密度估计下异构网络数据异常辨识算法设计

作     者：尚建贞 王欣欣 SHANG Jian-zhen;WANG Xin-xin

作者机构：河南牧业经济学院信息工程学院(软件学院)河南郑州450000 华北水利水电大学机械学院河南郑州450000 

基　　金：河南省高校重点科研项目(21A520044) 

出 版 物：《计算机仿真》 (Computer Simulation)

年 卷 期：2024年第41卷第12期

页      码：477-481页

摘      要：在海量数据中辨识异常数据是确保异构网络安全运行的前提条件,为提高数据异常辨识精度、敏感性和效率,提出一种基于密度估计的异构网络数据异常辨识算法。采用稀疏去噪自编码网络消除异构网络中存在的噪声数据,避免噪声数据对辨识过程产生干扰,提高辨识结果的稳定性;通过密度估计获取异构网络数据的特征曲线,对其展开加权叠加处理,获得异构网络数据特征,并采用MISE最小准则优化窗宽,提高特征提取精度;引入欧几里得距离计算网络数据特征之间的相似度,设定异常辨识阈值,完成异构网络数据的异常辨识。实验结果表明,所提算法具有较高的辨识精度、敏感性和辨识效率。

主 题 词：密度估计 稀疏去噪自编码网络 异构网络 密度估计 数据异常辨识 

学科分类：0839[0839] 08[工学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-9348.2024.12.083

馆 藏 号：203156927...