改进的多层感知机在客户流失预测中的应用

针对在传统的客户流失预测数据预处理中，使用one-hot编码处理离散属性导致数据维度增加及数据过于稀疏的问题，提出了两种基于多层感知机的改进后的客户流失预测模型。其主要思想是分别使用堆叠自编码器和实体嵌入两种方法对多层感知机进行改进，通过将离散属性的高维编码数据向低维空间映射，有效地减少了one-hot编码产生的稀疏数据，增加了离散属性值之间的关联度。在对两份公开的数据集进行交叉验证后的实验结果表明，改进后的模型既有效地提高了预测的准确度，又维持了传统多层感知机模型在并行化计算方面的优势。     

钓鱼网站检测研究现状与发展趋势的计量分析

从包含相关SCI、CPCI-S与BKCI-S等数据库的Web of Science核心合集数据库出发，对数据库中存在的近13年的国内外文献使用Cite Space与Carrot2分析工具进行聚类分析。力求系统客观地得到国际上钓鱼网站检测技术研究领域的关注热点、研究脉络、著名机构以及核心刊物等研究现状。筛选出具有代表性的文章，采取少量顶级文章精读、部分知名文章粗读的方式对目前钓鱼网站检测技术所涉及到的方法做整理与归类。根据上文的分析对钓鱼网站检测技术的发展方向做了规律性展望，以求对此方向下相关研究人员的研究提供一定的参考。     

可拓物元分析在网络协同授课质量评价中的探索

可拓物元分析基于我国学者蔡文在1983年创立的可拓理论而得来的,其根本是建立可以拓展的域空间,将事物属性按照级别转换成一定的量值范围并最终计算得出相应程度.目前该方法的运用范围覆盖经济、工程及数学领域等,但是在高校教学教育中的运用尚不多见,文章中选取高校网络协同授课的质量评价与该分析方法相结合,旨在建立适用于高校网络协同授课评价的方式并积极拓展该方法在教育领域中的运用.     

基于改进CGANs的入侵检测方法研究

近年来,机器学习算法在入侵检测系统(IDS)中的应用获得越来越多的关注。然而,传统的机器学习算法更多的依赖于已知样本,因此需要尽可能多的数据样本来对模型进行训练。遗憾地是,随着越来越多未知攻击的出现,且用于训练的攻击样本具有不平衡性,传统的机器学习模型会遇到瓶颈。文章提出一种将改进后的条件生成对抗网络(CGANs)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(CGANs-DNN),通过解决样本不平衡性问题来提高检测模型对未知攻击类型或只有少数攻击样本类型的检测率。深度神经网络(DNN)具有表征数据潜在特征的能力,而经过改进后的条件CGANs,能够通过学习已知攻击样本潜在数据特征分布,来根据指定类型生成新的攻击样本。此外,与生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAE)等无监督生成模型相比,CGANsDNN经过改进后加入梯度惩罚项,在训练的稳定性上有了很大地提升。通过NSL-KDD数据集对模型进行评估,与传统算法相比CGANs-DNN不仅在整体准确率、召回率和误报率等方面有更好的性能,而且对未知攻击和只有少数样本的攻击类型具有较高的检测率。     

互联网背景下排队论构建机场候车区排队系统研究

本文是有关提高出租车收益以及提高总体乘车效益,维护机场正常运营的问题。基于车辆调度问题,对上车点进行设计。首先利用排队论构建机场候车区排队系统,然后设计出三种车道模式,并分别设定了适宜的上车点,最后据此设计一种出租车出行实时监测装置。     

铸钢件凝固过程宏观相组织的数值计算研究

以铸钢凝固性能数据库和铸件温度场数据为基础,提出一种对凝固过程宏观相组织进行快速预测的计算模型,即根据微积分原理,将很多个较小温度区间所对应的相含量增量进行累加,近似得到凝固终止时刻以及凝固过程中各时刻的相含量值。计算了三通阀体铸钢件在凝固过程中的宏观相组织,得出奥氏体、铁素体、马氏体等不同相的含量及分布情况。结果表明,计算结果和理论分析基本吻合,从而证明了本文宏观相组织预测模型的可靠性。