动态SVDD人机交互预警算法及其应用

分析了当前主要的预警方法,指出了其不足,提出了动态SVDD人机交互预警算法。其中,人机交互技术的引入是为了让专家介入预警工作,以使系统能够准确地区分预警对象的状态。针对人机交互预警,分析了已有的SVDD技术,并指出随着训练样本数目的增加,该算法会因为过大的优化规模而无法操作。为此,提出动态SVDD算法,从而大大减小了优化规模,提高了人机交互预警系统的效率。

动态规整核支持向量数据描述及在在线签名验证中的应用研究

根据在线签名自动验证的特点和基于支持向量的数据描述方法(SVDD)在小样本一类分类问题上的优越性,提出动态规整核支持向量数据描述(DTAK-SVDD)算法并基于此构建了签名验证系统,对其中的数据压缩方法等实际问题进行了研究.该方案避免了模板的人为选择并可实现判决阈值的自动确定.以签名过程中的力矢量F、力变化率矢量dF和笔尖轨迹矢量S为特征进行了实验验证.结果表明,该方法判别正确率较高,有实际的应用价值.