介绍了一种自适应逼近数据实质维的GHA神经网络学习算法。基于主元子空间分解的思想,给出了基于该算法的分类器刻画方法,对其中的刻画参数给出了详细的界定。该分类器采用监督学习机制进行训练,可以自动学习输入的主元特征子空间维数。...介绍了一种自适应逼近数据实质维的GHA神经网络学习算法。基于主元子空间分解的思想,给出了基于该算法的分类器刻画方法,对其中的刻画参数给出了详细的界定。该分类器采用监督学习机制进行训练,可以自动学习输入的主元特征子空间维数。在入侵检测领域,利用KDD CUP 1999数据集对该方法进行了仿真。采用正常连接数据训练GHA异常检测分类器,利用拒绝服务攻击数据进行了误用检测训练。并将测试结果与其他入侵检测方法进行了比较。展开更多
提出了一种新型的冲突解决机制——GHA-TS(priority-based grouping and hybrid-assembly with tail segment)机制,它采用基于优先级的分组复合封装策略,并根据偏射路由阀值选择尾部分段丢弃或偏射路由策略进行冲突解决。仿真结果表明,G...提出了一种新型的冲突解决机制——GHA-TS(priority-based grouping and hybrid-assembly with tail segment)机制,它采用基于优先级的分组复合封装策略,并根据偏射路由阀值选择尾部分段丢弃或偏射路由策略进行冲突解决。仿真结果表明,GHA-TS机制能够有效降低光突发交换网络的丢包率,尤其是高优先级IP报文的丢失率,较好地支持了光突发交换网络的QoS要求。展开更多
随着大规模乳腺普查工作的实施,高效地压缩乳腺X影像已成为迫切需要解决的问题.保证压缩图像绝不影响诊断的前提下,提出了一种基于两级感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的压缩方法,并利用改进GHA算法和线性SPIHT编码算法实现了对乳...随着大规模乳腺普查工作的实施,高效地压缩乳腺X影像已成为迫切需要解决的问题.保证压缩图像绝不影响诊断的前提下,提出了一种基于两级感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的压缩方法,并利用改进GHA算法和线性SPIHT编码算法实现了对乳腺图像的高质量压缩.展开更多
文摘介绍了一种自适应逼近数据实质维的GHA神经网络学习算法。基于主元子空间分解的思想,给出了基于该算法的分类器刻画方法,对其中的刻画参数给出了详细的界定。该分类器采用监督学习机制进行训练,可以自动学习输入的主元特征子空间维数。在入侵检测领域,利用KDD CUP 1999数据集对该方法进行了仿真。采用正常连接数据训练GHA异常检测分类器,利用拒绝服务攻击数据进行了误用检测训练。并将测试结果与其他入侵检测方法进行了比较。
文摘提出了一种新型的冲突解决机制——GHA-TS(priority-based grouping and hybrid-assembly with tail segment)机制,它采用基于优先级的分组复合封装策略,并根据偏射路由阀值选择尾部分段丢弃或偏射路由策略进行冲突解决。仿真结果表明,GHA-TS机制能够有效降低光突发交换网络的丢包率,尤其是高优先级IP报文的丢失率,较好地支持了光突发交换网络的QoS要求。
