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基于相对邻域熵的直推式网络异常检测算法
被引量:
6
1
作者
李向军
张华薇
+2 位作者
郑思维
霍艳丽
张新萍
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期132-139,共8页
为提高网络异常检测中数据对象异常程度的度量精度,降低复杂网络环境中噪声数据对于算法检测准确率的影响,将基于邻域关系定义的相对邻域熵引入到直推信度机的算法框架中,提出一种在相对领域熵基础上的直推式网络异常检测算法TCM-RNE。...
为提高网络异常检测中数据对象异常程度的度量精度,降低复杂网络环境中噪声数据对于算法检测准确率的影响,将基于邻域关系定义的相对邻域熵引入到直推信度机的算法框架中,提出一种在相对领域熵基础上的直推式网络异常检测算法TCM-RNE。该算法利用相对邻域信息熵作为度量数据对象异常程度的工具,重新定义离群度,有效提高算法检测性能和抗噪性能。在KDD Cup数据集上的实验结果表明,与TCM-KNN算法相比,该算法在保证相同检测准确率的同时,降低了误测率,且在噪声干扰环境下具有更优的抗噪性能。
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关键词
网络异常检测
直推式信度机
邻域
关系
相对邻域熵
奇异值
下载PDF
职称材料
基于模糊邻域熵的离群点检测方法
2
作者
刘佳莉
陈锦坤
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期511-522,共12页
离群点检测(又称异常点检测)是数据挖掘领域中一个重要的研究方向,其目的是找出显著区别于其他数据的数据点.针对基于传统粗糙集理论的离群点检测方法存在忽略样本的模糊性和邻域关系等问题,利用模糊邻域粗糙集弥补经典粗糙集的不足,并...
离群点检测(又称异常点检测)是数据挖掘领域中一个重要的研究方向,其目的是找出显著区别于其他数据的数据点.针对基于传统粗糙集理论的离群点检测方法存在忽略样本的模糊性和邻域关系等问题,利用模糊邻域粗糙集弥补经典粗糙集的不足,并结合熵的不确定性,提出一种新的基于模糊邻域熵的离群点检测方法.首先,采用模糊邻域半径和混合模糊相似度构造模糊邻域近似空间;然后,定义一种特定的模糊邻域组合熵和相对模糊邻域组合熵来构建模糊邻域离群度,进而定义基于模糊邻域熵的离群因子实现离群点检测,并设计了基于模糊邻域熵的离群点检测算法(FNEOD).最后,将FNEOD算法与主要的离群点检测算法进行比较.实验结果表明,该方法具有较好的有效性和适应性.
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关键词
数据挖掘
离群点检测
模糊
邻域
组合
熵
相对
模糊
邻域
组合
熵
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职称材料
题名
基于相对邻域熵的直推式网络异常检测算法
被引量:
6
1
作者
李向军
张华薇
郑思维
霍艳丽
张新萍
机构
南昌大学计算机科学与技术系
江西工业工程职业技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第8期132-139,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51367014
61070139)
+4 种基金
江西省自然科学基金资助项目(20142BAB207011
20142BAB217016)
江西省青年科学家培养计划基金资助项目(20112BCB23004)
江西省科技支撑计划基金资助重点项目(20111BBE50008)
江西省教育厅科技计划基金资助项目(GJJ14770)
文摘
为提高网络异常检测中数据对象异常程度的度量精度,降低复杂网络环境中噪声数据对于算法检测准确率的影响,将基于邻域关系定义的相对邻域熵引入到直推信度机的算法框架中,提出一种在相对领域熵基础上的直推式网络异常检测算法TCM-RNE。该算法利用相对邻域信息熵作为度量数据对象异常程度的工具,重新定义离群度,有效提高算法检测性能和抗噪性能。在KDD Cup数据集上的实验结果表明,与TCM-KNN算法相比,该算法在保证相同检测准确率的同时,降低了误测率,且在噪声干扰环境下具有更优的抗噪性能。
关键词
网络异常检测
直推式信度机
邻域
关系
相对邻域熵
奇异值
Keywords
Network Anomaly Detection(NAD)
Transductive Confidence Machine(TCM)
neighborhood relation
Relative Neighborhood Entropy(RNE)
strangeness value
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于模糊邻域熵的离群点检测方法
2
作者
刘佳莉
陈锦坤
机构
闽南师范大学数学与统计学院
闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室
出处
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期511-522,共12页
基金
国家自然科学基金(62076116,62076088)
福建省自然科学基金(2020J01792,2021J02049)。
文摘
离群点检测(又称异常点检测)是数据挖掘领域中一个重要的研究方向,其目的是找出显著区别于其他数据的数据点.针对基于传统粗糙集理论的离群点检测方法存在忽略样本的模糊性和邻域关系等问题,利用模糊邻域粗糙集弥补经典粗糙集的不足,并结合熵的不确定性,提出一种新的基于模糊邻域熵的离群点检测方法.首先,采用模糊邻域半径和混合模糊相似度构造模糊邻域近似空间;然后,定义一种特定的模糊邻域组合熵和相对模糊邻域组合熵来构建模糊邻域离群度,进而定义基于模糊邻域熵的离群因子实现离群点检测,并设计了基于模糊邻域熵的离群点检测算法(FNEOD).最后,将FNEOD算法与主要的离群点检测算法进行比较.实验结果表明,该方法具有较好的有效性和适应性.
关键词
数据挖掘
离群点检测
模糊
邻域
组合
熵
相对
模糊
邻域
组合
熵
Keywords
data mining
outlier detection
fuzzy neighborhood combination entropy
relative fuzzy neighborhood combination entropy
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相对邻域熵的直推式网络异常检测算法
李向军
张华薇
郑思维
霍艳丽
张新萍
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015
6
下载PDF
职称材料
2
基于模糊邻域熵的离群点检测方法
刘佳莉
陈锦坤
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
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