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杨宇舟

作品数：2 被引量：3H指数：1
供职机构：电子科技大学更多>>
发文基金：四川省自然科学基金国家科技部科技人员服务企业行动项目国家电子信息产业发展基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇异常检测
  • 2篇聚类
  • 1篇多核
  • 1篇特征提取
  • 1篇网络
  • 1篇网络异常
  • 1篇网络异常检测
  • 1篇分支定界算法
  • 1篇K-MEAN...
  • 1篇K-MEAN...

机构

  • 2篇电子科技大学

作者

  • 2篇杨宇舟
  • 1篇张凤荔
  • 1篇王勇

传媒

  • 1篇计算机科学

年份

  • 2篇2012
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于K-MEANS聚类的分支定界算法在网络异常检测中的应用被引量：1
2012年
网络异常检测技术是入侵检测领域研究的热点之一。在异常检测中,针对其存在的对训练集中关键数据的选取不准确、选取过程耗时较长、检测的误报率过高等问题,结合经典的K-MEANS算法和分支定界算法,建立起一种网络异常检测模型,以有效地提高在大量训练集中选取关键数据的准确率,同时降低数据选取的时耗。通过大量基于著名的KDD Cup 1999数据集的实验,表明此模型能够达到较高的检测准确性,并能有效地控制检测错误报警的发生。
杨宇舟张凤荔王勇
关键词：异常检测K-MEANS
基于特征提取的聚类异常检测技术的研究与实现
网络的高速发展使得人们的生活越来越方便，人们越来越依赖于网络来进行工作、学习。随着网络复杂程度的加大，诸多不安全网络因素也随之而来，各种网络攻击、病毒的出现影响到了人们的网络生活，带来了很多安全方面的隐患。 异常检测技术...
杨宇舟
关键词：异常检测聚类多核
文献传递
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