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随着互联网金融的快速发展，欺诈现象越来越严重，传统欺诈检测手段在新形势下面临巨大挑战。由于规则系统具有滞后性和冗余性，群体行为......
近年来,我国钢铁产业在生产设备、生产工艺品种类和质量方面有了很大的改善,并且年产量常居世界第一。然而面对严峻的市场压力和严......
双重支持向量机(Twin Support Vector Machines,简称 TWSVM)在 2007 年由 Jayadeva等人最早提出,它的基本思想是对两类训练样本点......
球形支持向量机是一种学习算法,它通过在高维特征空间中,对每一个模式类别构造一个覆盖其所有训练样本的具有最小体积的超球体,来......
为有效利用决定空间中的信息、提高收敛速度与准确度,提出了基于决策空间划分模型的多目标进化算法.该算法将决策空间划分成多个子......
支持向量机是统计学习理论框架下产生的一种有效解决“Hughes”现象的学习方法。它以结构风险最小化为原则,集成了最大间隔超平面......
目前很多已知的聚类算法对于异常点的处理存在不合理的问题,将模糊集和粗糙集的相关理论加入到支持向量聚类算法中,可增加异常点处......
基于模糊穹的特征保护方法存在敌手冒充和空间自由度减少的问题。为此,提出一种基于伪矩阵(Chaff Matrix)的可撤销声纹模板设计方......
提出了一种基于多维空间超球体的快速聚类算法.这种算法结合密度聚类和层次聚类两种思想.首先利用密度聚类方法将小范围内的数据对......
为解决传统支持向量机易出现学习“过拟合”和丢失数据统计特征等问题,通过引入模糊隶属度和总间隔思想,提出一种基于总间隔的最大......
异常数据是指偏离大量正常数据点的数据,往往会对各类系统产生负面影响,存在较大风险。异常检测作为一种有效的防护手段,能够检测......
