基于贝叶斯分类算法的木马程序流量识别方法 被引量：2

1

作者 张鑫 马勇 曹鹏 《信息网络安全》 2012年第8期115-117,共3页

针对传统计算机杀毒产品对木马程序识别问题上存在的资源消耗和杀毒滞后问题,结合网络流量的分类算法提取各种应用服务流量的特征属性,文章采用朴素贝叶斯分类算法对网络中木马程序流量进行识别。这种方法可以在一定程度上解决现有计算... 针对传统计算机杀毒产品对木马程序识别问题上存在的资源消耗和杀毒滞后问题,结合网络流量的分类算法提取各种应用服务流量的特征属性,文章采用朴素贝叶斯分类算法对网络中木马程序流量进行识别。这种方法可以在一定程度上解决现有计算机杀毒产品资源消耗和杀毒滞后的问题。实验结果表明,对于网络中处在待机状态下的木马程序产生的数据流识别效果明显,只需较少量的训练样本即可获得较高的识别率。 展开更多

关键词 木马程序 朴素贝叶斯分类算法 网络流量 识别

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基于粗糙集理论和朴素贝叶斯分类算法的汽轮发电机振动故障诊断 被引量：1

2

作者 高俊山 郎平 孙真和 《热力发电》 CAS 北大核心 2010年第2期28-31,36,共5页

汽轮发电机组结构及振动的复杂性使其故障具有多层次性和随机性,以及故障信息不完整性等特点。对此,提出了一种基于粗糙集理论与朴素贝叶斯分类算法的汽轮发电机组振动故障诊断方法。通过粗糙集理论求取最小属性约简集,并在此基础上利... 汽轮发电机组结构及振动的复杂性使其故障具有多层次性和随机性,以及故障信息不完整性等特点。对此,提出了一种基于粗糙集理论与朴素贝叶斯分类算法的汽轮发电机组振动故障诊断方法。通过粗糙集理论求取最小属性约简集,并在此基础上利用朴素贝叶斯分类算法诊断出故障概率最大的区,最后针对具体的故障设定值对该方法进行验证。实际算例结果表明,该方法能在故障信息不完整甚至丢失核心属性的情况下得到较好的诊断结果,提高了系统诊断的容错性。 展开更多

关键词 汽轮发电机组 振动故障诊断 粗糙集理论 朴素贝叶斯分类算法 属性约简 故障概率

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顾及扩展贝叶斯分类算法的计算机网络涉密信息安全应用系统 被引量：4

3

作者 王斌 《电子测量技术》 2019年第18期172-179,共7页

顾及扩展贝叶斯分类算法(Extended Bayesian Classification Algorithms,EBCA)的计算机网络涉密信息安全应用系统,当前仅仅处于发展的初始阶段。多研究人员都无法描述相互之间的一些关系。本研究以计算机网络安全的涉密信息安全为核心,... 顾及扩展贝叶斯分类算法(Extended Bayesian Classification Algorithms,EBCA)的计算机网络涉密信息安全应用系统,当前仅仅处于发展的初始阶段。多研究人员都无法描述相互之间的一些关系。本研究以计算机网络安全的涉密信息安全为核心,巧妙利用EBCA反向传播模型,综合使用非线性函数的功能提出了顾及EBCA的计算机网络涉密信息安全应用系统,有效解决了复杂的交联关系,同时通过仿真实验对所提出的模型进行了有关验证。顾及EBCA的计算机网络涉密信息安全应用系统的设计与实施提供理论支撑。 展开更多

关键词 扩展贝叶斯分类算法 安全指标 计算机网络 安全涉密信息安全

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基于朴素贝叶斯分类算法的活跃网络结构挖掘 被引量：3

4

作者 徐冰 郭绍忠 黄永忠 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第6期1548-1550,共3页

研究了利用朴素贝叶斯分类算法对电子邮件进行分类处理,引入了活跃网络和活跃度的概念,提出了犯罪组织通讯网络的描述算法以及组织结构的挖掘算法,实验证明了算法的有效性。

关键词 电子邮件 贝叶斯算法 朴素贝叶斯分类算法 活跃网络 活跃度

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贝叶斯分类算法和非线性统计在安徽省宣州区农村剩余劳动力研究中的应用 被引量：1

5

作者 张宇 《华东经济管理》 2003年第3期10-12,共3页

本文运用了非线性回归预测理论和数据挖掘中贝叶斯分类算法,通过第五次全国人口普查及专题调查资料,对宣州区农村劳动力现状及转移状况进行建模和预测。根据此模型,本文提出了适合农村劳动力就业及转移的途径。

关键词 贝叶斯分类算法 非线性统计 安徽省宣州区 农村 剩余劳动力 数据挖掘 就业 劳动力转移

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基于属性关联的朴素贝叶斯分类算法 被引量：16

6

作者 宁可 孙同晶 赵浩强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期18-23,共6页

针对传统朴素贝叶斯分类算法处理多维连续型数据时准确率较低的问题,提出基于属性关联的改进算法。通过高斯分割对属性类别不同的多维连续型数据集进行离散化处理,并使用拉普拉斯校准、属性关联和属性加权方法改进朴素贝叶斯分类过程。... 针对传统朴素贝叶斯分类算法处理多维连续型数据时准确率较低的问题,提出基于属性关联的改进算法。通过高斯分割对属性类别不同的多维连续型数据集进行离散化处理,并使用拉普拉斯校准、属性关联和属性加权方法改进朴素贝叶斯分类过程。实验结果表明,与基于拉普拉斯校准或属性加权的改进算法相比,该算法能够提高分类准确率,且提升幅度在一定范围内随着属性数量的增加而增加,适用于多维连续型数据的分类。 展开更多

关键词 连续型数据 数据分类 关联规则 朴素贝叶斯分类算法 属性加权

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朴素贝叶斯分类算法在大学生体质分析中的应用 被引量：9

7

作者 杜云梅 刘东 《体育学刊》 CAS CSSCI 北大核心 2018年第1期117-121,共5页

基于大数据对大学生体质进行分类预测,有助于大学体育治理体系的建设,朴素贝叶斯模型是一种操作简单且性能较好的机器学习分类算法。基于朴素贝叶斯分类算法,采用广州商学院2014、2015年学生体测数据及其评分结果作为源数据,构建大学生... 基于大数据对大学生体质进行分类预测,有助于大学体育治理体系的建设,朴素贝叶斯模型是一种操作简单且性能较好的机器学习分类算法。基于朴素贝叶斯分类算法,采用广州商学院2014、2015年学生体测数据及其评分结果作为源数据,构建大学生体质分类器。应用此分类器可对大学生的体质状况实现一定概率意义上正确的判断,从而可以对体质存在隐患概率比较大的学生给出主动性预警,以便大学体育对学生进行群体性的体质判断、进行个性化的有效干预,从而促进学生健康发展,提高大学生整体体质水平。分类器模型用Python编码实现,最后用与训练数据不重叠的历史体质数据检测分类器的准确率,结果显示,基于朴素贝叶斯算法的体质分类器达到了78%的正确率。 展开更多

关键词 学校体育 大学生体质分析 运动干预 朴素贝叶斯分类算法 大数据

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结合拉普拉斯特征映射的权重朴素贝叶斯高光谱分类算法 被引量：4

8

作者 李响 吕勇 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1293-1298,共6页

高光谱遥感可以得到更精确与丰富的遥感信息,因此涵盖了各国家的航空、航天以及小范围的地面观测的多个层级与环节,在对地观测遥感领域占有不可取代的地位。但高光谱数据集往往非常庞大,且包含冗余信息,为后续处理带来了不便。该研究选... 高光谱遥感可以得到更精确与丰富的遥感信息,因此涵盖了各国家的航空、航天以及小范围的地面观测的多个层级与环节,在对地观测遥感领域占有不可取代的地位。但高光谱数据集往往非常庞大,且包含冗余信息,为后续处理带来了不便。该研究选用拉普拉斯特征映射对高光谱数据降维与特征提取,并提出了一种权重朴素贝叶斯分类算法。通过奖励权重的方法对经典朴素贝叶斯分类器进行了改进,利用公开数据对算法进行验证,判别地物信息准确率达到92.7%,相比于传统方法有了大幅度的提高。 展开更多

关键词 高光谱 特征提取 目标识别 朴素贝叶斯分类算法 拉普拉斯特征映射

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基于IKMNB分类算法在入侵检测中的应用 被引量：1

9

作者 王辉 崔静静 刘淑芬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第12期3673-3676,3681,共5页

针对当前入侵检测中存在检测率低,误检率和漏报率高的问题,提出了一种基于K-means聚类的贝叶斯分类算法(IKMNB)。用改进的K-means聚类算法对原始数据集中的完整数据进行聚类,然后计算缺失数据集中的每条记录与k个簇中心之间的近似度距离... 针对当前入侵检测中存在检测率低,误检率和漏报率高的问题,提出了一种基于K-means聚类的贝叶斯分类算法(IKMNB)。用改进的K-means聚类算法对原始数据集中的完整数据进行聚类,然后计算缺失数据集中的每条记录与k个簇中心之间的近似度距离,把记录归属为距离最近的一个簇,使得该记录的缺失值被相应簇中的属性值填充,最后运用贝叶斯分类算法对处理后的完整数据集进行分类。通过仿真实验验证了该算法与朴素贝叶斯算法相比提高了检测率,降低了误检率和漏报率。 展开更多

关键词 入侵检测 改进K-MEANS算法 朴素贝叶斯分类算法 检测率 误检率 漏检率 近似度距离

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一种简单的流式数据动态分类算法

10

作者 马瑞民 邹会文 王浩畅 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2009年第2期103-105,120,共4页

针对篮球比赛中各项流式数据,利用数据流的概念离散化预处理并结合改进的朴素贝叶斯分类算法及阈值方法,在有限的内存中设计出一种动态的分类挖掘,即设立最小有用信息阈值删除垃圾信息;在信息属于可用信息的情况下,利用阈值从连续的数... 针对篮球比赛中各项流式数据,利用数据流的概念离散化预处理并结合改进的朴素贝叶斯分类算法及阈值方法,在有限的内存中设计出一种动态的分类挖掘,即设立最小有用信息阈值删除垃圾信息;在信息属于可用信息的情况下,利用阈值从连续的数据流中对数据进行分类并发现新类.实验表明该方法的正确性和有效性. 展开更多

关键词 数据流 数据预处理 动态分类 阈值 朴素贝叶斯分类算法

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一种新的微博短文本特征词选择算法 被引量：17

11

作者 黄贤英 陈红阳 +1 位作者 刘英涛 熊李媛 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第9期1761-1767,共7页

针对微博短文本有效特征较稀疏且难以提取,从而影响微博文本表示、分类与聚类准确性的问题,提出一种基于统计与语义信息相结合的微博短文本特征词选择算法。该算法基于词性组合匹配规则,根据词项的TF-IDF、词性与词长因子构造综合评估函... 针对微博短文本有效特征较稀疏且难以提取,从而影响微博文本表示、分类与聚类准确性的问题,提出一种基于统计与语义信息相结合的微博短文本特征词选择算法。该算法基于词性组合匹配规则,根据词项的TF-IDF、词性与词长因子构造综合评估函数,结合词项与文本内容的语义相关度,对微博短文本进行特征词选择,以使挑选出来的特征词能准确表示微博短文本内容主题。将新的特征词选择算法与朴素贝叶斯分类算法相结合,对微博分类语料集进行实验,结果表明,相比其它的传统算法,新算法使得微博短文本分类准确率更高,表明该算法选取出来的特征词能够更准确地表示微博短文本内容主题。 展开更多

关键词 微博短文本 特征词选择 统计与语义信息 词性组合 朴素贝叶斯分类算法

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基于Hadoop的维吾尔文文本分类 被引量：1

12

作者 艾比布拉.阿不拉 马振 +1 位作者 哈力旦.阿布都热依木 吴冰冰 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第8期2500-2504,共5页

针对维吾尔文组词算法在文本分类中的分类性能不高,以及处理海量数据困难等问题,提出一种改进维吾尔文组词算法(DM),并设计一种基于Hadoop和改进维吾尔文组词算法的文本分类模型。对文本进行分段式处理,对每段分别采用DM组词算法,利用Ma... 针对维吾尔文组词算法在文本分类中的分类性能不高,以及处理海量数据困难等问题,提出一种改进维吾尔文组词算法(DM),并设计一种基于Hadoop和改进维吾尔文组词算法的文本分类模型。对文本进行分段式处理,对每段分别采用DM组词算法,利用MapReduce编程模型实现该算法的并行化设计,结合Mahout贝叶斯分类算法进行文本分类,实验结果表明,该模型具有较好的分类结果。 展开更多

关键词 Hadoop分布式系统 文本分类 维吾尔文 DM组词算法 Mahout分布式项目 贝叶斯分类算法

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基于电源线和位置指纹的室内定位技术 被引量：9

13

作者 何坚 万志江 刘金伟 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2902-2908,共7页

该文提出将室内环境不可或缺的电源线作为天线,通过在电源线上注入宽带高频信号构造室内空间的位置指纹,进而实现室内空间精确定位。首先介绍了电源线上宽带高频信号注入模块的实现技术,以及室内空间位置指纹的构造方法;其次,介绍了基... 该文提出将室内环境不可或缺的电源线作为天线,通过在电源线上注入宽带高频信号构造室内空间的位置指纹,进而实现室内空间精确定位。首先介绍了电源线上宽带高频信号注入模块的实现技术,以及室内空间位置指纹的构造方法;其次,介绍了基于朴素贝叶斯分类算法的室内定位原理;最后,通过实验分析证明在多训练样本情况下,基于朴素贝叶斯分类算法的定位算法比基于K最邻近点(KNN)分类算法的定位算法有更好的定位准确率和时间迁移适应能力。 展开更多

关键词 室内定位 位置指纹 朴素贝叶斯分类算法 K最邻近点

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数据挖掘技术在铁路货运客户细分中的应用 被引量：14

14

作者 钟雁 郭雨松 《北京交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期25-29,36,共6页

基于数据挖掘中的聚类和分类技术,通过挖掘货票库中的海量数据所蕴藏的信息,探讨了对铁路货运客户进行细分的方法,先用聚类技术对货运历史数据进行聚类分析,根据聚类结果再用贝叶斯分类器对新数据分类.研究目的是为了根据不同类别的货... 基于数据挖掘中的聚类和分类技术,通过挖掘货票库中的海量数据所蕴藏的信息,探讨了对铁路货运客户进行细分的方法,先用聚类技术对货运历史数据进行聚类分析,根据聚类结果再用贝叶斯分类器对新数据分类.研究目的是为了根据不同类别的货主对铁路贡献的大小制定不同的优惠措施,并为铁路货运营销部门提供决策依据,提高铁路企业的客户关系管理和决策水平. 展开更多

关键词 数据挖掘 客户细分 聚类 贝叶斯分类算法 铁路货票

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云计算环境下基于模糊聚类的并行调度策略研究 被引量：6

15

作者 张千 梁鸿 郉永山 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第8期75-80,共6页

并行任务调度是分布式计算研究的核心问题之一,其结合大规模的石油地震勘探数据在处理过程中对高性能计算的需求,研究云计算环境下地震资料数据的并行调度问题。由于地震资料数据规模较大,因此通常将大作业进行分割,通过并行处理获得较... 并行任务调度是分布式计算研究的核心问题之一,其结合大规模的石油地震勘探数据在处理过程中对高性能计算的需求,研究云计算环境下地震资料数据的并行调度问题。由于地震资料数据规模较大,因此通常将大作业进行分割,通过并行处理获得较高的处理效率。对任务进行并行处理的一个关键问题是如何将划分后的任务分配到合适的调度节点,最高效的情况是使云计算环境中的每一个资源节点都在进行计算,并且计算性能高的节点执行作业块大且复杂的任务,性能相对低的资源节点则运行对计算性能要求不高的任务或小任务,以达到整体上的负载平衡。因此基于模糊聚类思想,提出一种任务与资源混合聚类的调度优化策略,以作业与资源节点属性的匹配程度为基准,对并行作业进行聚类划分求解,在缩小任务调度规模的同时,为动态调度任务奠定基础。在划分完成后引入基于改进的贝叶斯分类调度算法,将资源节点依据其实时负载情况与队列中的作业进行快速的匹配。实验证实,此方案具有较高的执行效率。 展开更多

关键词 云计算 并行调度 模糊聚类 任务资源混合聚类 贝叶斯分类算法

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Openstack云平台自适应认证系统负载均衡策略研究 被引量：4

16

作者 林韧昊 朱智强 +1 位作者 孙磊 胡翠云 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第9期302-309,共8页

Openstack作为开源云平台的行业标准,在身份认证方面主要通过Keystone组件来实现。Keystone作为Openstack认证授权的中枢组件,极易成为性能上的瓶颈,负载过高时会导致云平台无法正常工作。针对Openstack认证系统的效率及能耗问题,提出... Openstack作为开源云平台的行业标准,在身份认证方面主要通过Keystone组件来实现。Keystone作为Openstack认证授权的中枢组件,极易成为性能上的瓶颈,负载过高时会导致云平台无法正常工作。针对Openstack认证系统的效率及能耗问题,提出一种自适应Openstack认证系统负载均衡策略。该策略设计自适应管理框架及自适应策略触发阈值,通过改进朴素贝叶斯算法对节点负载状况进行分类;通过信息熵算法确定各特征值指标的权重,从任务的分发和迁移两个方面对资源进行合理的调度,从而实现负载均衡。通过云仿真平台Cloudsim来验证策略的可行性和有效性,实验结果表明该策略在任务量较大时能使得负载分布更加均衡。 展开更多

关键词 云计算 OPENSTACK KEYSTONE 负载均衡 自适应机制 朴素贝叶斯分类算法 信息熵

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基于安卓的隐私保护系统设计与实现

17

作者 黄玲玲 刘洋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第B12期79-83,97,共6页

近年来，在日常生活中安卓手机得到了广泛的使用。但安卓系统由于代码开源，再加上平台自身的粗粒度权限机制，易被不法分子发现安全漏洞，从而利用用户安装的软件窃取用户个人信息。基于安卓的隐私保护系统Final Defence，采用加权朴... 近年来，在日常生活中安卓手机得到了广泛的使用。但安卓系统由于代码开源，再加上平台自身的粗粒度权限机制，易被不法分子发现安全漏洞，从而利用用户安装的软件窃取用户个人信息。基于安卓的隐私保护系统Final Defence，采用加权朴素贝叶斯分类算法分析软件的安全性，从行为特征角度检测其安全性，并利用重打包技术嵌入安全代码，最终实现对软件的一对一控制。该系统有两种权限管理策略供用户选择，加强了软件安全性控制。经实验测试，Final Defence对于窃取用户信息的病毒木马的检测率达80％以上。 展开更多

关键词 隐私保护 贝叶斯分类算法 安全性控制 重打包

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