湖南省教育厅科研基金(11C1025)
- 作品数：3 被引量：9H指数：2
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- QPSO优化的改进CLARANS聚类算法被引量：3
- 2013年
- CLARANS算法是一种有效且广泛应用的聚类算法,适合发现任意形状的聚类结果,但CLARANS算法在搜索过程中容易陷入局部最优解,从而忽略全局最优解。为了避免CLARANS算法在搜索中心点时易受局部最优解的影响,提出一种将CLARANS算法中的邻接点作为QPSO算法的量子粒子,结点代价作为适应度函数对其进行寻优的改进CLARANS算法。将该改进算法应用于UCI数据集,结果表明该算法聚类效果好、收敛快,算法的稳定性、收敛性及寻优能力都有很大提高。
- 段明秀
- 关键词：量子粒子群算法聚类适应度函数
- 一种基于密度的聚类算法实现被引量：5
- 2013年
- 基于密度的聚类算法OPTICS是一种大规模数据库的聚类算法,它是基于核心对象和可达距离来实现的.对于每一个核心对象将其邻域内的所有对象按到该核心对象的可达距离进行排序,每次都选择1个到该核心对象具有最小的可达距离的对象进行信息更新.算法实现采用优先队列保存候选对象以加快处理速度,最后用UCI数据集对算法进行聚类效果测试,结果表明OPTICS算法对数据集产生一个基于密度的簇排序结构.
- 段明秀唐超琳
- 关键词：数据挖掘聚类算法OPTICS聚类
- 基于SVM的CVE漏洞分类框架构造被引量：1
- 2013年
- 针对CVE字典缺少分类和归纳能力,无法为多重系统漏洞设计有效防御策略的局限,提出了CVE分类器的CVE漏洞分类框架.该CVE分类器根据不同的分类特征对CVE进行分类,在支持向量机的帮助下,CVE分类器自动地从相关的漏洞数据库(包括BID,X-Force和Secunia)中抽取训练数据,并基于该训练数据为分类特征建立学习模型.
- 彭华李宗寿
