文献类型：期刊文章

作　　者：桑应朋[1] 范平志[1] 郝莉[1]

机构地区：[1]西南交通大学移动通信研究所,四川成都610031

出　　处：《计算机应用》

年　　份：2004

卷　　号：24

期　　号：7

起止页码：108-109

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：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。

关 键 词：击键动力学  LM算法 高斯-牛顿法  梯度下降法

分 类 号：TP183] TP309.1]