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针对高维数入侵检测数据集中信息冗余导致入侵检测算法处理速度慢的问题,提出了一种基于粒子群优化的入侵特征选择算法,通过分析网络入侵数据特征之间的相关性,可使粒子群优化算法在所有特征空间中优化搜索,自主选择有效特征子集,降低数据维度。实验结果表明该算法能够有效去除冗余特征,减少特征选择时间,在保证检测准确率的前提下,有效地提高了系统的检测速度。 相似文献
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介绍了广义粗糙集模型和Ziarko变精度粗糙集模型,找出了它们的不足;借助引入的误差参数β(0≤β<0.5),给出了基于后继邻域的一般二元关系下变精度粗糙集模型的β上近似、β下近似、3边界和β负域的定义以及β近似质量和β粗糙性测度定义;详细讨论了β上、下近似算子的性质、该模型与其他粗糙集模型的关系以及一般二元关系下两种变精度粗糙集模型的关系;最后,举例说明了该模型在信息处理中的应用。 相似文献
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由于容易实施, 基于投影梯度的分布式在线优化模型逐渐成为一种主流的在线学习方法. 然而, 在处理大数据应用时, 投影步骤成为该方法的计算瓶颈. 近年来, 研究者提出了面向凸代价函数的分布式在线条件梯度算法, 其悔界为${\rm O}(T^{3/4})$, 其中$T$是一个时间范围. 该算法存在两方面的问题, 一是其悔界劣于公认的悔界${\rm O}(\sqrt{T})$; 二是没有分析非凸代价函数的收敛性能, 而实际应用中代价函数大部分是非凸函数. 因此, 提出一种基于条件梯度的加速分布式在线学习算法, 使用Frank-Wolfe 步骤替代投影步骤, 避免昂贵的投影计算. 文中证明当局部代价函数为凸函数时, 所提算法达到公认的悔界${\rm O}(\sqrt{T})$; 当局部代价函数为潜在非凸函数时, 所提算法以速率${\rm O}(\sqrt{T})$收敛到平稳点. 最后, 仿真实验验证了所提算法的性能与理论证明的结论. 相似文献
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数据分析是将描述性的、诊断性的、预测性的和规定性的模型用于数据,来回答特定的问题或发现新的见解的过程。本文以百度搜索指数为平台,以“三门峡职业技术学院”为搜索关键词,利用网络爬虫软件截取2012-2017年6年中的百度热词周搜索点击次数,通过灰色预测模型分析得出年度对应时间周的周搜索次数预测方程,经与一元线性回归模型预测值对比后判决预测方程合理有效,预判出以后2个年度的关键词搜索次数。最后通过数据图表分析“三门峡职业技术学院”作为百度搜索关键词有着显著的时间特征:一是总搜索次数每年呈递增趋势,二是在一年内的各周峰谷值有着明显的起伏规律,结合百度指数平台对关键词的周期搜索分布进行分析,提出相应的应对方法。 相似文献
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根据装备制造业的发展需要,详细调研了企业采购、生产、销售流程,采用基于Web Services平台的B/S模式三层结构和智能客户端技术进行应用开发。依据对系统的需求和可行性分析,确定系统的总体设计思路和目标,以程序流程图、运行界面相结合的方式重点介绍了三层架构、合同签订模块和生产过程模块的实现。 相似文献
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