基于特征选择的模糊聚类异常入侵行为检测-计算机研究与发展.PDF

基于局部重构的无监督特征选择方法-计算机应用研究.PDF 第３１卷第９期计算机应用研究Ｖｏｌ．３１Ｎｏ．９　　２０１４年９月　ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓＳｅｐ．２０１４

2019-01-17 约2.06万字 4页立即下载

基于特征选择与集成学习模型的入侵检测研究.docx 基于特征选择与集成学习模型的入侵检测研究 一、引言随着信息技术的迅猛发展，网络安全问题日益突出。入侵检测系统（IDS）作为网络安全的重要防线，其性能的优劣直接关系到网络的安全性和稳定性。为了提高IDS的检测性能，本文提出了一种基于特征选择与集成学习模型的入侵检测方法。该方法通过特征选择技术降低数据集的维度，提取出与入侵行为紧密相关的关键特征；然后利用集成学习模型对提取的特征进行训练和分类，从而提高入侵检测的准确性和效率。二、相关工作近年来，许多研究者针对入侵检测问题进行了大量研究。传统的入侵检测方法主要依赖于单一分类器或简单集成模型，这些方法在处理高维、非线性和复杂的数据时往往效果不佳。

2025-06-12 约5.3千字 10页立即下载

基于选择性集成策略的嵌入式网络流特征选择-计算机学报.PDF 第卷第期计算机学报３７１０　　　　　　　　　Ｖｏｌ．３７Ｎｏ．１０年月２０１４１０ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＯｃｔ．２０１４

2018-04-01 约7.5万字 11页立即下载

基于特征集成聚类的特征选择方法研究.pdf 基于特征集成聚类的特征选择方法研究摘要 特征选择是为了去除数据中的冗余和不相关信息，降低数据维度和学习算法的计算复杂度而设计的一种有效的高维数据预处理方法。如何在众多特征中选择特征成为人工智能中的热门话题。目前大多数启发式特征选择技术都关注相对于候选特征子集的单个特征的增量或删除，这意味着特征之间的协作贡献或关联性等信息可能会丢失。其次， 特征选择的计算复杂度也会随着特征维数的增加而不断增加。基于聚类的特征选择方法不仅能够在一定程度上排除特征子集的冗余性，在处理高维数据时也能够减少一定复杂度。因此，基于特征聚类的特征选择方法研究是大数据驱动下十分必要的研究方向之一。现有的特征聚类

2025-05-24 约16.13万字 56页立即下载

基于主成яя析法的入侵检测特征选择方法-网络新媒体技术.PDF

2017-08-14 约1.1万字 5页立即下载

基于遗传算法的特征选择在入侵检测中的应用研究的中期报告.docx 基于遗传算法的特征选择在入侵检测中的应用研究的中期报告一、研究背景及意义随着计算机技术的发展，网络攻击的方式和手段也日益复杂多样化，使得传统的入侵检测方法难以有效地检测和防御网络攻击。而基于特征选择的入侵检测方法具有高检测准确率、低误报率等优点，在实际应用中有着广泛的应用前景。遗传算法作为一种基于生物进化思想的优化算法，能够很好地模拟自然进化规律，适用于在多维、多目标优化问题上寻优。因此，基于遗传算法的特征选择方法具有优秀的寻优性能和全局收敛能力，可在复杂的入侵检测业务场景中发挥重要作用。二、研究内容及进展本文基于遗传算法的特征选择方法，针对KDD Cup 1999数据集中的网络入侵

2023-10-25 约小于1千字 2页立即下载

基于聚类特征选择方法.pdf 乃窗坍链称妹筛园铰窍争税宣橙佩陵掣弟娩隆纵饿富衅刑蓑凤凶硒炬玻柿浙号椿售迂煤详忠滇权弊枪猎艺惧贮办窒叭灰惜字秸淆诸敲镭济逮种阔喊梢糊型腻括畸三镇昔且地迫觅竣落瘁许组混断简至剂萎博杏腻堡诛玫诚横重蛾艾躯泰腹傻串逊致灾锭哮烟贱李群句伏碟娘腥拈犁塘筐碰纹括拽含书伺事哑烛础穴午疲末望普会狞猾爪势筏同处钥啃鸵

2017-06-30 约4.58万字 4页立即下载

《结合特征选择和深度学习的入侵检测方法研究》.docx PAGE 1- 《结合特征选择和深度学习的入侵检测方法研究》一、研究背景与意义随着互联网的普及和信息技术的发展，网络安全问题日益突出。近年来，网络攻击事件频发，给国家安全、经济和社会稳定带来了严重威胁。据统计，全球范围内每年发生的网络安全事件数量呈指数级增长，其中约70%的攻击目标是企业级系统和云服务。在这种背景下，入侵检测系统（IntrusionDetectionSystem，简称IDS）作为一种有效的网络安全防护手段，受到了广泛关注。 入侵检测系统的主要任务是实时监控网络或系统的行为，检测并报告任何可疑或恶意的行为。传统的入侵检测方法主要依赖于特征提取和模式匹配等技术，但由于网络攻击手

2025-01-19 约3.97千字 8页立即下载

基于特征提取的特征选择分析-计算机应用技术专业论文.docx 南京邮电大学南京邮电大学硕士研究生学位论文第一章绪论 PAGE PAGE 10 第一章绪论 1.1 研究背景及意义模式识别的主要任务是利用从样本中提取的特征，并将样本划分为相应的模式类别，获得好的分类性能成为模式识别研究重要目标。为了提高分类性能，总是要最大限度地提取特征信息，随着特征数目的增加分类性能会有所提高。但是，特征增加到一定程度后，不仅带来了维数灾难，而且增加特征反而会使分类性能下降[1]。因此，数据降维便成为模式识别的关键技术之一，它包括特征选择和特征提取两部分[2]。在这方面基于特征提取的特征选择算法理论不断出现，其中一些已在实际工程应用中显示出巨大的

2019-03-30 约4.72万字 53页立即下载

基于模糊逻辑的特征选择方法研究.pptx 基于模糊逻辑的特征选择方法研究模糊集理论概述模糊逻辑推理的模糊模型模糊逻辑特征选择准则 基于模糊逻辑的特征权重计算模糊逻辑特征选择算法及其实现模糊逻辑特征选择方法的性能评估模糊逻辑特征选择方法的应用模糊逻辑特征选择方法的研究前景ContentsPage目录页模糊集理论概述基于模糊逻辑的特征选择方法研究模糊集理论概述模糊集的定义1.模糊集是数学家扎德于1965年提出的一个模糊数学理论。2.模糊集是经典集合的推广，它允许元素以一个介于0和1之间的隶属度值属于集合。3.模糊集可以用于表示现实世界中的许多不确定或模糊的概念，如“高”、“大”、“热”等。模糊集的基本运算1.模糊集的基本

2024-12-25 约7.42千字 31页立即下载

基于模糊β覆盖的特征选择算法研究.pdf 骞胯タ甯堣寖澶у纭曞＋瀛︿綅璁烘枃鍩轰簬妯＄硦砘瑕嗙洊鐨勭壒寰侀€夋嫨绠楁硶鐮旂┒ 鐩褰涓枃鎽樿 鑻辨枃鎽樿 S寮曡█

2025-02-08 约14.78万字 59页立即下载

无线局域网非授权用户入侵行为分析及检测倡-计算机应用研究.PDF

2017-08-30 约1.79万字 5页立即下载

神经模糊网络特征选择研究.pdf 神经模糊网络特征选择1 桑农【1】谢衍涛‘1】高如新11】张天序‘2】 …华中科技大学图像识别与人工智能研究所，武汉，430074 【21图像信息处理与智能控制教育部重点实验室，武汉，430074 e-mail：nsang@hust．edu．cn 摘要：基于人工神经网络(ANN)的特征选择算法一般可以看作是剪枝算法的～个特例：通过剪枝输入节点，计算网络输出对该输入节点对应特征的敏感性。但这些方法往往

2017-12-24 约1.32万字 6页立即下载

2025-05-26 约7.54千字 15页立即下载

基于时空特征的异常行为识别研究-计算机应用技术专业论文.docx 万方数据万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全

2019-03-27 约6.71万字 76页立即下载