您的位置： 专家智库 > >

朱旗

作品数：3 被引量：2H指数：1
供职机构：哈尔滨工业大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”江西省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇学位论文
  • 1篇期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇特征抽取
  • 2篇抽取
  • 1篇训练样本集
  • 1篇样本集
  • 1篇异常入侵
  • 1篇异常入侵检测
  • 1篇人脸
  • 1篇人脸识别
  • 1篇入侵
  • 1篇入侵检测
  • 1篇平方误差
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇最小均方
  • 1篇最小均方误差
  • 1篇最小平方误差
  • 1篇均方
  • 1篇均方误差
  • 1篇核方法

机构

  • 3篇哈尔滨工业大...
  • 1篇华东交通大学

作者

  • 3篇朱旗
  • 1篇徐保根
  • 1篇徐勇
  • 1篇范自柱

传媒

  • 1篇哈尔滨工业大...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2011
  • 1篇2009
共 3 条 记 录，以下是 1-3
全选 清除 导出
排序方式：
基于稀疏模型的快速核方法
自从二十世纪九十年代以来,核方法已经被广泛应用于模式识别与机器学习领域。其优势在于核方法允许研究者在原始数据对应的高维特征空间使用线性方法来分析和解决问题，不需要直接对数据进行映射。另一方面，一般的非线性方法映射的维数往...
朱旗
关键词：训练样本集特征抽取
文献传递
基于最小平方误差的人脸特征抽取与分类算法研究
随着计算机和网络的飞速发展，模式识别技术需要面对越来越复杂的数据。研究出有效的特征抽取和分类方法一直是模式识别的核心任务。基于最小平方误差分析的特征抽取和分类方法在模式识别领域中起着至关重要的作用，例如目前流行的基于稀疏...
朱旗
关键词：人脸识别最小平方误差主成分分析特征抽取
一种快速KMSE算法及其在异常入侵检测中的应用被引量：1
2011年
为提高核最小均方误差(Kernel Minimum Squared Error,KMSE)方法的计算效率,利用特征空间中不相关的样本矢量("基样本"),提出了一种快速KMSE算法,并利用"基样本"与一个样本间的核函数对该样本抽取特征.在入侵检测数据集KDDCUP1999和其他基准数据集上实验表明:该方法不仅高效,并且分类和检测效果良好,"基样本"只占训练样本的很小一部分比例,使用它们可以显著提高特征抽取效率.
范自柱徐勇徐保根朱旗
关键词：入侵检测
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0