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1. 基于Fisher类内散度的支持向量机分类面修正方法
杨婷 孟相如 温祥西 伍文
计算机应用    2013, 33 (09): 2553-2556.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.09.2553
摘要542)      收藏
针对支持向量机(SVM)训练不平衡样本数据产生最优分类面的偏移会降低分类模型泛化性的问题,提出一种基于Fisher类内散度平均分布比的分类面修正方法。对样本数据进行SVM训练后获得分类面的法向量;通过计算两类样本在该法向量方向上的Fisher类内散度来评价这两类样本的分布情况;依据类内散度综合考虑样本个数所得到的平均分布比重新修正最优分类面的位置。在benchmarks数据集上的实验结果说明该方法能够提高SVM分类模型在处理不均衡数据集时对于少数类的识别率,从而有助于提高模型的泛化性。
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2. 基于随机博弈的网络可生存性策略选择模型
梁霄 孟相如 庄绪春 伍文
计算机应用    2012, 32 (09): 2609-2612.   DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02609
摘要877)      PDF (621KB)(557)    收藏
为了提高网络的可生存能力,提出了基于随机博弈的网络可生存性策略选择模型。该模型针对攻击和破坏行为对网络造成的影响,将攻防双方的博弈过程分为抵抗、识别和恢复三个阶段。从细节上描述系统状态转移与策略选择之间的关系,提出了基于上述模型的策略选择分析方法。最后以网络实例表明了该模型在预测攻击行为并选取最优可生存性策略方面的可行性和有效性。
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