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PCA-BP神经网络入侵检测方法
主成分分析 BP神经网络 附加动量法 入侵检测算法
2018/3/6
针对经典BP神经网络在入侵检测应用中收敛速度慢、学习性能不够理想等缺陷，以消除原始数据中的冗余信息、提升入侵检测算法的检测性能为目的，综合采用主成分分析法和附加动量法，提出了一种基于PCABP神经网络的入侵检测方法，通过对数据的特征选择和对网络的权值修正，对经典BP神经网络算法进行了拓展和改进。首先对网络数据集进行标准化处理，并对处理后的数据集进行降维处理以确定主分量的特征数，最后将处理完成后的...
用于目标识别的PCA-SC形状匹配算法
形状匹配 目标识别 主成分分析 形状上下文算法
2014/3/11
基于形状上下文（Shape Context）算法并融合主成分分析（PCA）的降维思想，提出了一种PCA-SC算法来提高形状匹配和目标识别的速度和抗噪能力。该算法将SC算法获取的特征矩阵构成协方差矩阵，按照特征值由大到小的准则进行降维，形成新的特征矩阵用于匹配和识别，既抑制了噪声干扰，提高了识别准确率，又能够提高匹配速度，易于满足工程应用对实时性的要求。利用MNIST图像数据库中的图像进行了实验分析...