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为了更好地解决在机器学习和数据挖掘等领域中经常遇到的两个概率密度函数的比值估计问题,文中提出了一种新的概率密度比值估计算法.该算法基于Kullback-Leibler距离,综合混合高斯模型和主成分分析的概率密度比值估计方法,使用混合概率主成分分析为两个概率密度比值函数建模.在概率密度比值估计的过程中,不是分别估计比值函数的分子和分母,而是对整个比值函数进行混合组成建模.算法避免了分别对分子分母的概率密度估计,降低了估计的误差.实验表明该算法能够获得较好的估计结果. 相似文献
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本文介绍了一种加密后的密文长度与原明文长度文相比,依据所选加密信息块长度的不同而做相应减小的加密算法。由于密文信息长度的减小,使信息在传输过程中减小了传递所用时间。同时由于减小了可用于对比的信息样本空间,也增加了解密的难度。 相似文献
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针对复杂电磁环境下,大量的信号在时间、空间、频谱发生随机交叠时,现有分选方法很难进行分辨的问题,提出了一种基于压缩感知理论的雷达信号分选算法.该算法将信号的样本空间作为稀疏字典,将待分选的雷达信号进行稀疏表示,以少量的观测数据就能获取信号的全部信息,从而对雷达信号进行有效的分选.仿真结果表明,该算法能对大量时频交叠信号进行快速分选,且在低信噪比下也能取得较理想的效果. 相似文献
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针对可变数字印刷中色彩空间转换的要求,文章提出一种基于RBF神经网络的RGB(Red,Green,Blue)→CMYK(Cyan,Magenta,Yellow,Black)色彩空间转换方法,解决了Lab色彩空间到CMYK色彩空间的非线性关系。通过研究分析RBF神经网络的原理,建立了基于RBF神经网络色彩空间转换数学模型,并在该模型下进行数据的预测与精度分析。实验结果表明,该方法实现的转换精度非常高,转换后的色偏明显减小,转换速度也很快。 相似文献
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付庆利 《计算机工程与应用》2007,43(25):140-142
在大规模网络环境中,入侵检测系统得到的警报数据具有一定的规律。据此提出了一种基于警报事件强度的异常检测方法,采用分类样本空间和贝叶斯动态预测方法,解决了警报数据的时间效应问题。实验数据分析表明,该方法对于大规模入侵行为具有较好的检测效果。 相似文献
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讨论了样本空间有不同划分时全概公式和贝叶斯的应用方法,给出了样本空间有两种划分时全概公式和贝叶斯公式的证明。 相似文献