基于Levenberg-Marquardt算法的用户击键特征鉴别

桑应朋; 范平志; 郝莉

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基于Levenberg-Marquardt算法的用户击键特征鉴别

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Levenberg-Marquardt算法是神经网络、高斯-牛顿法与梯度下降法的结合,既有神经网络的自学习特性,也有高斯-牛顿法的快速收敛特性,还有梯度下降法的全局搜索特性.文中将Levenberg-Marquardt算法应用于对用户输入口令时敲击键盘的时间特征进行分析鉴别,从而进行用户附加身份认证.研究表明,LM算法显示出速度快、识别准确率高的优越性能.

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来源
《计算机应用》 |2004年第7期|108-109112|共3页
作者
桑应朋; 范平志; 郝莉;
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作者单位

西南交通大学;

移动通信研究所;

四川;

成都;

610031;

西南交通大学;

移动通信研究所;

四川;

成都;

610031;

西南交通大学;

移动通信研究所;

四川;

成都;

610031;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;计算机设备安全;
关键词
击键动力学; LM算法; 高斯-牛顿法; 梯度下降法;

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