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基于加权关联规则的入侵检测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了采用加权关联规则技术的网络入侵检测系统的结构,将加权关联规则算法应用于入侵模式的挖掘中,在一定程度上提高了入侵检测的检测率,同时使误报率大大降低。 相似文献
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一种改进的加权关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:1,他引:0
基于经典Apriori算法的加权关联规则挖掘算法New-Apriori存在3个问题,需要多次扫描数据库,权值定义不合理和权值的引入导致Apriori基本性质不再成立。为了解决这些问题,采用将矩阵和加权关联规则算法相结合的方法,该改进算法具有只需要扫描一次数据库,权值的定义既考虑到了权重大的项目,也没有忽略频繁出现而权重小的项目,并引入K-项支持期望作为减枝的依据的特点。 相似文献
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具有语义最小支持度的关联规则挖掘方法 总被引:1,自引:0,他引:1
现有的关联规则挖掘方法中,大多采用单一的最小支持度.实际上,应该根据数据的特点设置不同的最小支持度.文中针对这一问题,将语义信息引入关联规则挖掘之中,提出了具有语义最小支持度的关联规则挖掘方法.该方法首先计算项目之间的语义相关度,然后根据候选集的语义相关度对候选集合进行过滤,最后根据候选集的语义相关度,确定其语义最小支持度.实验表明:具有语义最小支持度的关联规则挖掘方法比传统的关联规则挖掘方法能够更好地实现关联规则的挖掘. 相似文献
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针对自动从文档中导出关键词/词条之间的关联性问题,在研究加权挖掘算法和向量空间模型中权值特点的基础上,提出了一种新的矩阵加权关联规则挖掘算法。 相似文献
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针对大型数据库挖掘中需要多次访问数据库和效率较低的局限性,提出一次性数据库访问策略,设计了基于Apriori的Apriori_ADO算法.经过实验分析,Apriori_ADO算法降低了算法的时间和空间开销,提高了关联规则挖掘效率.算法具有很强的实用性,已用于超市中顾客消费知识的挖掘,并取得了满意的结果. 相似文献
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基于支持度-置信度框架的负关联规则研究 总被引:1,自引:1,他引:0
基于支持度-置信度框架的关联规则存在一些缺陷,它可能产生负关联规则,而这种负关联规则又不容易被发现.实际上负关联规则对于实际应用上的研究很有价值.文中给出了一种负关联规则的判断方法并提出了一种挖掘负关联规则的算法. 相似文献
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针对GDSS的发展现状和前景,首先分析了新型的智能决策系统应具有的功能和特性,然后对现有的Agent模型和多Agent系统的体系结构进行了深入研究,之后从应用开发的角度提出了基于CBR和MAS的智能群体决策支持系统的模型。阐明了系统各元素之间的相互关系,阐明了系统的工作原理。 相似文献
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关秦川 《太赫兹科学与电子信息学报》2004,2(2):121-124
基于智能多代理技术,提出一种高考招生智能多代理决策模型.该模型能够较好地模拟招生录取协作及决策过程,同时,系统具有良好的安全性、可扩展性及数据共享、应用互操作能力。 相似文献
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关联规则增量式快速更新方法的研究 总被引:1,自引:2,他引:1
杨君锐 《微电子学与计算机》2004,21(9):120-124
随着最小支持度的不同,就会产生不同的频繁项目集,而频繁项目集的发现又是一个高花费的过程。如何实现不同最小支持度下频繁项目集的更新就显得尤为重要。提出了一种新的增量更新策略,用来解决这一关联规则的高效维护问题。 相似文献
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本文首先给出了约简树的定义,提出了采用宽度优先的策略构造约简树,在构造约简树的过程中。把某个结点处决策规则是杏一致作为在该结点处是否可以继续构造子树的条件,把该结点是否已经出现过作为剪枝条件,并把相对核作为构违约简树的一个重要的终止条件。随后研究了约简树的性质,找到了基于约简树的决策表的极小属性集。最后分析了该方法在最好和最坏情况下的时间复杂度。实例分析表明,该算法能有效地对决策表进行属性约简。 相似文献
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针对在交易数据库中挖掘出指定顾客相关属性的频繁项集这一问题,提出了基于维约束进行求解的构想.采用模式增长的挖掘方法,但与传统的模式树不同的是将原先每一节点频繁计数值设为在所有可能的谓词约束下该项的计数形成的向量,并利用HASH表进行向量值及项所在层的位置映射,因此,在不同的约束组合下的频繁项集挖掘将不再需要扫描数据库.仿真实验表明该挖掘算法的完备性,通过与先筛选再挖掘的算法进行比较,证明该挖掘算法具有更高的效率. 相似文献
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Agent是人工智能领域的一个重要分支,多Agent的智能决策系统是当今决策系统的一个新的研究方向。文章在讨论多Agent技术、辅助决策技术的基础上,提出了多Agent的智能决策系统的体系结构。基于本文提出的MAS体系结构,将回归预测分析、判别分析等辅助决策模型应用到火力发电的机组效能分析中.从而提高了电厂的工作效率。 相似文献
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针对传统Apriori算法的不足之处,提出两种Apriori改进算法,分别基于构造辅助表和项集求交集策略。改进算法大幅度减少扫描数据库的次数,缩减对不必要事务的扫描时间,显著提高频繁项集的生成效率,从而使算法达到更高的运算效率。实验结果表明,两种改进算法都是有效的关联规则挖掘方法,且比Apriori算法性能更优,亦为关联规则挖掘研究提供了一些科学可行的新思路。 相似文献