简介：针对分形图像压缩编码时间长的问题,提出基于块分类的分形图像压缩算法,实验结果表明,该方法相对于经典的Jacquin分形图像压缩算法,压缩比得到提高,压缩时间提高近100倍.
简介：支持向量机能够较好解决小样本、非线性数据特征的多分类问题,适用于火炮内膛疵病的分类,但其性能依赖于其参数的选取;对基本遗传算法进行改进,使用自适应的交叉算子和变异算子,并应用于支持向量机参数优化;通过对火炮内膛疵病分类精度的对比研究,改进的遗传算法确定支持向量机优化参数的方法取得了良好的效果,验证了该方法对疵病分类的有效性。
简介：为提取比特流中各未知协议对应的比特流子集，提出了一种基于聚类和模式串匹配的未知协议比特流分类方法。在获取比特流压缩率、汉明重量和游程频数等统计特征的基础上，先采用K-medoids算法对比特流数据进行初步聚类，再通过随机抽样和基于有向图的模式串匹配，将已知协议比特流从各聚类中筛除。对实验数据集的测试结果验证了所提方法的有效性。
基于块分类的快速分形图像压缩
基于遗传算法与支持向量机的火炮内膛疵病分类方法研究
一种基于聚类和模式串匹配的未知协议比特流分类方法研究
