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基于逻辑回归模型的流量异常检测方法研究 被引量:17
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作者 侯爱华 高伟 汪霖 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期479-489,共11页
网络流量作为异常检测的基本数据源,其行为特征的准确描述,是网络异常行为实时检测的重要依据.本文针对流量异常检测问题,提出了一种基于逻辑回归模型的网络流量异常检测方法.通过分析源IP、目的 IP等多个网络流量基本特征,构造了网络... 网络流量作为异常检测的基本数据源,其行为特征的准确描述,是网络异常行为实时检测的重要依据.本文针对流量异常检测问题,提出了一种基于逻辑回归模型的网络流量异常检测方法.通过分析源IP、目的 IP等多个网络流量基本特征,构造了网络异常行为和正常行为的训练机,并且在此基础上采用逻辑回归建立起网络异常流量挖掘模型.利用实验室所采集的真实网络流量对所构建的模型进行检测,以验证该模型的有效性.实验结果表明本文所建立的网络模型在异常流量挖掘方面准确度高、实时性好. 展开更多
关键词 逻辑回归 机器学习 异常检测 大数据处理
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利用logistic回归模型对艾滋病病毒抗体不确定者转归分析 被引量:1
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作者 吴可可 谢爱蓉 +4 位作者 王建 虞成超 钭慧芬 朱传新 郑文力 《疾病监测》 CAS 2018年第10期839-843,共5页
目的利用logistic回归模型,分析艾滋病病毒(HIV)抗体不确定者的初筛、免疫印迹试验(WB)条带结果和其随访阳转的关系,提高对转归的预判断。方法收集2012—2016年HIV抗体不确定者酶标、硒标结果、WB条带结果,用受试者工作特征(ROC)曲线确... 目的利用logistic回归模型,分析艾滋病病毒(HIV)抗体不确定者的初筛、免疫印迹试验(WB)条带结果和其随访阳转的关系,提高对转归的预判断。方法收集2012—2016年HIV抗体不确定者酶标、硒标结果、WB条带结果,用受试者工作特征(ROC)曲线确定酶联伯乐试剂阈值,用logistic回归筛选WB条带的危险因素并建立预测模型。结果 79份不确定标本中,首次2种初筛结果都阳性与最终随访确证阳性符合率高达96.29%。ROC曲线确定伯乐试剂的特定阈值为8,S/CO>8提示随访转归阳性概率大。最常见的带型分别为p24、gp160+p24和gp160+gp120+p24;其中p24带型随访阴性的比例最高,占77.27%,gp160+p24有或无其他条带随访阳性概率较大。运用logistic回归模型筛选出gp160、p24、p17三个有意义的因素。结论初筛酶标、硒标检测结果双阳性,S/CO>8,gp160+p24有或无其他条带,随访结果为阳性概率较大。联合初筛结果、带型情况可较为客观、准确地预测HIV不确定患者转归结果。 展开更多
关键词 HIV抗体不确定 蛋白免疫印迹 随访 受试者工作特征曲线 LOGISTIC回归
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