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为了能够检测到无线网络系统中的已知和未知类型的入侵者,提高无线网络系统的安全性,本文提出了动态自适应模板法。该方法的基本思想是原有模板(分类结果)在聚类过程中不断更新,并且允许在聚类分析过程中构成新的模板。实验表明用该方法检测无线网络系统中的新型入侵者,准确率可达到98%。 相似文献
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基于免疫算法和反向传播神经元网络的无线网络入侵检测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了能够检测到无线网络系统中已知和未知类型的入侵者,提高无线网络系统的安全性,在对网络数据分析和研究的基础上,提出一种基于免疫算法和反向传播神经元网络的入侵检测方法。首先利用免疫算法对网络数据进行预处理,再运用反向传播神经元网络对处理后的数据(程序)进行识别。实验表明用该方法检测无线网络系统中的新型入侵者是可行、有效的,检测入侵者的准确率可达到97%。 相似文献
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为了较准确地检测出强干扰区中的R波和非典型R波,我们制定了一套与最小二乘小波相适应的、最大程度突出R波特征的检测策略.即是先选出与R波相类似的点,而后逐步消去非R波特征点.消去的策略包括动态阈值判断、多级重构判断、导数判断、周期判断、QRS波辅助判断以及丢失补偿等.经MIT数据库实验表明,R波检测准确率达到99.9%. 相似文献
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