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基于邻域关系的网络入侵检测特征选择 总被引:1,自引:0,他引:1
入侵检测数据集具有数据量大、特征敷众多、连续型数据的特点.粗糙集是一种有效处理不确定性、不一致性、海量数据的有效分类工具,其特点是保持入侵检测数据集的分类能力不变,进行特征选择.为了避免传统粗糙集特征选择方法所必需的离散化过程带来的信息损失,引入邻域粗糙集模型,提出基于邻域关系的网络入侵检测数据特征选择方法.该方法从所有特征出发,根据特征重要度逐步删除冗余的特征,最后得到关键特征组进行分类研究.在CUP99入侵检测数据集上进行特征选择,并进行了分类实验,实验结果表明该方法是有效可行的. 相似文献
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结合南京外秦淮河的实地调研,指出了国内城市滨水带状绿地建设存在的问题,分析了游人在带状滨水区的行为特征,并引入人性化设计原则,以期对同类滨水带状区域的建设提供借鉴。 相似文献
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敦煌由于其地域的特征,并受到降水稀少(年平均降水39—40mm)以及土壤水分性质的影响,敦煌西湖湿地的植被分布也受到相应的制约,为了研究这种植被分布差异对生物多样性的影响,在气候变化和人类活动的双重影响下,我国西北的干早区域生态环境进一步恶化,其中最突出的问题就是人类活动对水资源无序过度开发利用。人类活动导致环境变化的脆弱性显著增大,人口数量的增加、对有限资源的过度依赖及全球变暖等都意味着人类社会和生态环境比以往更加敏感和脆弱。甘肃敦煌气候极端干旱,生态十分脆弱。近些年来,由于人口数量的持续增长和耕地规模不断扩大,水资源消耗过度,环境明显退化,著名的人类文化遗产莫高窟)曼自然奇观呜沙山、月牙泉等的存衍受到严重威胁,引起国内外的广泛关注。因此,本文将该区域作为研究对象,综合应用实地调查、“3S”技术、生态空间分析、模型模拟等方法,从不同角度和层次分析敦煌近20年来的生态环境演变过程及驱动机制,并提出了生态环境保护与恢复的途径及可持续发展实验区建设的模式,为该区域水土资源的合理利用和生态保护提供依据。 相似文献
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机器学习技术的广泛应用引发了人们对机器学习模型可信度的关注,而黑盒测试技术已被证明是揭示软件潜在问题的有效手段,如何利用黑盒测试技术分析和评估机器学习模型的质量和可信度是文章关注的重点。文章重点讨论机器学习模型及其黑盒测试的理论和方法,包括机器学习模型相关概念、机器学习模型测试重难点以及如何开展机器学习模型的黑盒测试,旨在为机器学习模型的性能评估和质量保证提供具有可行性、通用性和实践性的评测过程和方法。 相似文献