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基于异质信息融合的网络图像半监督学习方法 被引量:3
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作者 杜友田 李谦 +1 位作者 周亚东 吴陈鹤 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期1923-1932,共10页
网络图像通常包含文本、颜色和纹理等异质信息.本文提出了一种基于多类异质信息融合的网络图像半监督学习方法—局部协同训练(Local co-training,LCT).该方法在每个视图(对应一类信息)上对每个样本点的邻域构建线性局部模型,利用一组局... 网络图像通常包含文本、颜色和纹理等异质信息.本文提出了一种基于多类异质信息融合的网络图像半监督学习方法—局部协同训练(Local co-training,LCT).该方法在每个视图(对应一类信息)上对每个样本点的邻域构建线性局部模型,利用一组局部模型来表示数据关系;基于信息传播和协同训练对模型进行增量式迭代更新.该算法在协同训练和基于图正则化的方法这两类半监督学习算法间建立了桥梁.局部协同训练算法能够准确地描述样本的复杂分布,并且可以进行高效的增量学习,有利于大规模网络图像的在线学习.在Corel,Pascal和ImageNet数据集上的实验结果表明该方法具有良好的性能. 展开更多
关键词 网络图像分类 异质信息 局部协同训练 机器学习
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一种基于混合相似性指标的网络动态链路预测方法 被引量:5
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作者 陈莎 朱福喜 +1 位作者 阳小兰 刘世超 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第8期1798-1801,共4页
社会网络中节点属性等外部信息的不可靠性及难获取性,使得社会网络的链路预测方法都集中在网络的拓扑结构信息上,并且常用的链路预测方法往往只利用了网络的局部拓扑信息.此外,社会网络的静态链路预测方法忽视了网络演化趋势信息,影响... 社会网络中节点属性等外部信息的不可靠性及难获取性,使得社会网络的链路预测方法都集中在网络的拓扑结构信息上,并且常用的链路预测方法往往只利用了网络的局部拓扑信息.此外,社会网络的静态链路预测方法忽视了网络演化趋势信息,影响了预测精度.基于以上现状,结合节点间共同邻居相似性指标及偏好连接相似性指标,提出一种基于混合相似性指标的网络动态链路预测方法.该方法提出一种基于网络局部信息的混合相似性指标,为已存在链接分配一个影响力衰减因子并将其引入混合相似性指标进行计算,进而根据该混合相似性指标预测链路.实验结果表明用上述方法,预测精度得到了提高. 展开更多
关键词 社会网络 局部相似性指标 链路预测 网络局部信息
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Detection of P2P botnet based on network behavior features and Dezert-Smarandache theory 被引量:1
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作者 Song Yuanzhang Chen Yuan +2 位作者 Wang Junjie Wang Anbang Li Hongyu 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2018年第2期191-198,共8页
In order to improve the accuracy of detecting the new P2P(peer-to-peer)botnet,a novel P2P botnet detection method based on the network behavior features and Dezert-Smarandache theory is proposed.It focuses on the netw... In order to improve the accuracy of detecting the new P2P(peer-to-peer)botnet,a novel P2P botnet detection method based on the network behavior features and Dezert-Smarandache theory is proposed.It focuses on the network behavior features,which are the essential abnormal features of the P2P botnet and do not change with the network topology,the network protocol or the network attack type launched by the P2P botnet.First,the network behavior features are accurately described by the local singularity and the information entropy theory.Then,two detection results are acquired by using the Kalman filter to detect the anomalies of the above two features.Finally,the above two detection results are fused with the Dezert-Smarandache theory to obtain the final detection results.The experimental results demonstrate that the proposed method can effectively detect the new P2P botnet and that it considerably outperforms other methods at a lower degree of false negative rate and false positive rate,and the false negative rate and the false positive rate can reach 0.09 and 0.12,respectively. 展开更多
关键词 P2P(peer-to-peer)botnet local singularity ENTROPY Kalman filter Dezert-Smarandache theory
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