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网络入侵检测系统中无导师学习分析器的设计: 收藏
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引用; 《计算机工程与科学》2006年第7期28卷 28-29,38页; 作者：罗程钟诚李智广西大学计算机与电子信息学院广西科技厅信息网络中心广西南宁530012; 本文在基于数据挖掘的网络入侵检测系统框架基础上设计了一个无导师学习的分析器模型。该模型结合了核k-means聚类、模式挖掘、近似串匹配的方法,训练过程不需要使用带标记的数据,并且不需要保证每个训练数据集中正常数据和异常数据在...; 本文在基于数据挖掘的网络入侵检测系统框架基础上设计了一个无导师学习的分析器模型。该模型结合了核k-means聚类、模式挖掘、近似串匹配的方法,训练过程不需要使用带标记的数据,并且不需要保证每个训练数据集中正常数据和异常数据在数量上的比例关系。实验结果表明,该模型具有较高的检测率并降低了误报率。; 来源：详细信息评论

基于人工神经网络的编组站分类研究: 收藏
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引用; 《山西科技》2012年第2期27卷 24-26页; 作者：畅博铁道第三勘察设计院集团有限公司线站处站一室天津市300142; 针对目前编组站分类以定性分析为主、客观性较弱的情况,提出利用人工神经网络通过无导师学习,对编组站进行分类。实例表明,该方法客观,分类结果符合现实,为科学定量地对编组站分类提供了一种新方法。; 针对目前编组站分类以定性分析为主、客观性较弱的情况,提出利用人工神经网络通过无导师学习,对编组站进行分类。实例表明,该方法客观,分类结果符合现实,为科学定量地对编组站分类提供了一种新方法。; 来源：详细信息评论

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