李昆仑
- 作品数：3 被引量：64H指数：2
- 供职机构：北京交通大学计算机与信息技术学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 支持向量机学习的扩展及其应用研究
- 本论文针对支持向量机中目前存在的一些问题，进行了较为深入的研究，对支持向量机方法进行扩展与研究。
本文归纳、总结了核函数的基本数学性质;然后利用这些性质，给出核函数的一种一般的构造方法;对于有限维特征空间问题，定义...
- 李昆仑
- 关键词：统计学习理论支持向量机结构风险最小化核函数多类分类入侵检测
- 文献传递
- 基于SVM技术的入侵检测被引量：15
- 2003年
- 针对日益严重的网络入侵事件 ,提出了一种新的入侵检测方法 .在对网络数据进行深刻的分析和研究的基础上 ,提出了基于支持向量机的入侵检测方法 .首先 ,对 1类SVM进行了必要的改进 ,使异常点聚集为一类 (即环绕原点的一类 ) .然后 ,使用抽象化的网络数据对SVM进行训练 ,生成入侵事件的SVM分类器 .实验表明 。
- 李昆仑赵俊忠黄厚宽田盛丰
- 关键词：入侵检测网络安全体系SVM技术支持向量机计算机网络网络数据
- 模糊多类SVM模型被引量：49
- 2004年
- 利用SVM处理多类分类问题 ,是当前的研究热点之一 .本文提出了一种模糊多类支持向量机模型 ,即FMSVM .该方法是在Weston等人提出的多类SVM模型中引入模糊成员函数 ,针对每个输入数据对分类结果的不同影响 ,该模糊成员函数得到相应的值 ,由此得到不同的惩罚值 .从而在构造分类超平面时 ,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据 .理论分析与数值实验都表明 ,该算法具有良好的鲁棒性 .
- 李昆仑黄厚宽田盛丰
- 关键词：多类分类
