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基因表达式编程(GEP)是一种基因型和表现型相分离的进化新模型,为了挖掘紧致的函数关系,分析了进化系统各因素对挖掘紧致函数的影响,提出了带紧致压力的适应度函数来进化函数紧致解。实验表明,带有紧致压力的适应度函数能自动进化计算机程序,适合挖掘的紧致关系,在挖掘紧致函数中,朴素基因表达式编程(NGEP)比GEP提高效率21.7%,与不带压力的系统相比,GEP的平均压缩了31.2%,NGEP系统平均压缩了42.5%;NGEP较GEP更容易发现紧致解,且函数表达形式更容易理解,丰富了NGEP理论. 相似文献
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改革开放以来,人民的生活水平有了不同程度的提高,随着物价的飙升,大学生的生活费用也逐年递增。大学生是一个庞大的消费群体,其消费行为具有显著的特点,但也存在攀比消费、超前消费、奢侈消费等不良现象。本文通过问卷调查的方法对大学生的消费现状进行调查了解,借助于经济学的分析工具可以探究其中的原因,并结合实际提出改进方法。 相似文献
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DoS攻击检测是入侵检测系统中的重要课题,针对这一亟待解决的问题,综合数据挖掘技术、分形技术和通信流分类技术,分析现有基于网络的DoS攻击检测方法的不足,提出基于熵的属性分类挖掘方法和基于分形维的DoS攻击检测算法FDD-DoS,FDD-DoS算法分为训练和检测两个阶段,在训练阶段,首先获取到达服务器的通信流,通过计算得到分类后通信流的分形维数值和偏差阈值。在检测阶段,FDD-DoS实时计算通信流的分形维,如果偏差小于训练阶段得到的阈值,则修改分形维值(学习进化的过程),否则,可判定发生了DoS攻击。在实际网络环境cs.scu.edu.cn上对FDD-DoS算法进行了连续8周的测试,利用训练结果,并模拟DoS攻击,试验证明该算法能有效检测DoS攻击。 相似文献
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作为数据挖掘中的经典算法,k-中心点算法存在效率低、对大数据集适应性差等严重不足.该文针对这一不足,提出并实现Hash分层模型LCHS(Linear Clustering Based Hash Sampling),主要贡献包括:(1)将m雏超立方体按等概率空间进行分桶,使得每层(即Hash桶)的数据个数相近,以较小的计算代价获得分层抽样的效果;(2)新算法保证了样本具有对总体数据的充分的统计代表性;(3)从理论上证明了新算法复杂度为O(N);(4)对比实验表明新算法在数据集的个数接近10000时,效率比传统算法提高2个数量级,数据集的个数接近8000时,聚类质量比CLARA算法提高55%. 相似文献
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