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在入侵检测中,传统的极限学习机(ELM)没有考虑到两方面的问题:一是误分类代价的敏感问题,在网络入侵检测中,需要考虑到误分类代价不同的问题,并以实现期望代价最小化为目标;二是冗余特征的处理问题,当入侵特征维数较多时,会存在着大量的冗余特征的问题,如果直接对高维数据进行分类,不仅入侵模式不能被准确分类,误检率较高,并且大量的冗余数据既耗费了系统的资源,也增大了入侵检测的时间。针对这两方面的问题,提出一种基于主成分分析法的代价敏感极限学习机(ELM)。通过主成分分析法对数据进行降维,确定主要特征;再将预处理后的数据训练极限学习机(ELM),以实现期望代价最小化为目标,从而实现降低入侵检测的检测时间,降低检测误报率,提高检测准确率的目的。实验表明,在入侵检测中,基于主成分析法的代价敏感极限学习机(ELM)与传统的ELM相比,不仅使分类准确率得到提高,降低了分类的误报率,而且在分类速度上也有一定的优越性,提高了网络运行的效率。 相似文献
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针对师装备保障力量层次设置模式优选时缺乏定量分析的问题,尝试从系统信息论的角度,采用结构熵理论对师装备保障力量层次设置的组织结构有序度进行客观评价,用时效熵和质量熵分别对师装备保障力量层次设置组织结构中信息流通的时效性和质量性进行度量,为师装备保障力量层次设置模式的选择提供科学依据。 相似文献
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基于灰色聚类和模糊综合评判的装备——装备群健康状态评估 总被引:3,自引:0,他引:3
针对目前装备健康状态评估存在的问题,建立了一个基于灰色聚类和模糊综合评判的“装备-装备群”两级评估模型。该模型利用灰色聚类法来评估单个装备的健康状态,将得到的单个装备健康状态的聚类系数向量作为模糊综合评判的隶属度向量,利用模糊综合评判技术来评估装备群的整体健康状态。详细论述了评估模型建立的关键问题:健康状态的分级、评估指标、白化权函数以及权重的确定。最后通过实例分析表明,该模型评估结果合理,可操作性强。 相似文献
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我国师生不享有信仰宗教权的法律思考 总被引:1,自引:0,他引:1
顾华祥 《兵团教育学院学报》2001,11(1):10-16
依据《宪法》和《教育法》的具体规定.国家实行教育与宗教相分离。我国教育制度所包含的教育机构的一切学生和教师都没有信仰宗教的权利。教师和学生信仰宗教必然影响国家教育方针的贯彻实施.必然破坏国家教育制度,必然违反我国《宪法》和《教育法》和有关法规、政策的相应规定,这是我国《宪法》所严厉禁止的行为。 相似文献
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基于小波变换模极大值恢复的信号消噪方法 总被引:7,自引:0,他引:7
大多数的信号常具有某种奇异性 ,并携带有随机噪声 .首先回顾了信号奇异性与小波变换模极大值之间的关系 ,然后利用信号与噪声的Lipschitz指数的符号不同 ,在S .Mallat等人工作的基础上 ,给出了从信号中去除噪声的具体算法 相似文献