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面向网络入侵检测的FHNN重抽样方法 被引量:1
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作者 赵月爱 陈俊杰 吕伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期135-136,139,共3页
为提高网络入侵检测系统的检测效率、降低数据的不平衡程度,在分析现有重抽样方法的基础上,根据网络入侵检测数据集的特点,提出快速分层最近邻(FHNN)重抽样方法,并在KDD’99数据集上进行实验验证。结果显示,该方法可以较好地删除噪声数... 为提高网络入侵检测系统的检测效率、降低数据的不平衡程度,在分析现有重抽样方法的基础上,根据网络入侵检测数据集的特点,提出快速分层最近邻(FHNN)重抽样方法,并在KDD’99数据集上进行实验验证。结果显示,该方法可以较好地删除噪声数据和冗余信息,减小数据的不平衡度和样本总量,而且运行速度快,适用于海量数据中的各类攻击检测。 展开更多
关键词 重抽样方法 非平衡数据 网络入侵检测 NCL算法 ADABOOST算法
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重抽样方法FHNN及其在入侵检测中的应用
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作者 赵月爱 陈俊杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第22期86-88,109,共4页
重抽样方法是常用的解决数据非平衡问题的一种有效手段,为提高入侵检测系统的检测效率,降低数据的不平衡程度,提出了快速分层最近邻FHNN重抽样方法,采用两阶段的基于负载均衡策略的高速网络入侵检测模型,按协议类型把KDD’99的训练数据... 重抽样方法是常用的解决数据非平衡问题的一种有效手段,为提高入侵检测系统的检测效率,降低数据的不平衡程度,提出了快速分层最近邻FHNN重抽样方法,采用两阶段的基于负载均衡策略的高速网络入侵检测模型,按协议类型把KDD’99的训练数据集划分并在每类子集上进行了各种实验。实验结果表明该方法不仅可以很好地删除噪声数据和冗余信息,尤其是类区域内样本,减小数据的不平衡度和样本总量,而且由于算法时间复杂度是线性阶的,在样本数量很大的情况下,运行速度非常快,适合从海量的数据中快速而有效地检测各类攻击。 展开更多
关键词 非均衡数据 重抽样方法 网络入侵检测系统 NCL算法 ADABOOST算法
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含有敏感因素二重抽样调查方法的改进 被引量:3
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作者 何华芹 刘建平 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2004年第8期126-127,共2页
关键词 抽样调查方法 市场调查 经济数学方法 数学模型
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具有多合同的广义加权保费的信度估计(英文)
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作者 温利民 梅国平 郑雄军 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2013年第3期225-236,共12页
本文讨论了广义加权保费原理下的信度估计,并把结论推广到多合同模型.通过概率分布的变换,本文得到了多合同模型下广义加权保费的非齐次和齐次信度估计.并且讨论了这些估计的统计性质.最后,运用重抽样方法讨论了信度因子中未知结构参数... 本文讨论了广义加权保费原理下的信度估计,并把结论推广到多合同模型.通过概率分布的变换,本文得到了多合同模型下广义加权保费的非齐次和齐次信度估计.并且讨论了这些估计的统计性质.最后,运用重抽样方法讨论了信度因子中未知结构参数的估计.数值模拟表明,非齐次信度估计能运用于保险实际. 展开更多
关键词 损失函数 广义加权保费 信度估计 齐次估计 重抽样方法
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采样频次对渔业资源调查物种丰富度估计的影响 被引量:2
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作者 吴桢 薛莹 +2 位作者 张崇良 任一平 徐宾铎 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期34-41,共8页
合理的调查采样设计可有效降低调查成本、获取高质量的调查数据。为深入理解采样频次对渔业生物物种丰富度估计的影响,本文基于2009—2010年胶州湾近岸水域逐月张网的渔业调查数据,采用计算机模拟重抽样方法,比较了简单随机抽样和两种... 合理的调查采样设计可有效降低调查成本、获取高质量的调查数据。为深入理解采样频次对渔业生物物种丰富度估计的影响,本文基于2009—2010年胶州湾近岸水域逐月张网的渔业调查数据,采用计算机模拟重抽样方法,比较了简单随机抽样和两种分层随机抽样方案下不同采样频次在物种丰富度估计方面的表现。研究表明,三种采样方案下的物种丰富度的相对估计误差(REE)和相对偏差(RB)绝对值均随采样频次的增加而降低;简单随机抽样的REE值和RB值的绝对值略高于分层随机抽样;物种丰富度探测率达到90%、80%和70%时分别需要进行10、8和6次调查。对于胶州湾等温带半封闭海湾渔业生物多样性的调查,调查频次应尽可能覆盖全年以保证调查数据的代表性。 展开更多
关键词 采样频次 渔业资源 物种丰富度 张网调查 胶州湾 重抽样方法
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单双边混合数据下比例比的渐近置信区间构造 被引量:1
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作者 覃愿 伏启翔 +1 位作者 刘青松 邱世芳 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2021年第3期252-259,共8页
研究了单双边混合试验设计下2种治疗的治愈率之比的渐近置信区间构造问题。基于非独立模型下的单双边混合数据提出了Wald置信区间,基于Agresti-Coull方法的修正Wald置信区间,基于对数变换的置信区间,基于似然比检验的置信区间以及Bootst... 研究了单双边混合试验设计下2种治疗的治愈率之比的渐近置信区间构造问题。基于非独立模型下的单双边混合数据提出了Wald置信区间,基于Agresti-Coull方法的修正Wald置信区间,基于对数变换的置信区间,基于似然比检验的置信区间以及Bootstrap重抽样置信区间,通过模拟研究了各种置信区间的经验覆盖概率,经验区间宽度以及左、右非覆盖概率。结果表明:基于Agresti-Coull方法的修正Wald置信区间,基于对数变换的置信区间和Bootstrap重抽样置信区间即使在小样本下的经验覆盖概率都很接近置信水平,大样本下所提出的各种置信区间都有很好的覆盖性质;同时,基于对数变换的置信区间和Bootstrap重抽样置信区间具有对称的左右非覆盖概率,因而具有良好的区间位置。最后,耳科临床数据进一步验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 Bootstrap重抽样方法 单双边混合数据 置信区间 经验覆盖概率
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