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在对波段性网络入侵差异化特征进行提取的过程中,会出现入侵差异化特征伪装程度逐渐升高的情况,导致传统的基于敏感性数据挖掘的波段性网络入侵差异化特征提取方法,由于不能有效区分入侵特征与正常特征,无法有效实现波段性网络入侵差异化特征的有效提取,提出一种基于支持向量机的波段性网络入侵差异化特征提取模型,获取不确定入侵中波段性网络节点的差异化特征以及入侵节点,给出两种不确定入侵中波段性网络节点的差异化特征训练数据样本集,通过非线性映射将数据样本集从原空间映射到高维特征空间中,得到高维特征空间中最优线性分类面,采用支持向量机求解该分类面的优化解,使用网格搜索法,通过调整错分惩罚因子与核宽度,分别训练不同的支持向量机,获取泛化能力最强的参数组合,完成入侵中波段性网络节点的差异化特征所对应的数据集的核参数优化和分类,实现波段性网络入侵节点的差异化特征的有效提取。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的准确性及有效性。 相似文献
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大数据环境下的网络主动入侵检测方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《科技通报》2015,(8)
由于传统网络入侵检测方法检测率低及不能进行在线检测,无法有效实现网络主动入侵检测,提出一种基于马氏距离K均值的大数据环境下网络主动入侵检测方法,分析了马氏距离的评价准则,依据新样本与原样本之间的马氏距离确定是否需开展新的聚类,输出与全部数据样本相应的攻击类别。通过一个由一定数量的支持向量决定的超平对数据进行分类,当SVM分离方法受到约束时,利用核函数将输入数据映射至高维特征空间,采用高斯径向基函数对最小二乘支持向量机分类模型进行建立。通过粒子群优化算法对最小二乘支持向量机参数进行选择。利用种群中个体之间的协作以及信息交换获取最佳方案。仿真实验结果表明,所提方法有很高的的检测效率及精度。 相似文献
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应用自组织特征映射SOM的人工神经网络模型,针对目前多数银行所采用的传统客户划分方法,存在没有针对性的满足客户的需求的缺点,充分利用自组织特征映射作为样本特征检测器的功能,将反映客户的高维数据特征输入SOM进行训练,训练之后的分类模型将可以对在线输入的客户信息进行合理的分类。客户分类是客户关系管理系统的核心功能之一,可以对客户获取、客户保持及客户增值等客户关系管理过程提供全面支持,对商业银行的CRM的有效运行提出了一种新的方法。 相似文献
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李刚成 《科技成果管理与研究》2009,(6):49-51
本文提出了基于核Fisher判别分析的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用非线性核函数将数据从原始空间映射到高维特征空间,在高维特征空间中利用Fisher判别分析方法提取最优的Fisher特征矢量和判别矢量来实现滚动轴承的状态监控与故障诊断。试验结果表明,核Fisher判别分析方法能很好地识别滚动轴承的故障模式。 相似文献
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采用当前方法提取城市交通枢纽站区的空间特征时,选取的指标显著性系数较低,存在特征提取精准度低的问题。提出多维度视角下城市交通枢纽站区空间特征提取方法,通过交通拥堵时空累积指标分析并判别城市交通枢纽站区的交通运行状态,根据分析和判别结果构建城市交通枢纽站交通状态可视化模型,为城市交通枢纽站区的空间特征提取提供信息。在城市交通枢纽站交通状态可视化模型的基础上结合复杂网络理论,选取整体性指标和权值性指标,在参数特征维度、时间特征维度、空间特征维度和统计特征维度等多维度视角下利用度、度的分布、平均度、簇系数、平均路径长度、客流量点强度、平均运距点强度以及度和度的相关性指标得到城市交通枢纽站区的空间特征,在多维度视角下完成了城市交通枢纽站区的空间特征提取。实验结果表明,所提方法的特征提取精准度高。 相似文献
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提出一种基于最大熵功率谱估计的Hadoop云平台下网络音视频数据特征挖掘方法,实现对数据信息的高速访问。构建数据挖掘Hadoop云平台和数据挖掘访问模型,设计最大熵功率谱特征提取算法,采用分段思想将同一时间段的视音频数据进行群体分割,分段提取最大熵功率谱特征。将提取的特征信息进行维度匹配分箱和溯源处理,实现信息恢复,最终完成高速数据访问。仿真测试表明,该算法能有效地实现对网络音视频数据的特征挖掘,提高访问效率,访问响应时间较当前方法缩短明显。 相似文献
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《科技通报》2017,(2)
目的:利用PCA和SVM对新疆哈萨克族食管癌X射线图像进行特征提取、特征选择及分类研究。方法:利用基于灰度共生矩阵的纹理特征和小波变换的频域特征提取法,提出将ROC曲线面积选择法和主成分分析法相结合的两步式特征选择法,利用Bayes和SVM分类器对图像进行分类以验证所提取特征的分类能力。结果:AUC0.7的特征经主成分分析后输入到SVM分类器和Bayes分类器中得到的分类准确率和AUC值最高,分别为91%和85%、0.945和0.915。结论:SVM具有较好的分类性能,两步式特征选择法能有效地消除特征之间的共线性,极大提高了特征的分类能力,本研究有望提高新疆哈萨克族食管癌CAD系统的整体性能。 相似文献
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入侵检测数据集中含有大量高维数据和冗余信息,降低了数据挖掘过程的系统学习效率与响应速度.提出一种基于主成分分析和模糊聚类相结合的入侵检测方法PCA-FC,通过对高维数据的预处理及特征提取,减少样本数据维数,然后执行数据聚集的方法提取出评价规则,从而有效地减少了训练数据的变量和干扰项,提高了分类效率. 相似文献
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《科技通报》2016,(9)
为了提高利用医学影像技术对肝包虫病进行诊断的效率和准确性,有必要对基于影像的病症自动分类方法进行研究。根据不同类型肝包虫病CT影像特征,提出一种结合纹理特征提取和稀疏编码的肝包虫CT图像分类方法。首先,利用图像分割算法从腹部CT图像中提取肝包虫病灶区;其次,结合尺度不变特征转换(SIFT)和多尺度局部二值模式(LBP)对病灶区进行纹理分析,并采用稀疏编码技术对局部纹理特征编码;然后,应用多尺度最大池化法整合局部编码特征得到描述整幅图像的特征向量;最后,根据病灶图像的特征表示,通过线性支持向量机(SVM)完成对肝包虫图像的自动分类。在对比实验中,与基于Gabor滤波分类方法和基于多特征融合分类方法相比,所提方法总的平均分类准确率分别提高了24.97%和20.53%。实验结果表明,该方法提取的特征具有高的类区分度,能有效实现肝包虫CT图像的自动分类。 相似文献
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底层网络潜在的危险未激活状态数据属性具有较高的模糊性,传统的数据挖掘方法依据攻击行为特征,完成潜在危险数据未激活状态的挖掘,容易产生挖掘多中心问题,具有较高的误警率,提出一种基于动态映射的潜在危险数据未激活状态挖掘方法,面向底层高维度潜在危险数据属性,通过主成分分析方法,对底层网络潜在危险数据进行降维操作,构建潜在危险数据的映射网络,搜索优秀的显示邻域保留的网络,从该网络中生成映射图,对其参数进行分析,获取异常数据,也就是未激活状态数据。实验结果说明,采用所提方法可增强底层网络潜在危险数据未激活状态挖掘的精度和效率。 相似文献
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传统的分布式能源运行在线监测方法对于高维非线性数据,存在判别数据能力较差,采集时容易出现数据混淆现象.为此,设计多状态下分布式能源运行在线监测方法.利用Labview提供的选项卡控件采集分布式能源运行数据,通过构造的最优分类面分类处理运行数据样本,确定合适的核函数,使线性决策函数保持稳定,分类完成后,通过选项卡控制分布式能源运行参数监测界面完成监测.测试结果表明:对于高维非线性数据,与传统的监测方法相比,该监测方法不同的数据区域之间没有出现交集,未发生数据混淆现象,数据判别能力较强,适合应用在分布式能源运行在线监测中. 相似文献
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基于量子自组织网络的Web文本自动分类方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对Web信息挖掘中的文本自动分类问题,提出了一种基于模糊特征向量和量子自组织特征映射网络的分类方法.该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的Web位置信息,构造出模糊特征向量,使自动分类原则更接近手工分类方法. 相似文献
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[目的/意义]随着互联网数字资源的剧增,如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为数据挖掘领域研究的热点问题。文本大数据分类是这一领域的关键问题之一。随着深度学习的发展,使得基于深度学习的文本大数据分类成为可能。[方法/过程]针对近年来出现的图神经网络文本分类效率低的问题,提出改进的方法。利用文本、句子及关键词构建拓扑关系图和拓扑关系矩阵,利用马尔科夫链采样算法对每一层的节点进行采样,再利用多级降维方法实现特征降维,最后采用归纳式推理的方式实现文本分类。[结果/结论]为了测试该文所提方法的性能,利用常用的公用语料库和自行构建的NSTL科技期刊文献语料库对本文提出的方法进行实验,与当前常用的文本分类模型进行准确率和推理时间的比较。实验结果表明,所提出的方法可在保证文本及文献大数据分类准确率的前提下,有效提高分类的效率。 相似文献
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基于模糊向量空间的文本分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文针对文本自动分类问题，提出了一种基于模糊向量空间模型和径向基函数网络的分类方法。网络由输入层、隐层和输出层组成。输入层完成分类样本的输入，隐层提取输入样本所隐含的模式特征，将分类结果在输出层表现出来。该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息，构造出模糊特征向量，使自动分类更接近手工分类方法。以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性。 相似文献