基于数据挖掘的异常网络流量分析与检测研究

异常网络流量是指会对正常的网络应用造成不良影响的流量模式,早期网络规模小,数据量小,网络管理员就可分析出网络中的异常流量。随着网络规模的不断扩大,必须应用自动化、智能化技术处理网络异常流量,才能满足网络用户对网络应用安全的需求,在这种背景下出现了异常网络流量检测技术。文章提出一种基于数据挖掘技术的异常网络流量检测系统,给出系统的主要组成模块及主要设计流程,详细说明了数据挖掘模块,通过神经网络技术的应用提高了异常网络流量检测的效率及效果。     

一种基于ANP的卷包设备健康状态模糊综合评价方法

鉴于卷包设备健康状态的模糊性,文章提出了一种结合层次网络分析法(ANP)与模糊C均值聚类法(FCM)评价卷包设备健康状态的模糊综合评价方法.该方法利用ANP来确定各评价指标的权重,利用FCM计算各评价指标的隶属度,并合成计算得到最终的评价结果.最后,实例分析验证了评价方法的有效性.     

基于对比散度受限玻尔兹曼机深度学习的产品评论情感分析

针对目前大部分情感分析技术需要人工标注建立情感词典提取情感特征的问题,提出一种基于对比散度-受限玻尔兹曼机(CD-RBM)深度学习的产品评论情感分析方法。该方法在对产品评论时进行数据预处理并利用词袋模型产生产品评论的向量表示,然后通过CD-RBM提取产品评论的情感特征,最后结合支持向量机(SVM)将提取出来的情感特征进行文本情感分类。CD-RBM无需人工标注情感词典,即可获得情感特征,且可以提高特征的情感语义关联性;同时,SVM可以保证产品评论情感分类的准确度。通过实验确定了RBM最优训练周期为10,在此训练周期下对RBM、SVM、PCA+SVM,以及RBM+SVM方法进行了比较。实验结果表明,RBM特征提取和SVM分类结合方法能够获得最好的准确率和F值,并获得较好的召回率。