说明：入侵检测算法，计算机常用的工具，聚类分析

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说明：入侵检测算法，计算机常用的工具，聚类分析。

入侵检测算法

说明：kmeans均值聚类算法:一种改进的基于半监督聚类的入侵检测算法ASCID（主动学习半监督聚类入侵检测（k）利用kdd99数据集对kmeans聚类算法进行了仿真，实验结果表明，ASCID算法能够提高算法的检测率，降低误报率，验证了算法的可行性和有效性

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说明：基于数据挖掘的网络入侵，针对传统的kmeans算法存在缺点，提出一种改进的kmeans算法进行网络入侵识别。

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说明：基因选择算法 SVMRFE 基因选择算法 SVMRFE 基因选择算法，SVMRFE。

基因选择算法 SVM-RFE

说明：基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE

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说明：贝叶斯判别：对象（总体）在抽样前已有一定的认识，常用先验分布来描述这种认识，然后给予抽取的样本再对先验认识作修正，得到后验分布，而各种统计推断均基于后验分布进行。将Bayes 统计的思想用于判别分析，就得到Bayes判别。在Matlab软件包中，将已经分类的m个数据（长度为n)作为行向量，得到一个矩...

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说明：对YCbCr颜色空间的椭圆模型和高斯模型进行实验比较，高斯肤色模型提取的肤色区域较完整清晰，椭圆肤色模型把图片中的干扰误判为肤色区域并有较大的噪声点。高斯模型提取效果相比椭圆模型的较理想，但是，在检测相同的前景目标时，高斯肤色模型的运算量较大，实时性较差；而椭圆肤色模型进行肤色检测的实时性好。 ...

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说明：Kohonen网络是自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特征并自动聚类。Kohonen神经网络是芬兰赫尔辛基大学教授Teuvo Kohonen提出的，该网络通过自组织特征映射调整网络权值，使神经网络收敛于一种表示形态，在这一形态中一个神经元只对某种输入模式特别匹配或特别敏...

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说明：我们建议无寄生图象的、 高动态范围 (HDR) 图像合成算法使用矩阵低秩完成框架，我们称之为 RM HDR。我们的基础辐照度的地图和低动态范围 （LDR） 图像曝光呈线性关系的假设，制订无寄生图象的区域检测作为秩极小化问题。我们将纳入约束上移动对象， 即、 稀疏性、 连接性和先验论下和暴露区域到框架...

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