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三维空间散乱点集快速曲面重建的研究与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种快速曲面重建方法。针对Power crust算法提出一种不均匀降采样技术,根据曲面的局部特征大小对采样点进行削减,从而在不破坏原曲面拓扑特性的情况下,使参与曲面重建的采样点数目降低。实验结果表明,改进后的算法运行效率有所提高。 相似文献
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分布式拒绝服务(DDoS)攻击是目前最难处理的网络难题之一,在提出的多种对策中,通过包标记方法来进行IP跟踪受到广泛重视。提出了一种新的包标记方法(IPPM),来改进包标记方法需要网络中每个路由器都支持的弱点。通过实验表明,在包标记方法不完整配置的网络中,该方法能有效地重构攻击路径并且误报率很低。 相似文献
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分析了针对DNS服务器DDoS攻击的特征,提出了一种基于攻击流特征(AFC)时间序列的DDoS攻击检测方法.通过自适应自回归模型的参数拟合,将AFC时间序列变换为多维空间内的自适应自回归AAR模型参数向量序列,然后使用支持向量机进行分类.实验结果表明,该方法能有效检测针对DNS服务器的DDoS攻击. 相似文献
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为了解决机器学习中的主观信息缺失问题,提出一种新的面向共享数据的迁移组概率学习机(TGPLM-CD).该方法基于结构风险最小化模型,将源领域所含知识和目标领域的类标签组概率信息,特别是领域间的共享数据纳入学习框架中,实现了源领域和目标领域的知识迁移,在待研究领域数据信息不足的情况下提高了分类精确度.大量数据集上的实验结果验证了所提出方法的有效性. 相似文献
7.
根据正常用户和攻击者在访问行为上的差异,提出一种基于IP请求熵(SRE)时间序列分析的应用层分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法。该方法通过拟合SRE时间序列的自适应自回归(AAR)模型,获得描述当前用户访问行为特征的多维参数向量,并使用支持向量机(SVM)对参数向量进行分类来识别攻击。仿真实验表明,该方法能够准确区分正常流量和DDoS攻击流量,适用于大流量背景下攻击流量没有引起整个网络流量显著变化的DDoS攻击的检测。 相似文献
8.
消除噪声是构造完美三维模型过程中必不可少的一步.胡国飞等提出了基于三维mean-shift过程的各向异性点模型去噪算法但该算法效率较低,为此提出用准柯西函数取代该算法所采用的高斯函数,提高了算法效率.实验结果表明,此方法能在有效剔除点模型表面噪声的同时较好地保持表面的尖锐特征. 相似文献
9.
现有的面向大规模数据分类的支持向量机(support vector machine,SVM)对噪声样本敏感,针对这一问题,通过定义软性核凸包和引入pinball损失函数,提出了一种新的软性核凸包支持向量机(soft kernel convex hull support vector machine for large scale noisy datasets,SCH-SVM).SCH-SVM首先定义了软性核凸包的概念,然后选择出能代表样本在核空间几何轮廓的软性核凸包向量,再将其对应的原始空间样本作为训练样本并基于pinball损失函数来寻找两类软性核凸包之间的最大分位数距离.相关理论和实验结果亦证明了所提分类器在训练时间,抗噪能力和支持向量数上的有效性. 相似文献
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消除噪声是构造完美三维模型过程中必不可少的一步。梁新合提出基于自适应最优邻域的散乱点云降噪算法。但该算法效率较低,为此提出用准柯西函数取代该算法所采用的高斯函数,提高了算法效率。实验结果表明,本文算法能在有效剔除点模型表面噪声的同时较好地保持表面的尖锐特征。 相似文献