检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于异构值差度量的SOM混合属性数据聚类算法被引量：5: 1; 作者张宇献彭辉灯王建辉《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2555-2562,共8页; 针对传统聚类算法处理混合属性数据聚类质量不高且聚类结果可视化差的问题,提出了基于异构值差度量的自组织映射混合属性数据聚类算法。该算法以自组织映射神经网络为框架,采用基于样本概率的异构值差度量混合属性数据的相异性。利用分... 展开更多; 关键词聚类自组织映射异构值差度量混合属性混合更新规则; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于粗糙集属性约简的支持向量异常入侵检测方法被引量：20: 2; 作者张义荣鲜明 +1 位作者肖顺平王国玉《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第6期64-68,共5页; 实现了一种粗糙集属性约简和支持向量机分类相结合的异常入侵检测方法。针对网络连接记录特征属性高维的特点,采用粗糙集属性约简的方法压缩数据空间,然后采用v-SVM两分类方法处理约简和正规化后的数据。基于DARPA1998数据源的实验表明... 展开更多; 关键词异常检测粗糙集理论属性约简 υ-SVM算法异构值差度量(hvdm); 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于双ν支持向量机的异常入侵检测方法被引量：1: 3; 作者包卫东鲜明 +2 位作者肖顺平王国玉张义荣《信号处理》 CSCD 北大核心 2007年第4期489-494,共6页; 针对实际网络入侵检测中经常遇到的有标定的不均衡数据集,实现了一种基于双ν支持向量机的异常入侵检测方法,其基本思想是对具有不同数目的样本类别赋予不同的惩罚因子,从而使两种类别的分类错误率趋于平衡。基于1999 KDD不均衡数据集... 展开更多; 关键词异常检测不均衡数据集统计学习理论(STL) 双ν支持向量机(dual ν-SVM) 异构值差度量(hvdm); 在线阅读下载PDF 职称材料

HL-Isomap+SVM在网络入侵检测中的应用被引量：1: 4; 作者郑凯梅钱旭虎晓红《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第28期85-87,共3页; 支持向量机所具有的处理小样本和良好的推广能力的优势,在入侵检测中得到了广泛应用。考虑到数据特征的高维性和冗余性,特征提取是一个关键步骤。采用非线性流形学习算法L-Isomap对入侵检测数据进行特征选择,然后应用one-classSVM训练... 展开更多; 关键词界标Isomap(L-Isomap) 支持向量机(SVM) 异构值差度量(hvdm) 入侵检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于异构值差度量的SOM混合属性数据聚类算法被引量：5: 1; 作者张宇献彭辉灯王建辉; 机构沈阳工业大学电气工程学院东北大学信息科学与工程学院; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2555-2562,共8页; 基金国家自然基金(61102124) 辽宁省自然科学基金(2015020064)项目资助; 文摘针对传统聚类算法处理混合属性数据聚类质量不高且聚类结果可视化差的问题,提出了基于异构值差度量的自组织映射混合属性数据聚类算法。该算法以自组织映射神经网络为框架,采用基于样本概率的异构值差度量混合属性数据的相异性。利用分类特征项在Voronoi集合中出现频率作为分类属性数据参考向量更新规则的基础,通过混合更新规则实现数值属性和分类属性数据规则的更新。利用UCI公共数据库中的分类属性和混合属性数据集来测试所提出的聚类算法,并与SOM算法和kprototypes、SBAC、KL-FCM-GM算法进行比较。最后将所提出的聚类算法应用于轮式移动机器人的运动状态分析,获得了较好的聚类效果。; 关键词聚类自组织映射异构值差度量混合属性混合更新规则; Keywords clustering self-organizing mapping heterogeneous value difference metric mixed attribute mixed update rule; 分类号 TH701 [机械工程—精密仪器及机械]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于粗糙集属性约简的支持向量异常入侵检测方法被引量：20: 2; 作者张义荣鲜明肖顺平王国玉; 机构国防科技大学电子科学与工程学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第6期64-68,共5页; 基金国家自然科学基金项目(60372039) "十五"国防预研基金项目(41329080101)资助。; 文摘实现了一种粗糙集属性约简和支持向量机分类相结合的异常入侵检测方法。针对网络连接记录特征属性高维的特点,采用粗糙集属性约简的方法压缩数据空间,然后采用v-SVM两分类方法处理约简和正规化后的数据。基于DARPA1998数据源的实验表明,与采用全部属性的v-SVM两分类方法相比,该方法具有与之相当的分类精度,但有效地降低了检测时间,减少了存储空间。; 关键词异常检测粗糙集理论属性约简 υ-SVM算法异构值差度量(hvdm); Keywords Anomaly detection, Rough set theory, Attribute reduction, wSVM algorithm, Heterogeneous value difference metric（hvdm）; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于双ν支持向量机的异常入侵检测方法被引量：1: 3; 作者包卫东鲜明肖顺平王国玉张义荣; 机构国防科技大学电子科学与工程学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2007年第4期489-494,共6页; 基金 "十五"国防预研基金项目(41329080101); 文摘针对实际网络入侵检测中经常遇到的有标定的不均衡数据集,实现了一种基于双ν支持向量机的异常入侵检测方法,其基本思想是对具有不同数目的样本类别赋予不同的惩罚因子,从而使两种类别的分类错误率趋于平衡。基于1999 KDD不均衡数据集的实验表明,该算法与常规的两分类SVM算法相比,在保持低的误警率的同时,显著提高了对攻击记录的检测率,但对正常样本的检测率略有降低,因此适用于对攻击记录检测更敏感的场合。; 关键词异常检测不均衡数据集统计学习理论(STL) 双ν支持向量机(dual ν-SVM) 异构值差度量(hvdm); Keywords anomaly detection unbalanced data set statistical learning theory （STL） dual v support vector machine （ dual ν- SVM） heterogeneous value difference metric （hvdm）; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名HL-Isomap+SVM在网络入侵检测中的应用被引量：1: 4; 作者郑凯梅钱旭虎晓红; 机构中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院中国防卫科技学院信息工程系; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第28期85-87,共3页; 基金教育部科学技术研究重点(重大)项目No.107021~~; 文摘支持向量机所具有的处理小样本和良好的推广能力的优势,在入侵检测中得到了广泛应用。考虑到数据特征的高维性和冗余性,特征提取是一个关键步骤。采用非线性流形学习算法L-Isomap对入侵检测数据进行特征选择,然后应用one-classSVM训练并识别异常。通过将异构值差度量(HVDM)距离代替欧几里德距离提出了HL-Isomap。选用KDD数据集来比较上述不同模型,实验结果表明了降维方法的有效性,尤其是误警率性能得到了显著的提高。; 关键词界标Isomap(L-Isomap) 支持向量机(SVM) 异构值差度量(hvdm) 入侵检测; Keywords Landmark-lsomap （L-Isomap） Support Vector Machine （SVM） Heterogeneous Value Difference Metric （hvdm） intrusion detection; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于异构值差度量的SOM混合属性数据聚类算法	张宇献彭辉灯王建辉	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种基于粗糙集属性约简的支持向量异常入侵检测方法	张义荣鲜明肖顺平王国玉	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2006	20	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种基于双ν支持向量机的异常入侵检测方法	包卫东鲜明肖顺平王国玉张义荣	《信号处理》 CSCD 北大核心	2007	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	HL-Isomap+SVM在网络入侵检测中的应用	郑凯梅钱旭虎晓红	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料