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BIC评分贝叶斯网络模型及其应用
被引量：
18
1
作者
王书海
刘刚
綦朝晖
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第15期229-230,233,共3页
针对入侵检测系统漏报率、误报率高的缺点,以贝叶斯信息标准(BIC)评分函数为尺度,结合爬山搜索算法,降低朴素贝叶斯网络模型的强独立性假设,提出更符合实际情形的BIC评分贝叶斯网络模型。对模型进行验证和性能分析,实验结果表明,基于BI...
针对入侵检测系统漏报率、误报率高的缺点,以贝叶斯信息标准(BIC)评分函数为尺度,结合爬山搜索算法,降低朴素贝叶斯网络模型的强独立性假设,提出更符合实际情形的BIC评分贝叶斯网络模型。对模型进行验证和性能分析,实验结果表明,基于BIC评分函数的贝叶斯网络模型对行为特征渐变的DoS攻击和刺探攻击具有较高识别率。
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关键词
贝叶斯网络
bic
评分函数
入侵检测系统
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职称材料
一种基于结构分解和因子分析的贝叶斯网络隐变量发现算法
被引量：
2
2
作者
姚宏亮
王秀芳
王浩
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第2期244-249,共6页
隐变量是观察不到或虚拟的变量,直接利用数据驱动的学习方法难以有效地发现隐变量,因而需要结合概率图结构分析的方法。针对基于结构分析的隐变量发现方法中难以确定隐变量个数和位置的问题,提出一种基于结构分解和因子分析的隐变量发...
隐变量是观察不到或虚拟的变量,直接利用数据驱动的学习方法难以有效地发现隐变量,因而需要结合概率图结构分析的方法。针对基于结构分析的隐变量发现方法中难以确定隐变量个数和位置的问题,提出一种基于结构分解和因子分析的隐变量发现算法(S-FAHF)。S-FAHF算法利用联合树算法生成具较强依赖关系的变量子集,利用因子分析思想,通过求变量子集的特征值和累积贡献率确定变量子集中隐变量的个数,利用负荷矩阵确定隐变量的位置,最后利用打分函数测试所发现的隐变量的有效性。通过算法比较和实验结果表明,该方法能准确地确定贝叶斯网络中隐变量的个数及位置。
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关键词
隐变量发现
贝叶斯网络
因子分析
bic
打分函数
S-FAHF算法
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职称材料
平稳动态系统DBN结构学习模型设计
3
作者
肖秦汉
杜永军
刘聪
《计算机测量与控制》
CSCD
北大核心
2009年第8期1623-1626,共4页
针对动态数据挖掘问题,提出了一种平稳系统连续变量动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks,DBN)结构学习模型,用于智能体的自主优化;首先给出了平稳系统连续变量结构学习的基本思路及假设条件,讨论了平稳系统连续变量DBN结构学习的...
针对动态数据挖掘问题,提出了一种平稳系统连续变量动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks,DBN)结构学习模型,用于智能体的自主优化;首先给出了平稳系统连续变量结构学习的基本思路及假设条件,讨论了平稳系统连续变量DBN结构学习的模型设计问题;其次,在诸多随机过程系统文献的基础上,提出了系统的BIC评分函数,在有限时间T内的情况给出三个定义,并设计了学习的基本框架;最后,设计了平稳系统连续变量的实验模型并进行了仿真,结果表明,该模型能正确地学习出所设计的DBN结构。
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关键词
DBN
结构学习
模型设计
平稳系统
bic
评分函数
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职称材料
题名
BIC评分贝叶斯网络模型及其应用
被引量：
18
1
作者
王书海
刘刚
綦朝晖
机构
天津大学计算机科学与技术学院
石家庄铁道学院计算机与信息工程分院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第15期229-230,233,共3页
基金
河北省自然科学基金资助项目(F2005000515)
文摘
针对入侵检测系统漏报率、误报率高的缺点,以贝叶斯信息标准(BIC)评分函数为尺度,结合爬山搜索算法,降低朴素贝叶斯网络模型的强独立性假设,提出更符合实际情形的BIC评分贝叶斯网络模型。对模型进行验证和性能分析,实验结果表明,基于BIC评分函数的贝叶斯网络模型对行为特征渐变的DoS攻击和刺探攻击具有较高识别率。
关键词
贝叶斯网络
bic
评分函数
入侵检测系统
Keywords
Bayesian network
bic
scoring
function
intrusion detection system
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于结构分解和因子分析的贝叶斯网络隐变量发现算法
被引量：
2
2
作者
姚宏亮
王秀芳
王浩
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第2期244-249,共6页
基金
国家自然科学基金(61070131)
国家重点基础研究发展计划(973项目)(2009CB326203)资助
文摘
隐变量是观察不到或虚拟的变量,直接利用数据驱动的学习方法难以有效地发现隐变量,因而需要结合概率图结构分析的方法。针对基于结构分析的隐变量发现方法中难以确定隐变量个数和位置的问题,提出一种基于结构分解和因子分析的隐变量发现算法(S-FAHF)。S-FAHF算法利用联合树算法生成具较强依赖关系的变量子集,利用因子分析思想,通过求变量子集的特征值和累积贡献率确定变量子集中隐变量的个数,利用负荷矩阵确定隐变量的位置,最后利用打分函数测试所发现的隐变量的有效性。通过算法比较和实验结果表明,该方法能准确地确定贝叶斯网络中隐变量的个数及位置。
关键词
隐变量发现
贝叶斯网络
因子分析
bic
打分函数
S-FAHF算法
Keywords
Hidden variable discovering
Bayesian networks
Factor analysis
bic
scoring
function
S-FAHF algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
平稳动态系统DBN结构学习模型设计
3
作者
肖秦汉
杜永军
刘聪
机构
西北工业大学航天学院
出处
《计算机测量与控制》
CSCD
北大核心
2009年第8期1623-1626,共4页
文摘
针对动态数据挖掘问题,提出了一种平稳系统连续变量动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks,DBN)结构学习模型,用于智能体的自主优化;首先给出了平稳系统连续变量结构学习的基本思路及假设条件,讨论了平稳系统连续变量DBN结构学习的模型设计问题;其次,在诸多随机过程系统文献的基础上,提出了系统的BIC评分函数,在有限时间T内的情况给出三个定义,并设计了学习的基本框架;最后,设计了平稳系统连续变量的实验模型并进行了仿真,结果表明,该模型能正确地学习出所设计的DBN结构。
关键词
DBN
结构学习
模型设计
平稳系统
bic
评分函数
Keywords
DBN
structure learning
design of model
stationary stochastic system
bic score function
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
BIC评分贝叶斯网络模型及其应用
王书海
刘刚
綦朝晖
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008
18
在线阅读
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职称材料
2
一种基于结构分解和因子分析的贝叶斯网络隐变量发现算法
姚宏亮
王秀芳
王浩
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
平稳动态系统DBN结构学习模型设计
肖秦汉
杜永军
刘聪
《计算机测量与控制》
CSCD
北大核心
2009
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
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