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提出了一种将无监督聚类和支持向量机相结合的新的入侵检测方法。算法具有无监督聚类速度快和支持向量机精度高的优点,其基本思想是通过将网络数据包和聚类中心的比较确定是否需要进一步的采用支持向量机进行分类,从而减少了通过支持向量机的数据量,达到速度与精度的统一。实验采用KDD99的测试数据,结果表明,该方法能够有效的检测网络数据中的已知和未知入侵行为。 相似文献
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提出了基于频繁特征项集的文档聚类方法。对预处理后的文档,通过Apriori算法找出文档频繁特征项集,依据其子集中频繁特征词语对相关文档进行聚类,该方法能够有效降低特征项的维数,并能够通过频繁特征词语集合对聚类后的类别进行适当的描述。 相似文献
826.
一种面向态势估计中分群问题的聚类方法 总被引:9,自引:0,他引:9
对目标分群技术问题进行了描述,分群或聚类问题是态势估计需要实现的一个重要功能,主要根据底层融合的结果应用聚类分析法实现战场目标分群。目标分群的结果有助于确定态势元素之间的相互关系,从而解释问题领域的各种行为,辅助指挥决策。提出使用CHAMELEON算法对战场目标或群进行划分,根据相对互连性RI和相对近似性RC所表征的相似度把它们形成更高层次的群。 相似文献
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829.
由于参数设置导致数据挖掘结果异常的例子很多,为了解决这一问题,出现了免参数据挖掘思想。对Kolmogorov复杂度理论进行了研究,将其和免参数据挖掘思想相结合,提出了一种基于压缩的相异度度量SCDM。由于压缩算法是空间和时间高效性算法,使得应用该算法的相异度度量也具有较好的性能。实验表明将这种相异度度量应用到层次聚类算法中,其聚类的准确率也较高。 相似文献
830.
提出一种利用遗传算法进行TS模糊模型的优化设计方法。首先定义了TS模糊模型的精确性指标,给出模糊模型解释性的必要条件。然后利用模糊聚类算法和最小二乘法辨识初始的模糊模型;利用多目标遗传算法优化模糊模型;为提高模型的解释性,在遗传算法中利用基于相似性的模糊集合和模糊规则简化方法对模型进行约简。最后利用该方法进行一类二阶合成非线性动态系统的建模,仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献