【摘 要】
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支持向量机方法具有良好的分类准确率、稳定性与泛化性,在网络流量分类领域已有初步应用,但在面对大规模网络流量分类问题时却存在计算复杂度高、分类器训练速度慢的缺陷。为此,提出一种基于比特压缩的快速SVM方法,利用比特压缩算法对初始训练样本集进行聚合与压缩,建立具有权重信息的新样本集,在损失尽量少原始样本信息的前提下缩减样本集规模,进一步利用基于权重的SVM算法训练流量分类器。通过大规模样本集流量分类实
【机 构】
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广东工业大学自动化学院,广东工业大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金—广东省联合基金重点资助项目（U0935002）, 广东省重大科技专项资助项目（2009A080207008）, 广州市科技计划资助项目（2010Z1-D00061）, 广东省高校优秀青年创新人才培养计划资助项目（LYM11057）
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支持向量机方法具有良好的分类准确率、稳定性与泛化性,在网络流量分类领域已有初步应用,但在面对大规模网络流量分类问题时却存在计算复杂度高、分类器训练速度慢的缺陷。为此,提出一种基于比特压缩的快速SVM方法,利用比特压缩算法对初始训练样本集进行聚合与压缩,建立具有权重信息的新样本集,在损失尽量少原始样本信息的前提下缩减样本集规模,进一步利用基于权重的SVM算法训练流量分类器。通过大规模样本集流量分类实验对比,快速SVM方法能在损失较少分类准确率的情况下,较大程度地缩减流量分类器的训练时间以及未知样本的预
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由于人脸图像常常因光照、姿态、表情变化及遮挡等因素的影响而具有非线性结构,在空间域直接使用线性方法就有其局限性。为此,提出了一种基于离散余弦变换和线性回归分类的人脸识别方法:通过离散余弦变换获取人脸图像的变换域特征,以减小光照、姿态变化等影响,然后再利用快速有效的线性回归方法得到识别结果。通过在几个常用人脸数据库上的测试结果表明,该方法在满足实时性的同时,能有效地增强面对这些问题的鲁棒性。
对于α稳定分布噪声的非平稳信号,仅用频域的一维分析方法是不够的,需要考虑进行二维的时—频域分析方法。在基于传统的短时傅里叶变换(STFT)基础上,针对分数低阶α稳定分布的特性,提出了分数低阶STFT新方法。计算机仿真结果表明,该分数低阶STFT方法能克服传统的STFT方法在对α稳定分布进行时频分析时的性能退化问题,为α稳定分布在时频域的研究开拓了全新的途径。
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