基于随机森林算法的通信网络安全风险评估方法

通信网络安全的风险因素具有显著的复杂性与不确定性,且相关数据内存在一定噪声,由此导致通信网络安全风险评估结果存在一定误差。针对这一问题,研究基于随机森林算法的通信网络安全风险评估方法,选取光缆、行政交换机以及录音设备等指标构建通信网络安全风险评估指标体系,并收集指标相关数据生成初始样本集。利用Bootstrapping算法在初始样本集合内重抽样,获取若干个子训练样本集合,同时生成若干棵分类树,汇聚全部分类树,构建基于随机森林算法的评估模型。模型内各分类树均具有一次投票权,经由若干次的投票过程获取最终通信网络安全风险评估结果。实验结果显示该方法对于数据噪声有较高的容忍度,可准确评估测试对象风险等级。

基于指标自助法的汽车行驶工况构建方法研究

为了构建符合福建省福州市周围地区的汽车行驶状况,基于汽车行驶数据,提出使用指标计数法划分运动学片段.首先针对运动学片段,提出指标自助法,此法是基于最小偏差原则,利用特征参数的最小偏差,得到最优运动学片段组合数据,从而构建出汽车行驶工况体系,拟合汽车行驶工况曲线:最后将此法与主成分和Kmeans聚类结合的方法进行对比研究.研究结果表明,指标自助法的平均相对误差比主成分聚类法要小10.24%,拟合效果更好.