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1.
改进的多模式匹配算法   总被引:28,自引:2,他引:26  
在有限自动机的多模式匹配算法(DFSA算法)的基础上,结合Quick Search算法的优点,提出了一个快速的多模式字符串匹配算法,之后在算法中以连续跳跃的思想,给出了另一个更加有效的改进,在一般情况下,这两个算法不需要匹配目标文本串中的每个字符,并充分利用了匹配过程是本次匹配不成功的信息,跳过尽可能多的字符,在模式串较长和较短的情况下,算法都有很好的性能,实验表明,在模式串较短时,所提出的算法需要的匹配时间仅为DFSA算法的1/2到1/5,在模式串较长时,所需时间为DFSA算法的1/3至1/7。  相似文献
2.
基于时间序列分析的分布式拒绝服务攻击检测   总被引:28,自引:0,他引:28  
该文分析了分布式拒绝服务(DDoS)攻击的特点,提出了一种基于流连接密度(FCD)时间序列分析的DDoS攻击检测方法,该方法通过拟合FCD时间序列的自适应自回归模型,获得能够在多维空间描述当前流量状态的AAR模型参数向量序列,然后使用经过样本训练的支持向量机(SVM)分类器进行攻击识别;充分考虑了报警的时间间隔及分布情况,提出一种报警可信度评估算法对SVM分类结果进行二次处理,以消除网络流量噪声及分类错误所带来的影响.实验结果显示,该检测方法能够有效检测DDoS攻击,可信度评估算法能够明显减少误报,降低误报率,显著提高检测质量.  相似文献
3.
The problem of similarity search in large time series databases has attracted much attention recently. It is a non-trivial problem because of the inherent high dimensionality of the data. The most promising solutions involve first performing dimensionality reduction on the data, and then indexing the reduced data with a spatial access method. Three major dimensionality reduction techniques have been proposed: Singular Value Decomposition (SVD), the Discrete Fourier transform (DFT), and more recently the Discrete Wavelet Transform (DWT). In this work we introduce a new dimensionality reduction technique which we call Piecewise Aggregate Approximation (PAA). We theoretically and empirically compare it to the other techniques and demonstrate its superiority. In addition to being competitive with or faster than the other methods, our approach has numerous other advantages. It is simple to understand and to implement, it allows more flexible distance measures, including weighted Euclidean queries, and the index can be built in linear time. Received 16 May 2000 / Revised 18 December 2000 / Accepted in revised form 2 January 2001  相似文献
4.
Web日志挖掘中的数据预处理技术研究   总被引:27,自引:0,他引:27  
赵伟  何丕廉  陈霞  谢振亮 《计算机应用》2003,23(5):62-64,67
在Web数据挖掘研究领域中,Web日志挖掘是Web数据挖掘研究领域中一个最重要的应用方面。而数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用。文中深入探讨了数据预处理环节的主要任务,并介绍这个过程中一些特殊情况的处理方法。  相似文献
5.
Web使用挖掘技术研究   总被引:27,自引:0,他引:27  
简要介绍了WEB挖掘的基本概念及其分类,讨论了web使用挖掘的有关理论及其应用。重点分析了Web使用挖掘的主要研究对象和研究方法,包括:挖掘的数据对象、数据的采集、数据预处理、模式发现、模式分析及其相关技术。展望了Web使用挖掘的未来研究方向。  相似文献
6.
混沌时间序列分析中的相空间重构技术综述   总被引:27,自引:0,他引:27       下载免费PDF全文
本文对混沌时间序列分析中的相空间重构技术进行了分析和评价,总结了国内外学者的研究进展,并展望了未来的研究方向。  相似文献
7.
应用混沌理论的电力系统短期负荷预测   总被引:25,自引:3,他引:22  
梁志珊  王丽敏 《控制与决策》1998,13(1):87-90,94
应用混沌方法对电力系统历史负荷时间序列进行数理统计处理,并将这种混沌特性应用于知期负荷预测。不直接考虑气候等随机因素,只要根据过去负荷时间序列及计算所得的Lyapunov指数规律,就可得到较高的预测精度。对东北电网实际负荷时间序列进行预测,取得满意的结果。  相似文献
8.
Financial Forecasting Using Support Vector Machines   总被引:25,自引:0,他引:25  
The use of Support Vector Machines (SVMs) is studied in financial forecasting by comparing it with a multi-layer perceptron trained by the Back Propagation (BP) algorithm. SVMs forecast better than BP based on the criteria of Normalised Mean Square Error (NMSE), Mean Absolute Error (MAE), Directional Symmetry (DS), Correct Up (CP) trend and Correct Down (CD) trend. S&P 500 daily price index is used as the data set. Since there is no structured way to choose the free parameters of SVMs, the generalisation error with respect to the free parameters of SVMs is investigated in this experiment. As illustrated in the experiment, they have little impact on the solution. Analysis of the experimental results demonstrates that it is advantageous to apply SVMs to forecast the financial time series.  相似文献
9.
加权一阶局域法在电力系统短期负荷预测中的应用   总被引:24,自引:0,他引:24       下载免费PDF全文
在混沌时间序列的基础上提出加权一阶局域法, 并将其应用于电力系统历史负荷数据序列进行预测. 通过对华东某电网实际负荷数据进行预测, 结果令人满意.  相似文献
10.
基于Web的日志挖掘数据预处理方法的研究   总被引:22,自引:0,他引:22  
随着WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现,使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段,Web日志挖掘就是运用数据挖掘的思想来对服务器日志进行分析处理,论文针对基于日志的数据挖掘提出了前期的几种数据预处理方法,目的是分割服务器日志为多个独一无二的用户的一次访问序列,并给予了很好的算法实现。  相似文献
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