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现有NIDS的检测知识一般由手工编写,其难度和工作量都较大.将数据挖掘技术应用于网络入侵检测,在Snort的基础上构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型.重点设计和实现了基于K-Means算法的异常检测引擎和聚类分析模块,以及基于Apriori算法的关联分析器.实验结果表明,聚类分析模块能够自动建立网络正常行为模型,并用于异常检测,其关联分析器能够自动挖掘出新的入侵检测规则. 相似文献
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JMS与JavaMail技术是J2EE应用中的核心技术,为企业建立连接简单的、可靠的和异步的分布式通信提供了良好的解决方案。讨论了在某个基于J2EE的MIS系统中,如何利用JMS、JavaMail技术来设计与实现其消息子系统。 相似文献
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基于共邻用户属性的社会关系推荐算法是社会网络分析关系预测领域的热点研究方向。提出了一种基于隐朴素贝叶斯(hidden nave Bayesian,HNB)模型的用户关系推荐算法。该算法通过分析属性之间的依赖性对问题建模,从中度量共邻用户之间关系对推荐用户对之间的贡献和影响,然后对所有候选推荐关系计算其相似度并进行排序,并把模型推广到CN、AA和RA三种关系推荐算法中。在真实网络数据集上的实验结果表明,所提出的算法比目前的基准方法和朴素贝叶斯方法具有更高的AUC值。此外,算法能够发现具备不同拓扑结构属性的网络对推荐精度有着线性的影响。 相似文献
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微表情是源于人的情感表情的真实体现,在动画制作的过程中无论是二维动画还是三维动画的人物表情都需要尽量模拟真实人物面部表情。微表情动画关键帧嵌套指在参考真实微表情数据的基础上,形成模拟的微表情图形,将图形的关键帧在已有的表情动画关键帧序列基础上进行二次嵌套插入,对面部表情进行精细化的动画模拟。基于人面部微表情库的数据来对关键帧数据进行图形创建和插入,实验结果比没有插入微表情关键帧的动画效果更加生动,动画制作模拟精度更高,更有带入感。此方法对于提高二维动画、三维动画和VR模拟人物面部动画效果都具有一定的实用价值。 相似文献
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链接预测属于复杂网络分析的研究分支,它根据网络历史结构信息预测未来节点间会产生链接的可能性,从而挖掘网络的传播和演化方式。通过引入差分化节点的贡献权重并结合经典的节点和共邻节点网络拓扑结构特征,分别应用七类有监督学习-分类模型对社交、生物、交通等不同领域的八个真实复杂网络数据集进行实验,并采用Precision和ROC曲线对实验结果进行分析与评价。实验表明,引入基于差分化节点的贡献特征能够在深入挖掘网络结构信息的基础上比其余特征有更优的预测精确度,同时差异化的分类模型和特征选择对链接预测性能有相异的影响。 相似文献
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针对传真技术在In ternet上的应用,在传统的存贮、转发技术的IP传真技术基础上,提出一种新型的基于三层结构的In ternet传真系统(IFS),其逻辑结构包括传真网关、传真服务器、邮件服务器,并讨论了该IFS系统的功能、各个逻辑层次的设计与实现,最后总结了该系统的特点和优点。 相似文献
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