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1. 全最小一乘准则下的LGA新算法

曹慧荣方杰

计算机应用 2010, 30 (3): 810-812.

摘要（1477）

PDF （467KB）（976）

为克服传统提取数据集中线性结构的LGA对噪声数据比较敏感的缺陷，提出了两种基于稳健的全最小一乘准则下的LGA新算法。首先证明了全最小一乘准则下数据集最优划分的存在性，并据此给出一种有限步终止算法。其次为提高计算速度，根据k-means算法、全最小一乘准则和重抽样方法给出另一种快速收敛算法。通过与传统的LGA和基于Trimmed k-means思想的稳健LGA的比较，仿真结果表明提出的算法具有较好的稳健性，可以在离群数据较多的情形下，同时找出数据集合中的所有强线性结构。

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2. 一种优化入侵检测系统的方案

方杰，许峰，黄皓

计算机应用 2005, 25 (01): 147-149. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.0147

摘要（1613）

PDF （143KB）（1073）

基于特征的入侵检测系统是目前的入侵检测技术的主流。文中提出了一种针对每一个网络报文,即时的创建一个单一的特征集合来进行匹配的方案,从而减少了匹配的工作量,提高了系统的效率。