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基于颜色聚类和Hu不变矩的道路交通标志检测
摘要：介绍了一种基于颜色分割和区域描述的交通标志检测方法。该方法利用在RGB空间的颜色聚类算法分割出感兴趣色彩区域，然后进行形态学处理，最后结合Hu不变矩对道路交通标志进行识别。识别结果表明，基于颜色聚类和Hu不变矩的交通标志识别方法具有很强的抗图像平移、缩放和旋转识别能力，并具有实现简单、识别速度快、准确率高等特点，有较高的实用价值。
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一种基于数据融合的新的入侵检测框架
摘 要：根据数据融合理论，提出了一种基于二级数据融合的入侵检测的理论框架。该方法在一级融合充分利用了多源检测信息；进行二级融合的各检测方法则利用各自特点弥补单一方法的缺陷，故可在保持较低误警率的情况下，提高检测率， 同时能够发现未知类型的攻击。在该理论框架下建立一种实现模型，可将一种新的基于聚类（非监督学习）分析方法应用于此。在仿真实验中，通过通用的KDD99数据集的测试结果表明，其总体检测率得到了明显的提高。文中也对系统的实时性进行了分析和总结。
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聚类
聚类clustering，无监督学习unsupervised learning分类也。 聚类有不少经典的方法，我们先从基本概念，本质属性开始讨论，慢慢把这些方法掌握，应用到实际问题中。1、基本概念。
