简介：本文提出了一种基于模糊支持向量机的网络入侵检测方法。通过在样本中引入模糊隶属度,来减小噪声数据和孤立点的影响。根据网络入侵检测的特征,选择合适的核函数,构建了适合于网络入侵检测的模糊支持向量机分类器。实验表明这种分类器应用于网络入侵检测是可行的,有效的。

简介：嵌入式应用中，单指令流多数据流（SIMD，singleinstructionmultipledata）结构的向量处理器在蓬勃发展的同时，也面临着如何高效利用其丰富处理资源的问题。在SIMD的向量结构上，处理实际应用中无法被向量化运算的部分，尤其是很多非向量化的循环内部往往含有体间相关，使得SIMD结构的丰富运算资源处于空闲状态。因此，传统的SIMD结构受限于此类应用。提出了一种变型的向量处理器，在保持传统SIMD处理数据并行应用高效性的同时，能够高效地执行包含循环体间数据相关的代码段。实验结果表明，它能获得2．4倍的性能加速，而仅仅占用0．97％的面积开销。

简介：半导体存储器一般由存储体、地址译码驱动器、读／写放大器和控制电路组成，是一种能存储大量信息的器件，它是由许多存储单元组成的。半导体存储器的测试有功能测试、直流参数测试、交流参数测试，而功能测试和交流参数测试对存储器来说是至关重要的。SRAM（静态随机存储器）的功能测试是通过算法图形发生器产生不同的测试图形，对被测器件各个不同存储单位进行读写操作，以检查其功能。主要讲述了SRAM交流参数测试原理及其测试关键技术，介绍了SRAM交流参数测试的故障模型。通过研究SRAM交流参数测试图形向量，给出了SRAM交流参数测试图形向量的优化方法。

简介：根据支持向量机结构风险最小化原则和量子粒子群快速全局优化的特点,提出了干扰样式识别的QPSO-SVM算法。采用量子粒子群算法优化支持向量机参数,建立了干扰样式特征组分识别的模型,经过仿真试验,表明该算法具有识别率高,计算时间短的优点。

简介：参数化设计方法可以有效提升汽车轮毂设计的效率和质量。为了进一步拓展轮毂参数化模型的算法,文章提出了将参数系统按功能分层的参数层级和向量场变形算法,通过将参数化系统进行模块化处理,将参数系统分为拓扑关系、独立算法、可变参数权重比3个层级,将向量场算法代入到独立算法层级,设置并调整向量场数据的权重比来实现直接建模操作。实验表明,参数化层级和向量场算法适用于汽车轮毂的设计且具有较高的设计效率。

简介：在肺的断层图像中，由于肿瘤和组织之间复杂的关系，肿瘤的边缘往往是模糊的，尤其是在病理区，肿瘤附着于胸和肺的病例。这使得肿瘤分割更加困难。为了准确地对肺CT图像进行分割，提出了一种基于支持向量机的方法和改进的水平集模型。首先，将图像分为若干块单元，然后提取每个块的纹理、灰度和形状特征，然后对其进行训练以检测可疑病灶区域；最后，将可疑边缘提取为优化病变区域后的初始轮廓，并用形态学梯度修正的水平集模型。实验结果表明，该方法能有效快速地分割出具有较高精度的复杂肺部CT图像。

简介：随着科技的发展,手写体数字的识别这一功能在许多的方面都有很多用途,特别是在我们的日常生活中。支持向量机在机器学习方面最主要的优势是在解决小样本、非线性和高维模式识别问题中具有突出的效果,被广泛用于信息识别中。为了提高手写体数字的识别率,本文提出了一种基于改进的C-支持向量机的手写体数字高识别率方法,实验结果证明基于改进的C-支持向量机的手写体数字高识别率方法有效可行。