致谢 在中国矿业大学的三年时光是短暂的但是却在人生漫漫长河中弥足珍贵 在这里有很多感动汗水和快乐在此我要向帮助过我的老师同窗及家人致 以最深的感谢 首先我要对我的导师丁世飞教授致以最深的感谢从研一开始
为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种改进蚁群优化算法(ACO)和支持向量机(SVM)相融合的网络入侵检测方法(ACO-SVM)。将SVM模型参数作为蚂蚁的位置向量,采用动态随机抽取的方法来确定目标个
支持向量机若干优化算法的比较研究,马义德,邱秀清,支持向量机(SVM)是统计学习理论(SLT)的一种成功实现,它建立在SLT的VC维理论和结构风险最小化原理基础之上,根据有限样本信息在模型复
单类支持向量机是一种用途广泛的分类器,它能够应用于负类样本难以收集的领域中,如入侵检测、故障检测与诊断和遥感数据分类等领域。因此无论在理论研究还是实际应用方面,单类支持向量机受到越来越多的关注。回顾单
基于ROC曲线分析的AUC方法最初用于评估二类分类,不能直接解决多类别的评估,如何有效地将其推广到多类别评估中是研究的热点问题。首先介绍一种基于一对多方法的多类别AUC评估方法F-AUC,在此基础上根
基于可信度传播的垃圾评论者检测模型,徐小婷,廖祥文,垃圾评论者识别是社交媒介情感分析的一项重要任务。针对垃圾评论者通过链接作弊方式提高自身排名的问题,提出了一种基于可信度传
基于评论特征时间序列的产品垃圾评论检测模型,张君汉,廖祥文,产品垃圾评论检测是社交媒体情感分析的一项重要任务。针对评分倾向性和评论有用投票数对评论可信度产生影响的问题,本文提出了一
以ETM 影像数据为例,采用基于支持向量机的方法对黄河中上游区域湿地信息进行提取,并将该方法与传统的最大似然分类提取方法以及面向对象的提取方法进行对比分析。结果表明:基于支持向量机方法的提取精度高达9
双支持向量机是一种新的非平行二分类算法,其处理速度比传统支持向量机快很多,但是双支持向量机在训练之前要进行大量的复杂逆矩阵计算;在非线性情况下,它不能像传统支持向量机那样把核技巧直接运用到对偶优化问题
针对传统混沌支持向量机参数寻优算法的不足,提出了一种改进的粒子群IPSO算法。该算法通过延长迭代的开始阶段和最后阶段的搜索时间,实现了算法的全局搜索与局部搜索能力之间的平衡,进而优化模型参数,建立了基