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题名支撑矢量机推广能力分析
被引量:56
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作者
周伟达
张莉
焦李成
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机构
西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第5期590-594,共5页
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基金
国家"8 63"项目! (No.863 30 6 0 6 0 6 1 )
教育部博士点基金
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文摘
本文针对两种不同用途的支撑矢量机 ,分类支撑矢量机和回归支撑矢量机 ,分别证明了它们的一些几何性质 ,从这些性质出发讨论了这两种支撑矢量机对新增样本的推广能力 ,新增样本对支撑矢量 ,非支撑矢量的影响以及新增样本本身的一些特点 ,得到了一些非常有价值的结论 .从这些结论可以看出支撑矢量机对新增样本具有良好的推广能力 ,即对新增样本的良好的包容性和适应性 ,并且支撑矢量机是一种可积累的学习模型 .
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关键词
分类支撑矢量机
回归支撑矢量机
学习机
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Keywords
support vector classification
support vector regression
learning machines
KKT conditions
hereditability
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分类号
TP273.22
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
O234
[理学—运筹学与控制论]
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题名多维统计特征分析的芯片硬件木马检测方法
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作者
孙宸
成立业
王力纬
黄云
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机构
工业和信息化部电子第五研究所
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出处
《电子产品可靠性与环境试验》
2020年第S01期69-73,共5页
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基金
国家自然科学基金(61801124)
广州市科技计划项目(201904010210)资助。
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文摘
集成电路的安全隐患使得我国军事、经济和通信等各个行业难以得到切实有力的安全保障。目前我国自主设计的关键集成电路普遍在非受控工艺线上加工制造,这一现状导致了集成电路存在硬件木马的威胁,因此硬件木马检测技术的研究具有使命意义。针对现有芯片硬件木马检测方法往往只提取旁路信号的单个特征进行数据分析导致的信息利用率不高、木马检测准确率较低的问题,提出了一种基于多维统计特征提取与分析的检测方法。用4个统计量,从不同角度刻画木马,增加了旁路信号中的木马特征与非木马特征的区别,并引入一分类支撑矢量机对提取的特征进行分析。实验结果验证了所提出的方法的检测准确率和检测效率。
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关键词
多维统计特征
硬件木马
检测方法
一分类支撑矢量机
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Keywords
multidimensional statistic feature
hardware Trojan
detection method
one-class SVM
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分类号
TN43
[电子电信—微电子学与固体电子学]
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