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一种基于选择性协同学习的网络用户异常行为检测方法被引量：36: 2014年; 为了快速准确检测网络用户的异常行为,机器学习技术得到了广泛应用.但随着用户规模的扩大及用户行为的复杂化,基于机器学习的传统检测方法面临着大量标记训练样本而导致的巨大开销、实际网络用户异常行为数据非平衡性而导致的检测准确性不足等问题.因此,将选择性集成技术引入到协同学习过程中,提出了一种基于选择性协同学习的网络用户异常行为检测方法,使用基于多数类分布的改进EasyEnsemble方法将非平衡训练样本划分为平衡的样本子集,然后使用基于混合扰动的生成方法构造差异性成员分类器对样本子集进行协同学习,在学习过程中使用选择性集成进行置信度计算与数据更新以减少开销,并基于准确性选择构建集成分类器用于实际检测,使得检测方法在获得非平衡性复杂分布数据的处理能力的同时进一步提高检测准确性.实验结果表明,该方法较传统方法减少了对训练样本中标记数据的需求,同时在准确性评价指标上表现更好,能更快速准确地检测出网络用户的异常行为.; 陆悠李伟罗军舟蒋健夏怒; 关键词：支持向量机

GPCR跨膜螺旋的结构拓扑建模及其预测方法被引量：2: 2013年; 7个α跨膜螺旋组成的螺旋束是G蛋白偶联受体的最主要拓扑特征,其三维结构的预测精度直接影响完整受体的三维结构预测、配体对接及功能分析的准确性.近期许多研究小组提出了各种方法,同时也遇到了一个共同的问题:采样时难以在7个跨膜螺旋结构的保守性与局部多样性之间获得平衡,其实质是未将两者统一到一个系统模型中.文中针对跨膜螺旋的空间结构特点,建立了兼顾保守性与多样性的结构拓扑模型,并利用该模型形成了4阶段的结构优化方法,试图获得采样广度与深度的平衡.同时,引入基于结构拓扑的能量项与约束,起到了优化评判标准和剪裁采样空间的作用,有效地预测了跨膜螺旋的三维结构.使用文中方法展开了3组验证实验,用8个已解构的目标分别与GPCRDOCK2010的参赛结果、知名结构预测工具Swiss和MODELLER进行了比较.与Swiss的比较中,文中方法有5个目标获得了更优的三维螺旋结构;与单模板、多模板的MODELLER的比较中,文中方法分别在6个目标与7个目标上取得了优势.; 吴宏杰吕强权丽君陈荣陈沙沙李海鸥钱培德; 关键词：G蛋白偶联受体结构拓扑

一种面向增删操作的粗糙集属性约简更新算法被引量：2: 2015年; 属性约简是粗糙集理论的核心内容之一,在信息系统的对象信息不断出现增删等更新操作的环境下,如何进行快速有效的属性约简则是一个亟需解决的迫切问题.提出一种面向增删操作的属性约简更新算法,面向更新前后的决策表,首先分析了对象信息动态增加与删除情况下信息熵的变化机制以及约简属性对新增或删除对象的区分情况,然后提出基于区分情况的新条件熵值的计算方法,最后给出基于散列表的属性约简更新算法.实验结果证明,本文方法可以快速求解出增删更新后的属性约简结果,其性能较传统方法有较大优势.; 陆悠华泽奚雪峰张妮吴宏杰; 关键词：粗糙集属性约简

模糊综合评价建模方法及其应用被引量：13: 2015年; 针对群体评价过程中遇到的一些问题,诸如变量繁多、结构复杂、多种因素相互交织且对不确定因素难以准确量化等,提出了基于模糊一致性矩阵进行模糊综合评价的新方法,并构建了模糊综合评价模型。该模型综合运用模糊层次分析和模糊综合评价方法,将边界不清、多维性、模糊性等不确定性因素进行模糊量化,然后通过对各种评价因素的分类和权重调节的模糊化处理以及模糊关系合成,实现了基于模糊推理机制进行群体综合评价,提高了群体评价的效率。; 葛侠付保川; 关键词：模糊层次分析法模糊综合评价模型

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江苏省自然科学基金(BK20131154)