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韩立娟

作品数：1 被引量：4H指数：1
供职机构：大庆石油管理局更多>>
发文基金：黑龙江省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇入侵
  • 1篇入侵检测
  • 1篇属性加权
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇加权
  • 1篇K-MEAN...
  • 1篇K-MEAN...

机构

  • 1篇哈尔滨工程大...
  • 1篇大庆师范学院
  • 1篇大庆石油管理...

作者

  • 1篇于海涛
  • 1篇李梓
  • 1篇王慧强
  • 1篇韩立娟

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于模拟谐振子的优化K-means聚类算法被引量：4
2012年
针对K-means算法全局搜索能力的不足,提出了基于模拟谐振子的优化K-means聚类算法(SHO-KM),该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择敏感问题,能够获得全局最优的聚类划分。为了提高聚类划分质量,在聚类过程中采用基于Fisher分值的属性加权的实体之间距离计算方法,使用属性加权距离计算方法进行聚类划分时,无论是球形数据还是椭球形数据都能够获得较好的聚类划分结果。对KDD-99数据集的仿真实验结果表明,该算法在入侵检测中获得了理想的检测率和误报率。
于海涛王慧强李梓韩立娟
关键词：聚类属性加权入侵检测
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共1页<1>
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