基于数据挖掘的自适应网络入侵检测系统研究

文章提出采用数据挖掘技术,将误用检测和异常检测相结合,构建一个自适应网络入侵检测系统。通过对其关键技术进行研究,阐述实验设计思想。实验证明,该系统能及时更新规则,提高各种入侵检测率,具有一定的自适应能力。     

强干扰环境下高炉雷达信号机器学习算法

高炉料面属矿物-煤气-焦炭多元高温固体/熔体混杂共存的粗糙表面,其电磁反射特征包含非均匀和非平稳的气固混合介质的表层电磁回波信息、布料溜槽引起的周期性遮蔽效应、十字测温等装置引起的固定干扰,以及电磁辐射等环境因素引发的随机噪声.本文研究了复杂环境下调频连续波(FMCW)提取的料面信号,采用瞬时频率分析的希尔伯特-黄变换(HHT)方法代替传统快速傅里叶变换(FFT)方法.结合经验模态分解,将原始非平稳信号分解为若干个平稳的内在模式函数;并按照基于先验知识的决策树算法分类与学习,获得各类分量权值并加权突出真实物料的电磁信号;通过Hilbert变换得到原始信号的时频域特征,可以揭示流态化料面包含的丰富冶炼信息.同时该算法也有助于提高料面成像的帧准确率和稳定性,为钢铁行业节能减排提供可靠的数据支撑.     

结合矫正函数的决策树优化算法

通过分析ID3算法的基本原理及其多值偏向问题,结合矫正函数提出一种决策树优化算法。首先通过引进矫正函数对ID3算法进行改进,从而克服其多值偏向问题,然后运用数学中泰勒公式和麦克劳林公式的性质,对信息增益公式进行近似简化。标准数据集UCI上的实验结果表明,优化后的ID3算法不仅解决了原ID3算法的多值偏向问题,而且在构建决策树的过程中,既提高了平均分类准确率,又降低了构建决策树的复杂度,并且还缩短了决策树的生成时间。当数据集中的样本数较大时,优化后的ID3算法的效率得到了明显的提高。     

支持向量机决策树在隐患预警模型中的应用

危化企业的安全监控数据具有社会价值,对安全隐患进行实时精确的预测是预警研究的热点,本文从人、设备、环境和管理四个维度出发,对安全生产隐患预警的相关指标进行分析,构建隐患预警指标体系,在此基础上,构建了自底向上的基于支持向量机的决策树多分类预警模型,实现对安全等级的的准确分类并用于预警未来的安全生产状态,通过与自顶向下的多分类模型比较,证实本文所采用的预警模型具有较好的实时性和精确度,满足对预警模型的基本要求.     

基于异构代价敏感决策树的分类器算法

代价敏感学习方法常常假设不同类型的代价能够被转换成统一单位的同种代价,显然构建适当的代价敏感属性选择因子是个挑战。设计了一种新的异构代价敏感决策树分类器算法,该算法充分考虑了不同代价在分裂属性选择中的作用,构建了一种基于异构代价的分裂属性选择模型,设计了基于代价敏感的剪枝标准。实验结果表明,该方法处理代价机制和属性信息的异质性比现有方法更有效。     

决策树算法在饰品营销中的应用

阐述了饰品企业营销的现状,提出了将数据挖掘技术应用到饰品营销中的方案.在分析决策树算法的基础上,介绍了决策树算法及决策树的构造,并使用该算法对企业客户进行分类及对新客户类型预测,实现对商业数据中隐藏信息的挖掘,且对该挖掘模型进行了验证.     

基于决策树的企业成本控制

本文应用决策树的C4．5算法,分析企业生产中造成损耗的主要原因。生成的规则经检验具有较高的可靠性,可提供给生产技术人员参考。从而采取相应对策,达到降低成本、加强企业竞争力的作用。     

一种基于分辨矩阵的新的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一,但属性约简是一个NP难题,需要通过启发式知识实现.文中提出利用分辨矩阵求不同的条件属性组合相对于决策属性的正域的方法,并给出新的求核属性的方法.在此基础上,提出了一种利用分辨矩阵实现属性约简的新算法,该算法能快速求最少属性且实现简单,并实现了属性约简与规则提取的同步,最后通过实例证明了其正确性.     

一个医学数据集上的决策树分类研究

人乳头瘤病毒(HPV)是导致宫颈癌的一大要素。利用Weka这个数据挖掘平台,对中国肿瘤防治数据库山西子宫颈癌医学数据集进行C4.5决策树分类研究,从决策树中提取了一些比较有意义的规则,发现一些容易导致感染HPV病毒的因素。     

决策树分类算法在个性化图书推荐中的应用

采用数据挖掘中的决策树方法,对图书馆的图书借阅数据进行研究和分析,提出了基于读者阅读兴趣的个性化图书推荐模型。实验表明,该模型能够为新老读者有针对性地推荐新书,较好地实现了图书馆的个性化的创新服务。