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基于决策树的分组分类算法因易于实现和高效性,在快速分组分类中广泛使用。决策树算法的基本目标是构造一棵存储高效且查找时间复杂度低的决策树。设计了一种基于规则集统计特性和评价指标的决策树算法——HyperEC 算法。HyperEC算法避免了在构建决策树过程中决策树高度过高和存储空间膨胀的问题。HyperEC算法对IP地址长度不敏感,同样适用于IPv6的多维分组分类。实验证明,HyperEC算法当规则数量较少时,与HyperCuts基本相同,但随着规则数量的增加,该算法在决策树高度、存储空间占用和查找性能方面都明显优于经典的决策树算法。 相似文献
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以DNS服务器的日志为数据源,提取出二级域名的熵、子域名个数、缓存命中率等多维日志统计特征, 将日志量化为特征向量集;以特征向量集为数据源,使用随机森林算法进行模型训练,并使用十折交叉验证的方法对模型参数进行调整,对模型进行优化,提高整体检测精度;在不同分类算法下进行对比实验,并将实验结果与已有研究方法进行比较. 实验结果表明,提出的检测方法在召回率达到98.5%的情况下,有不低于90%的准确率,检测精度有所提高,即提出的算法能有效检测DNS隧道. 相似文献
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本文详细介绍了基于B/S架构的档案信息查询系统的开发过程。该系统采用ASP脚本并结合access数据库技术,通过ODBC的方法同数据库接口,从而实现浏览器与服务器的数据交流。 相似文献
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从计算机网络的一般概念及结构形式出发,由浅入深,主要由如何选择计算朵的网络类型和拓扑结构、主干网和LAN以及网络操作系统和网卡来说明如何建立一个性能/价格比高的的网络,可以作为企事业单位建设网络时的参考资料。 相似文献
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协议特征识别技术中用到了一种重要的LCS算法,它是一种字符串比对算法,提取出字符串中的最长连续公共子串。然而,通过理论分析和实验表明:这个查找过程是一个时间复杂度较高的运算过程,如果输入的数据分组比较大,那么运行的时间将会非常长,为此不得不控制输入数据分组的大小和数量,这严重限制了所采用样本集的大小。提出了基于GPU对LCS运算实现加速的方法。在此基础上搭建和配置了CUDA平台,在此平台下研究并实现了LCS算法的并行性。通过对LCS算法在CUDA下并行性的研究,有效地加快了LCS算法的运行速度。实验结果表明,GPU下LCS算法的运行效率比CPU有了显著的提高。 相似文献
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