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Web异常数据挖掘的软件开发与改进研究 被引量:3

Development and improvement of Web abnormal data mining software
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摘要 为了提高对Web异常数据的检测及挖掘能力,保障Web网络数据库的安全稳定运行,进行Web异常数据挖掘的软件开发,提出一种基于堆栈弹出中断屏蔽的Web异常数据挖掘方法,并在Bootloader程序开发平台上进行软件开发。首先构建Web异常数据挖掘系统的总体结构模型,采用post关键字编译方法进行Web异常数据的堆栈弹出设计,软件模块化设计包括程序加载模块、数据寄存模块、异常数据交互式编译模块和中断屏蔽模块,创建LabWindows/CVI工程文件进行软件面板开发,生成用户界面文件,实现异常数据挖掘。测试结果表明,该系统能有效实现Web数据挖掘,准确挖掘概率有所提升。 In order to improve the detection and mining ability of Web abnormal data, and ensure the safe and stable opera- tion of Web network database, the software of Web abnormal data mining is developed, a Web abnormal data mining method based on the stack pop-up interrupt mask is presented, and software development is conducted in the Bootloader program devel- opment platform. The overall structure model of the Web data mining system is constructed. The post keyword compiling method is used to carry out the stack pop-up design of Web abnormal data. The software module design includes program loading mod- ule, data storage module, abnormal data interactive compiling module and interrupt mask module. A LabWindows/CVI project file was created to develop the software panel, generate the user interface file and realize the abnormal data mining. The test re- sults show that the system can effectively achieve Web data mining. The accurate mining probability has been improved.
出处 《现代电子技术》 北大核心 2017年第18期32-34,39,共4页 Modern Electronics Technique
基金 国家自然科学基金项目(61602168) 河南省基础与前沿技术研究计划项目资助(152300410006)
关键词 WEB网络 异常数据挖掘 软件开发 堆栈弹出 LABWINDOWS/CVI Web network abnormal data mining software development stack pop-up LabWindows/CVI
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