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题名一种基于顺序特性的子空间聚类方法
被引量:1
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作者
陈丽萍
郭躬德
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机构
福建师范大学数学与计算机科学学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第3期72-74,88,共4页
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基金
国家自然科学基金:面向软件行为鉴别的事件序列挖掘方法研究(61175123)资助
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文摘
受到Tierney的序列稀疏子空间聚类方法的启发,提出了一种新的基于顺序特性的子空间聚类方法。该方法先通过提升小波变换处理得到信号的低频信息;然后通过强调相邻样本之间的连续性来设置特殊的惩罚项,并根据噪声的大小自动调节惩罚因子;最后过滤系数矩阵中一些小的干扰系数。在人工合成和实际应用的数据集上的实验结果表明,与当前最具代表性的几种稀疏子空间聚类方法相比,所提方法具有较好的实验效果。
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关键词
稀疏子空间聚类
顺序特性
惩罚因子
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Keywords
Sparse subspace clustering
Sequence feature
Penalty factor
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于MSNN模型的网络安全入侵检测
被引量:2
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作者
朱韶平
肖永良
党艳军
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机构
珠海城市职业技术学院电子信息工程学院
湖南财政经济学院信息管理系
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出处
《计算技术与自动化》
2019年第4期182-185,共4页
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基金
湖南省教育科学规划课题项目资助(XJK015BGD007)
湖南省自然科学基金项目资助(2017JJ2015)
湖南省社会科学基金项目资助(16YBA049)
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文摘
为解决网络系统入侵行为升级快,隐蔽性强和随机性高等严重安全问题,结合入侵检测系统信息的特点,提出一种基于MSNN模型的入侵检测算法。首先提取系统调用顺序特性和频度特性,然后利用多级Sigmoid神经网络中的Sigmoid神经元具有微调网络的作用,且能让神经元产生多元反应进行多类分类,构建类似于大脑神经突触网络信息处理的MSNN模型,实现网络安全入侵检测。实验结果表明,该算法的检测精度高、抗干扰能力强,具有良好的检测效果和较高的应用价值。
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关键词
网络安全
入侵检测
MSNN模型
系统调用顺序特性
系统调用频度特性
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Keywords
network security
intrusion detection
MSNN model
order characters of system
frequency characters of system
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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