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Iterative Dichotomiser Posteriori Method Based Service Attack Detection in Cloud Computing
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作者 B.Dhiyanesh K.Karthick +1 位作者 R.Radha Anita Venaik 《Computer Systems Science & Engineering》 SCIE EI 2023年第2期1099-1107,共9页
Cloud computing(CC)is an advanced technology that provides access to predictive resources and data sharing.The cloud environment represents the right type regarding cloud usage model ownership,size,and rights to acces... Cloud computing(CC)is an advanced technology that provides access to predictive resources and data sharing.The cloud environment represents the right type regarding cloud usage model ownership,size,and rights to access.It introduces the scope and nature of cloud computing.In recent times,all processes are fed into the system for which consumer data and cache size are required.One of the most security issues in the cloud environment is Distributed Denial of Ser-vice(DDoS)attacks,responsible for cloud server overloading.This proposed sys-tem ID3(Iterative Dichotomiser 3)Maximum Multifactor Dimensionality Posteriori Method(ID3-MMDP)is used to overcome the drawback and a rela-tively simple way to execute and for the detection of(DDoS)attack.First,the pro-posed ID3-MMDP method calls for the resources of the cloud platform and then implements the attack detection technology based on information entropy to detect DDoS attacks.Since because the entropy value can show the discrete or aggregated characteristics of the current data set,it can be used for the detection of abnormal dataflow,User-uploaded data,ID3-MMDP system checks and read risk measurement and processing,bug ratingfile size changes,orfile name changes and changes in the format design of the data size entropy value.Unique properties can be used whenever the program approaches any data error to detect abnormal data services.Finally,the experiment also verifies the DDoS attack detection capability algorithm. 展开更多
关键词 id3(Iterative dichotomiser 3)maximum multifactor dimensionality posterior method(id3-MMDP) distributed denial of service(DDoS)attacks detection of abnormal dataflow SK measurement and processing bug ratingfile size
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基于决策树ID3改进算法的煤与瓦斯突出预测 被引量:17
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作者 李定启 程远平 +3 位作者 王海峰 王亮 周红星 孙建华 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期619-622,共4页
为提高工作面突出预测指标预测的准确率,根据灰色相关理论和决策树ID3算法,提出了基于决策树ID3改进算法的煤层工作面煤与瓦斯突出预测方法。该方法以工作面的钻屑解吸指标作为主要决策属性,以地质构造、瓦斯浓度变化等现场较为直观的... 为提高工作面突出预测指标预测的准确率,根据灰色相关理论和决策树ID3算法,提出了基于决策树ID3改进算法的煤层工作面煤与瓦斯突出预测方法。该方法以工作面的钻屑解吸指标作为主要决策属性,以地质构造、瓦斯浓度变化等现场较为直观的突出征兆作为辅助决策属性,同时根据矿井实际工作面煤与瓦斯突出数据建立预测样本数据集,把决策属性的相对灰色关联度作为决策树ID3改进算法的最大信息增益计算权重,建立了煤层工作面煤与瓦斯突出决策树预测模型,并采用该预测模型对10组煤与瓦斯突出数据进行了预测,结果表明,该模型预测的准确率显著高于采用单一钻屑指标预测的准确率。 展开更多
关键词 决策树 id3改进算法 煤与瓦斯突出 预测方法
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ID3算法在高考志愿分析中的应用 被引量:5
3
作者 徐飞 谢憬憬 张连堂 《河南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2008年第2期210-212,共3页
运用ID3算法和最小二乘法构建高考志愿录取预测模型,给出决策树算法以及数据预处理、模型建立、模型比较、准确性评估的过程,最后得出相关规则对考生填报志愿进行预测性指导.
关键词 id3算法 数据挖掘 决策树归纳法 最小二乘法 高考志愿分析
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ID3算法在计算机成绩分析中的应用 被引量:5
4
作者 王永梅 《合肥学院学报(自然科学版)》 2010年第1期34-38,共5页
通过介绍数据挖掘的概念和决策树分类方法,论述了ID3算法的基本思想和实现方法,并用该算法对学生计算机成绩进行分析,构造计算机成绩决策树并从中提取出一些重要规则,为教师教和学生学提供参考依据.
关键词 数据挖掘 决策树 id3算法 成绩分析
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基于ID3算法的商务网站客户分类研究 被引量:4
5
作者 郑焱 《软件工程》 2020年第3期35-37,共3页
ID3算法作为最经典的决策树分类方法,因其直观、简单、容易实现等优点,在电子商务领域得到了广泛应用。文章首先分析了ID3算法的基本原理与流程,然后以某商务网站为例,以其客户交易数据为研究对象,深入探讨了该算法在客户分类中的具体... ID3算法作为最经典的决策树分类方法,因其直观、简单、容易实现等优点,在电子商务领域得到了广泛应用。文章首先分析了ID3算法的基本原理与流程,然后以某商务网站为例,以其客户交易数据为研究对象,深入探讨了该算法在客户分类中的具体应用。通过该算法的使用,可对商务网站的客户进行准确分类,从而为其开展个性化服务及精准营销提供重要的理论依据。 展开更多
关键词 决策树分类方法 id3算法 客户分类
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ID3算法在高校大学生综合素质测评中的应用研究 被引量:1
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作者 王倩倩 刘萌 《信息与电脑》 2022年第11期35-39,共5页
大学生综合素质测评是各高校对大学生的一种评价指标,是评奖评优评先的重要参考依据。以Y大学为例,综合素质测评采取定量考评和定性考评相结合的方法,涉及学生的品德素质、专业素质、社会实践素质以及创新素质等方面,但对综合测评数据... 大学生综合素质测评是各高校对大学生的一种评价指标,是评奖评优评先的重要参考依据。以Y大学为例,综合素质测评采取定量考评和定性考评相结合的方法,涉及学生的品德素质、专业素质、社会实践素质以及创新素质等方面,但对综合测评数据的利用并没有达到很好的效果。迭代二叉树3代(Iterative Dichotomiser3,ID3)算法是一种基于信息增益的决策树算法,是进行数据分析和数据挖掘最经典的算法,是目前引用最多的决策树算法。文章以Y大学某班综合测评数据为例,利用决策树ID3算法综合分析学生综合测评数据。实验结果表明,挖掘出影响一个学生综合测评结果是否优秀的最主要因素是专业素质,其次是品德素质,而社会实践素质对其影响最小。研究结果可以为学校进一步培养德智体美劳全面发展的人才提供数据参考。 展开更多
关键词 决策树 迭代二叉树3代(id3)算法 信息增益 综合测评数据 教学方法
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矿物药性味及其与溶出成分的关系 被引量:4
7
作者 李巍然 姜效典 李颖 《矿物学报》 CAS CSCD 北大核心 1994年第2期164-171,共8页
以溶出成分化学元素种类为特征,以性、味为类别标记构成矿物药模式,用ID3方法分别对不同的矿物药模式集做自适应模式识别。获得结果表明:非Sr-非As-非Zn组合是决定矿物药性寒凉的主要溶出成分元素组合,含As组合与非Sr-非As-非Zn非B... 以溶出成分化学元素种类为特征,以性、味为类别标记构成矿物药模式,用ID3方法分别对不同的矿物药模式集做自适应模式识别。获得结果表明:非Sr-非As-非Zn组合是决定矿物药性寒凉的主要溶出成分元素组合,含As组合与非Sr-非As-非Zn非B组合是决定矿物药性温热的主要溶出成分元素组合;矿物药味辛、味甘、味酸、味苦和味咸各自与溶出成分中Ni、Zn、Pb、Ti、Sr、Cr、Bi、Ba、Al相互间的不同组合有关。 展开更多
关键词 矿物药 性味 溶出成分
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不同性味矿物药的特征元素组成 被引量:1
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作者 李巍然 姜效典 李颖 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1994年第S3期107-115,共9页
应用自适应模式识别的ID3方法,通过30种和36种矿物药模式,分别建立起矿物药的“性”与其溶出元素的种类及含量之间和矿物药的“味”与其溶出元素的种类及含量之间的一般关系.矿物药的性与Si、Mn、Al、Sr的不同含量有... 应用自适应模式识别的ID3方法,通过30种和36种矿物药模式,分别建立起矿物药的“性”与其溶出元素的种类及含量之间和矿物药的“味”与其溶出元素的种类及含量之间的一般关系.矿物药的性与Si、Mn、Al、Sr的不同含量有关,矿物药的味与Cu、Fe、Mn、Ca的不同含量有关.上述元素为决定矿物药性味的特征元素. 展开更多
关键词 矿物药 药性 药味 特征元素组成 自适应模式识别 id3方法
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决策树技术在高职院校学生成绩分析中的应用研究 被引量:9
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作者 王平霞 郝志廷 《电脑知识与技术》 2013年第5期2960-2963,共4页
该文通过介绍数据挖掘的概念和决策树分类方法,论述了ID3算法的基本思想和实现方法,并用该算法对高职院校学生成绩进行分析,建立基于决策树技术的学生成绩分析应用研究模型。通过该模型分析,找出了影响学生成绩的潜在因素,为提高教学质... 该文通过介绍数据挖掘的概念和决策树分类方法,论述了ID3算法的基本思想和实现方法,并用该算法对高职院校学生成绩进行分析,建立基于决策树技术的学生成绩分析应用研究模型。通过该模型分析,找出了影响学生成绩的潜在因素,为提高教学质量提供参考依据。 展开更多
关键词 数据挖掘 决策树 id3算法 成绩分析
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一种基于改进DRNN网络的决策树构建方法
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作者 郭娜 田亚菲 +1 位作者 郝洁 贾存丽 《软件》 2010年第11期8-11,共4页
决策树是数据挖掘和归纳学习的重要方法。本文介绍了ID3算法,ID3算法存在着倾向于取值较多属性的缺点;神经网络也可以用来分类,但是神经网络不易于分类规则的提取。在遗传算法优化的DRNN网络的基础上,提出了使用差量法构建决策树的方法... 决策树是数据挖掘和归纳学习的重要方法。本文介绍了ID3算法,ID3算法存在着倾向于取值较多属性的缺点;神经网络也可以用来分类,但是神经网络不易于分类规则的提取。在遗传算法优化的DRNN网络的基础上,提出了使用差量法构建决策树的方法。该方法既具有神经网络分类的高精度,而且分类规则比较直观。实验数据分析表明,本文提出的方法更加接近实际情况,能够更好的进行预测和分类。 展开更多
关键词 数据挖掘 决策树 id3算法 神经网络 差量法
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基于决策树算法在高校招生决策系统的应用与研究
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作者 刘思宏 《西安文理学院学报(自然科学版)》 2015年第3期67-70,共4页
随着高校生源质量的下降,提高高校考生的报到率是当务之急.分析影响报到率的条件,预测报到结果,能够为院校招生教学等工作提供有价值的参考依据.结合数据挖掘技术中决策树ID3算法建立决策树模型,并结合BMH模式匹配算法及朴素贝叶斯方法... 随着高校生源质量的下降,提高高校考生的报到率是当务之急.分析影响报到率的条件,预测报到结果,能够为院校招生教学等工作提供有价值的参考依据.结合数据挖掘技术中决策树ID3算法建立决策树模型,并结合BMH模式匹配算法及朴素贝叶斯方法对ID3模型结论进行验证,对提高报到率具有一定的实用价值. 展开更多
关键词 决策树 id3算法 模式匹配算法 朴素贝叶斯方法
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案例驱动下的分类与预测课程教学方法研究 被引量:3
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作者 方欢 方贤文 +1 位作者 郭娟 陈小奎 《长春师范大学学报》 2018年第8期67-72,共6页
数据挖掘技术是实现数据智能、更好地利用数据价值的一门实践性学科,而分类与预测方法是数据挖掘的一项重要内容。本文从数据挖掘的市场需求出发,主要探讨了案例驱动下的分类与预测教学方法,首先,设计了分类预测方法的教学框架,介绍了... 数据挖掘技术是实现数据智能、更好地利用数据价值的一门实践性学科,而分类与预测方法是数据挖掘的一项重要内容。本文从数据挖掘的市场需求出发,主要探讨了案例驱动下的分类与预测教学方法,首先,设计了分类预测方法的教学框架,介绍了六种常见分类预测方法;进而详细介绍了ID3决策树方法、朴素贝叶斯分类预测方法,并通过案例的样本数据详细诠释了两种算法的实现过程;最后,以Python为语言框架,介绍了两类不同的算法设计思路。分类与预测技术和方法可以应用在大数据背景下的智能推荐算法中,具有良好的市场应用价值。 展开更多
关键词 分类预测方法 id3 朴素贝叶斯 PYTHON
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