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《应用科学学报》2017,(5)
隐私保护、数据丢失、网络错误等原因导致网络中大量数据存在不确定性.数据流系统中数据连续不断到达系统,故不能一次性获得全部数据,此外数据的概念特征经常发生变化.针对这种情况,构建了一个增量式分类模型来处理数据具有不确定性的隐含概念漂移的数据流分类问题.该模型采用非常快速决策树算法,在学习阶段使用霍夫丁边界理论迅速构建能处理数据不确定性的决策树模型;在分类阶段将加权贝叶斯分类器应用于决策树的叶子节点,以提高不确定数据分类的准确率;采用滑动窗口技术和替换树来处理数据流中的概念漂移现象.实验表明,无论对人工数据还是实际数据,该算法均有较高的分类准确率和执行效率. 相似文献
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通过分析当前电信网络中数据流的特点,结合当前研究成果,给出SWDM数据流入侵检测模型。模型对基于密度和基于距离的两种算法分别进行了改进,将两种算法有效结合,该模型的入侵检测效率有了较大的提高。 相似文献
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受免疫系统的阳性选择机制启发,使用基于最近相邻元素分类的方法,本文提出了一种入侵检测技术.这种新式的模式检测器可以区分网络数据流中的各种程度的异常行为.本文证明了此技术是有效的并可以用来检测各种入侵联网的计算机的行为. 相似文献
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目前,入侵检测技术(IDS)已成为网络安全领域研究的焦点,多种软计算方法被应用到这项技术的研究上,本文综合了主成分分析技术的数据压缩及分类功能,和神经网络的在线计算能力,构建了一类基于PCANN的分类器,并进一步应用到异常检测中.仿真试验结果证明该检测模型的有效性. 相似文献
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设计了一种基于VSM模型的动态文本分类器,它能针对文本的不同类别建立不同的特征子空间,各特征子空间之间相互独立,同时能将文本分类中常用的2个评估指标召回率和精确率转化为正确分类率和错分率;考察了特征子空间的维数和判定界值对这2个指标的影响.该动态文本分类器能对用户输入的文本流进行动态分类. 相似文献
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《哈尔滨师范大学自然科学学报》2018,(5)
针对如何提高遥感影像分类精度等问题,该文选取覆盖友好自然保护区的Landsat_5TM遥感影像为数据源,提出了将多个分类器进行组合的遥感影像分类方法.该方法将熵权法引入到湿地遥感分类研究中,选取最大似然、支持向量机(SVM)、神经网络(NN) 3种分类器作为子分类器,利用熵权法确定组合分类器的组合规则,采用多分类器组合的方法对友好自然保护区进行湿地类型信息提取,以提高湿地的分类精度.结果表明:与单一分类器相比,多分类器组合的遥感影像分类方法能够有效的提高分类精度. 相似文献
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