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随着计算机技术的发展,计算机病毒也层出不穷,严重地危害了计算机世界的安全,当前的病毒检测技术对未知病毒还很难做到事先检测。关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要技术,经研究发现,基于关联规则的未知病毒检测技术,可以实现对未知病毒的分类检测。实验结果表明,采用关联规则构建的未知病毒检测模型,能较好地实现未知病毒检测,具有自适应能力强、智能性好、自动化程度较高等优点,具有一定的应用价值。 相似文献
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本文将分类关联规则挖掘算法应用到文本特征提取领域,给出了一种二次提取方法:在第一阶段,用DF“落差”来初步筛选特征项。第二阶段挖掘分类关联规则。实验证明该方法效果较好;并且在保证精度的情况下,有效降低特征项数目。 相似文献
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随着物联网、大数据和人工智能等技术研究和应用的蓬勃发展,各类时间序列数据不断涌现.时间序列数据特征是表象,内在蕴含着丰富的领域知识,如何高效分析时间序列特征模式,提取可辨识的时间序列特征,挖掘数据蕴含的规律,正成为业界研究的热点.本文首先介绍时间序列概念,综述了时间序列分类、聚类和预测三方面研究的最新进展;然后从时间序... 相似文献
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针对未知协议帧切分技术存在的效率较低的问题,提出基于前导码挖掘的未知协议帧切分技术。首先介绍前导码作为标识链路帧起始位置的原理,分析候选序列选取问题是现有频繁序列挖掘方法无法对长度较长的前导码进行挖掘的原因,并针对该原因以及前导码挖掘的特点提出从目标比特流中发现候选序列、基于候选序列集合大小变化特征的候选序列选取等改进方法;然后提出未知前导码长度的判定与挖掘方法,从挖掘的众多频繁序列中找出前导码序列,进而对帧进行切分;最后通过采集的真实数据对所提方法的有效性进行了验证。实验结果表明,所提方法能够快速准确地挖掘未知协议比特流中的前导码序列,相比现有方法降低了空间与时间复杂度。 相似文献
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挖掘时间序列motif间潜在的关联规则可以在预测未来趋势方面发挥重要作用,时间序列motif即时间序列中先前未知的重复出现的模式。针对符号化时间序列提取motif导致信息丢失的问题,提出基于剪枝技术的motif提取算法PM_Motif,实现了保留原始信息的motif的精准快速提取;针对分割motif来发现其内部关联规则导致的规则不一致的问题,从motif间的关联规则入手,给出了基于AR_TSM方法的时间序列motif关联规则挖掘算法,从根本上避免了因motif分割引起的不确定性,保证了规则的一致性;最后,引入了关联规则评价参数RM,在多数据集上证明了关联规则的预测性能。 相似文献
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基于关联规则和序列模式挖掘的客户行为模型 总被引:1,自引:0,他引:1
首先介绍了关联规则和序列模式,并在证券交易历史数据仓库中使用Apriori算法和Aprioriall算法进行挖掘,然后用挖掘结果构造了证券网上交易的客户行为模型.最后,从该模型的Markov链转移概率矩阵出发实现了网上交易行情自动推送机制,有效地提高客户网上交易实时行情的响应速度. 相似文献
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基于关联规则的安全特色关键词提取研究 总被引:2,自引:0,他引:2
互联网中的不法分子为了逃避安全过滤,将不良信息中的文本进行变形将其在网络中散布。为了识别和过滤这些不良文本,首先,根据词同现和字符编码规则对文本进行初始识别,识别出没有词义但频繁出现的有害词串;然后针对这些有害词串中各字符相邻、有序、频繁出现的特点,提出一种关联规则新算法自学习提取特色主题词。实验表明,该方法可以改善传统方法无法识别变形主题词的现状,对关键字过滤和主题过滤提供补充,提高基于内容的安全过滤的效率。 相似文献
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提出了一种自适应性的特征提取方法。首先通过主成分分析求出样本全局投影空
间,然后基于最大化投影构建优化目标函数,最后通过该函数求出自适应于个体样本的投影空
间。该方法很好地考虑了样本集合中每个样本的分布特点。为了使得算法可应用于识别分类问
题中,给出了计算存在于不同投影空间的个体样本间相似性的方法,相比于欧式度量,该方法
被证明得到的相似性能够更好地表征样本间的测地距离关系,使其能够有效地对流型结构数据
进行学习。通过在不同数据库上进行分类及重构的对比实验,实验结果表明,该方法能够更好
地提取数据特征,且对离群点具有鲁棒性。 相似文献
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一种组合特征抽取的新方法 总被引:10,自引:0,他引:10
该文提出了一种基于特征级融合的特征抽取新方法,首先,给出了一种合理的特征融合策略,即利用复向量给出组合特征的表示,将特征空间从实向量空间拓广到复向量空间,然后,发展了具有统计不相关性的鉴别分析的理论,并将其用于复向量空间内最优鉴别特征的抽取,最后,在Concordia大学的CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库以及南京理工大学NUST603HW手写汉字库上的试验结果表明,所提出的组合特征抽取方法不仅具有很强的维数压缩能力,而且较大幅度地提高了识别率。 相似文献
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在模拟电路故障诊断中,故障特征的提取是一个非常重要的环节,其提取结果的好坏将直接影响最终的诊断正确率;对现有文献研究发现,每种特征提取方法单独使用时都有一定的局限性,为了能够更加充分地提取模拟电路故障特征,提出了小波包分析与主元分析并行应用的方法,并将两种方法提取的特征向量依据不同规则进行了三种类型的融合,方便对比实验;为获取最优小波特征,提出了特征偏离度,并以此为标准选择最优小波基;最后,通过设计一种改进的神经网络分类器模型,将融合后的三种特征向量送入其中进行仿真验证,得出最终诊断结果;结果表明,该方法能够有效克服单一特征提取方法提取不充分的缺点,提高故障诊断的正确率,并且融合因子μ适中时诊断正确率最高。 相似文献
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一种基于正交投影的特征抽取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文结合Fisher鉴别准则给出了一组正交投影矢量,并引入了一种度量投影矢量相关性的简捷方法,与经典的Foley-Sammon鉴别分别法相比,所提出的正交投影法具有较强的消除样本特征之间相关性的能力和良好的鉴别能力,最后,在CENPARMI手写体阿拉伯数字库的试验结果证实了该特征抽取方法明显优于Foley-Sammon鉴别分析法。 相似文献
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为了有效提取图像的纹理特征,充分利用纹理的方向性以及纹理在不同方向具有不同频率成分这两个特性,提出了基于多尺度方向分解的纹理特征提取方法.首先根据Rado n变换的方法检测纹理方向,Rado n变换各角度投影向量方差的二阶导数最小值对应的投影角度即为纹理方向.然后根据得到的图像纹理方向信息,利用可控金字塔将图像沿纹理方向进行三个尺度的分解,得到纹理方向上图像的多尺度子带图像.最后以三个尺度子带图像的Legendre矩和Zernike矩作为图像的纹理特征.分别在Brodatz和VisTex数据集上进行实验验证,与其他方法的对比结果表明,采用多尺度分解的方法提取纹理,用于纹理图像识别时,识别准确率高,抗噪声能力强. 相似文献