基于数据挖掘的Snort系统改进模型

针对Snort系统对新的入侵行为无能为力的缺点,设计了一种基于数据挖掘理论的Snort网络入侵检测系统的改进模型。该模型在Snort入侵检测系统的基础上增加了正常行为模式挖掘模块、异常检测引擎模块和新规则生成模块,使得系统具有从新的入侵行为中学习新规则和从正常数据中学习正常行为模式的双重能力。实验结果表明,新模型不仅能够有效地检测到新的入侵行为,降低了Snort系统的漏报率,而且提高了系统的检测效率。     

基于KDA和SVM的文档分类算法

为了高效地解决Web文档分类问题,提出了一种基于核鉴别分析方法KDA和SVM的文档分类算法。该算法首先利用KDA对训练集中的高维Web文档空间进行降维,然后在降维后的低维特征空间中利用乘性更新规则优化的SVM进行分类预测。采用了文档分类领域两个著名的数据集Reuters-21578和20-Newsgroup进行实验,实验结果表明该算法不仅获得了更高的分类准确率,而且具有较少的运行时间。     

一种基于索引的概念格分布式构造方法

现有的概念格并行/分布式构造算法在处理较大规模数据时,需要搜索大量不相关概念,降低了算法性能。为此,提出了一种基于索引的概念格分布式构造方法——LCBI,插入新概念时先利用索引快速找出新概念的极大相关概念,再对所有极大相关概念的子概念进行自顶向下地并行搜索以找出它们的交叉子概念,从而减少了搜索范围。理论分析和实验表明,在处理大规模稠密数据时,LCBI比其他分布式算法具有较明显的优势。     

基于并行组合模拟退火算法的过程挖掘

首先给出了过程挖掘问题的形式化描述,然后提出了一种适合过程挖掘的并行组合模拟退火算法。该算法采用因果关系矩阵作为过程模型的编码,与同类算法相比,对适应度函数、交叉和变异算子进行了改进,并利用模拟退火算法的特性提高了算法的收敛速度。仿真实验表明该算法能较有效地处理日志噪声问题。     

提取多尺度光照不变量的人脸识别

光照变化条件下的人脸图像识别一直以来都是图像处理中的热点和难点问题,为了提高人脸图像的识别率,提出了一种用于非均匀光照条件下人脸识别的算法.利用对数及二维小波变换的多尺度特性提取出人脸的光照不变量,然后运用PCA+LDA方法进行人脸特征提取,并采用基于欧氏距离的最近邻分类器进行识别.通过Matlab编程实验,在Yale B人脸库中达到了较高的识别率.     

基于离散区间的频繁嵌入式子树挖掘算法

针对频繁嵌入式子树挖掘,利用离散区间来构造投影库,给出一种基于离散区间的频繁嵌入式子树挖掘算法。该算法通过离散区间消除冗余投影,有效地压缩投影库的规模,提高了子树节点计数效率,减低了算法的时空复杂性。实验结果表明该算法具有较高的挖掘效率。     

Web数据挖掘中的可信数据来源

从大量Web信息中获取有用的信息是Web数据挖掘的关键问题.如何评价web信息是否可信,现在主要方法是通过BadRank算法进行内容评测,或是通过链接权重进行相关引用数计算.可信数据来源是数据挖掘的前提,在基于关键词的数据挖掘中,通过评价挖掘所涉及的不同数据域,以及数据域自身的可信性,对在不同域所获得的挖掘数据给以权重,从而对挖掘结果的序列产生影响,提高挖掘算法在获取可信结果方面的效率.并通过试验测试了可信域评价的效果.     

彩色图像中纯脸检测与定位的优化算法研究

人脸识别是当前模式识别应用的一个重要领域.在理解当前广泛使用的各种人脸识别算法的基础上,提出了一种基于多方法融合的彩色图像纯脸检测与定位的优化算法.该算法首先通过肤色检测及预处理技术缩小彩色图像人脸检测的搜索区域,然后应用基于物体区域方向的检测平面内任意旋转角度人脸计算方法;并通过二次计算旋转角度的方法来准确确定人脸区域的旋转角度;最后利用积分投影函数找到人脸候选区域中双眼的位置,结合人脸特征在人脸中的比例关系准确确定纯脸的位置.该算法还考虑了人脸侧偏时的情况.实验表明,本方法对平面内任意旋转及双眼存在的侧偏人脸有较好的检测效果,对不同光照条件有较好的鲁棒性.     

基于二进制关联规则提取算法的大学生就业竞争力分析

目前大学生就业竞争力分析是一个很重要的课题,但现有的分析方法多局限于对竞争力影响因素所占权重的分析,从而制约了大学生对各影响因素间的关联性的认识.根据关联规则分析理论,通过转化决策型数据,利用二进制关联规则挖掘算法对大学生就业竞争力进行科学分析,提取得出有效规则.通过对2007年度毕业生的就业竞争力评价,验证该方法的实用性、可行性.     

基于关联规则的分布式通信网告警相关性研究

描述了基于数据挖掘的通信网告警相关性分析.在分布式数据库中直接运用序列算法效率很低,因为这需要大量的额外通信.为此提出了一种有效的分布式关联规则挖掘算法--EDMA,它通过局部剪枝与全局剪枝来最小化候选项集数目和通信量.在局部站点上运用先进的压缩关联矩阵CMatrix统计局部项集支持数.此外还利用项目剪枝与交易剪枝共同来减少扫描时间.最后仿真验证了EDMA比其他经典分布式算法有更高的运算效率、更低的通信开销以及更好的可扩展性.