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在IDS中利用数据挖掘技术提取用户行为特征 总被引：4，自引：0，他引：4
IDS（入侵检测系统）是一种检测网络入侵行为的工具。然而现在的IDS在提取用户行为特征的时候经常不能取得满意的结果。所提取的特征不能很好的反映出真实的情况,所以有时候经常出现漏报或误报的情况。文章针对这一情况,详细讨论了利用数据挖掘技术提取用户行为特征的方法,提出了采用数据挖掘技术的入侵检测系统的结构模型。 相似文献
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模糊多类支持向量机及其在入侵检测中的应用 总被引：29，自引：0，他引：29
针对支持向量机理论中现存的问题：多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法．该算法是在Weston等人提出的多类SVM分类器的直接构造方法中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此可以得到不同的惩罚值,并且在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据．在充分的数值实验基础上,将文中提出的方法应用于当前一个重要的应用领域——计算机网络入侵检测问题,并得到了较好的实验结果．理论分析与数值实验都表明,该算法是切实可行的,并具有良好的鲁棒性。 相似文献
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多文档文摘的处理对象是存在噪音的文档集.现有文摘系统一般使用由人工设定阈值的固定阈值去噪器.但通过实验可见,不同文摘算法本身的抗噪能力各有高低,最优阈值随文档集、文摘算法、文本表示方法而改变,人工设定的固定阈值无法达到较好的通用性和去噪效果.为此,提出一种用于生成自动去噪器的监督学习方法,通过从人工文摘中自动获得标注信息,为语义单元提取多个特征,训练语义单元分类器而构成自动去噪器.可通用于不同文本表示所生成的语义单元,在不同多文档文摘系统的预处理阶段为任意文档集自动去除噪音语义单元.实验表明,该监督学习方法所生成的自动去噪器在不同文档集、文摘算法和文本表示方法下具有通用性,较好的去噪性能使各文摘算法的速度及所提取文摘的质量得到不同程度的提升. 相似文献
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当原图转换成边图后,在边图上进行社区发现可以天然地得到重叠社区,然而得到的社区往往相互大面积重叠,甚至相互包含,导致社区模块性质量较低.针对这一问题,在得到边图下重叠社区发现算法结果的基础上,我们将进一步以优化重叠社区模块化质量函数为标准进行社区合并,以获得高质量的重叠社区.本文首先提出一种描述社区间重叠程度的重叠系数,并基于此进一步提出一种构建带权社区图的启发式方法,能够快速有效地完成社区合并的过程.在人工生成网络与真实世界网络上的实验,进一步验证了该算法能够在不削弱边图方法速度优势的前提下,提高高度重叠社区的模块性. 相似文献
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土壤非均匀水流运动与溶质运移的两区-两阶段模型 总被引：6，自引：0，他引：6
根据优先流发展过程中所表现出来的阶段性特征和分形特征,建立了描述非均匀土壤水流运动和溶质运移过程的两区-两阶段模型。模型认为,研究区域可划分为水流经过的活动流场(即优先流流场)和水流绕过的不活动流场两个区域;优先流流场在发展过程中将先后经历流场扩张和保持两个阶段;处于扩张阶段的优先流流场,其内部土壤水流运动的快速非平衡特征明显,并表现出明显的分形特征;处于保持阶段的优先流流场,其内部的土壤水流运动类似于基质流运动,无明显的分形特征。通过在砂土、壤土和黏土条件下开展的6个示踪试验,检验和评价两区-两阶段模型、活动流场模型和两区模型模拟预测非均匀土壤水流运动和溶质运移的有效性。研究结果表明,两区-两阶段模型可较好地描述各种土质条件下的优先流运动;活动流场模型对壤土和黏土条件下的优先流运动预测精度较好,而对砂土条件下的优先流预测精度较差;两区模型对各种土质条件下的优先流运动预测精度均较差。 相似文献
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多维数据模型中维层次结构的自动生成算法及其实现 总被引：1，自引：0，他引：1
多维数据模型是数据仓库及联机分析处理的核心,目前主要有两种:星型模型和雪花模型。维层次结构是多维数据模型最重要的概念之一。该文提出了一个算法,它能够在雪花模型中根据维表间的依赖关系构造维的层次结构。指出使用该算法的前提并进行了证明,随后实现了算法。文章最后提出了在星型模型中构造维的层次结构的基本过程。 相似文献
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数据挖掘原型系统GenMiner中分类挖掘模块的设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
通用数据挖掘原型系统GenMiner中分类挖掘模块采用耗时短，分类效率高，较为成熟的决策树C4．5，介绍了该系统中分类挖掘模块的设计与实现，并说明了分类挖掘模块采用决策树C4．5的方法。 相似文献
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