论文研究 基于支持向量机的移动支付类应用安全评估研究 .pdf

随着大量基因表达数据的涌现，把海量的数据划分成数量相对较少的组，有助于提取对生理学和医药学等有价值的生物信息。基因分类技术能够很好地处理和分析这些基因数据。提出了一种应用于基因分类的模糊最小二乘支持向

基于分形和支持向量机的瓦斯涌出量预测研究，李云玮，张涛，本文依据分形理论和支持向量机，建立矿井瓦斯涌出量的分形支持向量机预测模型。首先对瓦斯涌出量数据进行时间序列分形处理，��

为了评价当前网上银行登陆系统验证码的安全性,选取了其中七类代表性的验证码进行识别。对验证码进行灰度化、二值化、去除干扰、分割、归一化,进行特征向量提取,采用基于支持向量机的方法进行识别。在分析识别结果

探索一种实用的基于想象运动思维脑电的脑-机接口（BCI）方式，为实现BCI应用奠定比较坚实的理论和实验基础。对6名受试者进行三种不同时段（箭头出现2 s、1 s和0 s后提示按键）情况下想象左右手运动

基于支持向量机的多要素非平稳时间序列预测研究，穆进超，陈晓云，当前，在非平稳数据的时序预测中，通常只采用单要素数据进行支持向量机回归预测，从而导致泛化能力较差，为了改善这一状况，文章

提出基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法和支持向量机（Support Vector Machines，SVM）的入侵检测方法，为优化SVM性能，使用PS

SVM是基于统计学习理论的结构风险最小化原则的，它将最大分界面分类器思想和基于核的方法结合在一起,表现出了很好的泛化能力。并对目前的三种主流算法SVMlight，Bsvm与SvmFu在人脸检测、MNI

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