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适用于云环境的LASVM异常检测研究 被引量：2
1
作者 王瑞晗 高建瓴 陈语 《电子科技》 2018年第6期75-79,共5页
在云环境下,数量众多的虚拟机导致的海量数据和实时检测的需求使得传统SVM不再适合作为异常检测算法。文中提出使用基于SMO算法改进的具有在线学习能力的LASVM算法进行异常检测。在使用过抽样平衡后的KDD CUP99数据集和Lib SVM的对比试... 在云环境下,数量众多的虚拟机导致的海量数据和实时检测的需求使得传统SVM不再适合作为异常检测算法。文中提出使用基于SMO算法改进的具有在线学习能力的LASVM算法进行异常检测。在使用过抽样平衡后的KDD CUP99数据集和Lib SVM的对比试验中,证明了该算法在接近Lib SVM精确度的同时对内存需求量更小,并且训练速度对缓存大小不敏感,能够处理海量数据,且该算法具有在线学习能力,适合在云环境下做实时异常检测的分类器。 展开更多
关键词 云安全 异常检测 lasvm 在线学习
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基于LASVM面部识别的验证研究
2
作者 刘彪 吴云峰 吴华君 《自动化信息》 2011年第10期36-38,共3页
在LSVM算法的基础上提出了利用LASVM算法来进行人脸识别的方法。首先利用MEGM度量学习算法转换CAS—PEAL—R1人脸共享数据库的样本数据和测试数据的特征空间，然后采用LSVM算法程序训练测试转换后的人脸数据并进行分类识别，最高准确率... 在LSVM算法的基础上提出了利用LASVM算法来进行人脸识别的方法。首先利用MEGM度量学习算法转换CAS—PEAL—R1人脸共享数据库的样本数据和测试数据的特征空间，然后采用LSVM算法程序训练测试转换后的人脸数据并进行分类识别，最高准确率可达到98％。实验表明：利用LASVM算法进行人脸识别，不但识别速度快而且识别效率也高，具有较高的可行性。 展开更多
关键词 LSVM lasvm 度量学习算法 CAS—PEAL—R1 特征空间
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