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针对生产过程中因扰动、噪声等因素引起误报率高的问题,文中提出基于支持向量机（SVM）的鲁棒故障检测方法.采用SVM对建模不确定性部分......
应用传感器信号进行火焰识别的方法易受诸多外部环境因素干扰,同时现有火焰图像特征提取方法对于火焰与场景区分能力欠佳,从而导致......
针对网络行为数据的不均衡、数量大、更新快的问题,结合均衡化、增量学习、分类器集成思想提出一种用于网络入侵检测的协同增量支......
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基于计算几何理论，在分析支持向量与凸包向量关系的基础上，提出了一种基于中心凸包算法与增量学习的SVM学习算法。在确保分类器达到......
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针对基于支持向量机（SVM）的入侵检测方法检测率低、检测速度慢的问题,提出一种基于快速增量SVM的入侵检测方法B-ISVM。该方法在确定......
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