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基于Boosting RBF神经网络的入侵检测
Boosting方法 RBF神经网络 正交最小二乘法
2009/7/21
提出一种新颖的基于boosting RBF神经网络的入侵检测方法。将模糊聚类和神经网络技术相结合,提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法,为了提高RBF神经网络的泛化能力,采用Boosting方法,进行网络集成。以“KDD Cup 1999 Data”网络连接数据集训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误警率。
基于Boosting RBF神经网络的人脸年龄估计
估计函数 RBF神经网络 Boosting算法
2009/4/29
年龄变化是引起人脸外观变化的主要原因,但每个人的生活方式不同,难以准确地从人脸图像中估计年龄。该文提出了一种基于人脸图像的年龄估计方法,用NMF方法提取人脸特征,通过RBF神经网络确定一个人脸图像及其相符年龄之间的估计函数。在此基础上,为了提高神经网络的泛化能力和故障诊断的准确性,利用Boosting方法构造一个基于神经网络的函数序列,将它们组合成一个加强的估计函数,实验结果表明了该方法的正确性。