引量：4: 4; 作者温津伟罗四维王宝静《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期115-122,共8页; 研究模式识别方法提出动态多叉树算法 ,用以解决实际环境中复杂的或大模式类别学习及系统动态扩展问题 ,该算法利用分治和局部最优原理缩小目标范围 ,结合整体学习方法提高识别率 ,模拟人脑的循序渐进学习方式 ,实现知识增殖和继承 ... 展开更多; 关键词多类模式识别动态多叉树算法知识增殖知识继承相似度矩阵; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名入侵检测系统中的智能技术: 1; 作者赵俊忠黄厚宽; 机构北方交通大学计算机科学技术学院人工智能研究所; 出处《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2003年第A01期146-150,共5页; 文摘首先给出了计算机网络入侵检测系统的概念、功能和性能要求,回顾了其发展的过程.接着,从智能入侵检测技术这个角度,对数据挖掘、遗传算法和人工免疫等比较具有独特性且有完整系统实现的智能检测技术作了简要介绍和评述.最后,对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论.; 关键词计算机网络网络安全入侵检测智能检测技术; Keywords computer network network security intrusion detection intelligent detection techniques; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名通过创建虚拟样本的小样本人脸识别统计学习方法被引量：9: 2; 作者温津伟罗四维赵嘉莉黄华; 机构北方交通大学计算机科学技术学院; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第7期814-818,共5页; 基金国家自然科学基金资助 (69973 0 0 2 ); 文摘研究了人脸识别方法 .在传统的“特征脸”方法基础上 ,提出了一种基于贝叶斯方法的小样本人脸识别方法 .该方法对于经过预处理的标准人脸图像 ,通过原型脸创建虚拟样本 ,扩充样本数量 ,然后用 PCA降维并提取人脸图像的特征 .对提取的特征用 BEM算法学习该类样本的概率密度分布参数 ,构建贝叶斯混合网络分类器 .该方法可以有效地解决统计学习方法中样本数量不足问题 ,提高小样本人脸识别方法的识别率 ,同样可以运用于模式识别中其它对象识别 .实验表明 ,该方法能提高小样本人脸识别率。; 关键词特征脸原型脸虚拟样本 BEM算法; Keywords eigenface, prototype face, virtual sample, BEM algorithm; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Bayesian的期望最大化方法——BEM算法被引量：5: 3; 作者温津伟罗四维赵嘉莉韩臻; 机构北方交通大学计算机科学技术学院; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2001年第7期821-825,共5页; 基金国家自然科学基金项目资助 (6 99730 0 2 ); 文摘通过对标准 EM算法收敛于局部极值的原因进行分析 ,提出了基于 Bayesian方法的神经网络新学习算法—— BEM算法 .该算法解决了标准 EM算法的上述缺陷 ,同时还可防止标准 EM算法 Overfitting情况的出现 ,并可防止标准 EM算法有时只响应单一模式而失去泛化能力情况的出现 .实验结果表明了该算法的正确性和有效性 .该算法对研究和发展标准; 关键词随机神经网络 EM算法 Bayesian方法 Wishart-Gaussian分布; Keywords random neural networks, EM algorithm, Bayesian method, Wishart Gaussian distribution; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多类模式识别的动态多叉树算法研究与实现被引量：4: 4; 作者温津伟罗四维王宝静; 机构北方交通大学计算机科学技术学院北京红旗中文贰仟软件技术有限公司; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期115-122,共8页; 基金国家自然科学基金资助 (69973 0 0 2 ); 文摘研究模式识别方法提出动态多叉树算法 ,用以解决实际环境中复杂的或大模式类别学习及系统动态扩展问题 ,该算法利用分治和局部最优原理缩小目标范围 ,结合整体学习方法提高识别率 ,模拟人脑的循序渐进学习方式 ,实现知识增殖和继承可解决现有识别系统在学习新知识会破坏已有知识 ,需重新学习的问题并具有较高的识别率 ,可有效地处理巨模式类识别的问题该系统可以用于人脸、字符、指纹等对象的识别分类系统的构造方法体现其通用性 ,性能分析表明其可行性。; 关键词多类模式识别动态多叉树算法知识增殖知识继承相似度矩阵; Keywords knowledge-increasable knowledge-inheritable pattern recognition dynamic multi-branches tree algorithm similarity degree matrix (SDM); 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料