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基于HT-SVM的协同网络入侵检测 被引量：2
1
作者 杜红乐 樊景博 +2 位作者 刘爱军 曹静 赵建华 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2011年第6期611-616,共6页
针对检测代理负载过大导致丢包率较高的情况,提出了基于Huffman树SVM(HT-SVM)的协同网络入侵检测。根据网络协议对网络数据进行分流,通过构建多个检测代理(TCP检测代理、UDP检测代理和ICMP检测代理)协同工作,减少检测代理的负载。由于Hu... 针对检测代理负载过大导致丢包率较高的情况,提出了基于Huffman树SVM(HT-SVM)的协同网络入侵检测。根据网络协议对网络数据进行分流,通过构建多个检测代理(TCP检测代理、UDP检测代理和ICMP检测代理)协同工作,减少检测代理的负载。由于Huffman树SVM结构对决策准确率及决策速度都有较大的影响,结合类间距离、类内样本数及类半径定义分离测度,并根据分离测度利用并行算法构建HT-SVM检测代理。用KDDCUP99数据集进行实验,对比单个检测代理的结果发现,不仅减少了训练时间和决策时间,而且提高了准确率。 展开更多
关键词 huffman树svm 协同入侵检测 支持向量机
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基于Huffman最优二叉树支持向量机的舱音记录器背景信号识别 被引量：6
2
作者 杨琳 王从庆 +1 位作者 缪鹏 姜龙生 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1428-1434,共7页
飞行器舱音记录器(CVR)记录的舱音信号,通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成。目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后利用人耳进行辨听,存在不易准确分辨各种独立声音信号的缺点。针对舱音信号是一种非... 飞行器舱音记录器(CVR)记录的舱音信号,通常是语音声、警告声、开关按钮声和背景噪声等混合而成。目前国内对该类信号的分析和辨别主要是计算机译码后利用人耳进行辨听,存在不易准确分辨各种独立声音信号的缺点。针对舱音信号是一种非平稳性的时频信号,提出了基于多尺度最优小波包基的CVR背景信号特征提取算法,将10种典型信号进行小波包分解,以分解得到的子带能量作为信号初始特征,再根据类间最大距离准则选取最优小波包基,从而确定待识别信号最具有代表性的特征向量,最后基于Huffman最优二叉树支持向量机进行CVR背景信号分类。仿真实验结果表明,该方法的平均识别率为94.62%,可以应用于CVR背景声音信号的自动识别。 展开更多
关键词 舱音记录器 非话语背景声音信号 huffman最优二叉树支持向量机 信号自动识别
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基于哈夫曼树的雷电数据采样算法 被引量：5
3
作者 彭永供 邱桃荣 +1 位作者 林于渊 黄海泉 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第5期174-177,182,共5页
对具有非平衡特征的海量雷电气象数据集,采用基于欧式距离的样本欠采样算法时效率较低。为解决该问题,提出一种基于哈夫曼树的雷电数据采样算法。使用哈夫曼树构建方法估算雷电样本的簇中心及簇内样本个数,利用得到的结果并结合欧式距... 对具有非平衡特征的海量雷电气象数据集,采用基于欧式距离的样本欠采样算法时效率较低。为解决该问题,提出一种基于哈夫曼树的雷电数据采样算法。使用哈夫曼树构建方法估算雷电样本的簇中心及簇内样本个数,利用得到的结果并结合欧式距离的样本欠采样算法进行非雷电样本采样。对27 552条真实数据做采样实验,结果表明,该算法的采样时间约为16 min,不仅能降低数据量,而且能提高算法的时间性能。 展开更多
关键词 雷电预报 非平衡数据 欠采样算法 哈夫曼树 支持向量机
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基于word2vec的程序编译错误信息特征提取方法 被引量：1
4
作者 何烨辛 谷林 孙晨 《计算机与数字工程》 2022年第6期1317-1322,共6页
输入表示为固定长度的特征向量是机器学习算法要求之一。针对编程中的编译错误信息特征,论文提出了基于word2vec模型对编译错误信息进行特征提取。利用滑动窗口取词的方式,建立one-hot字典,结合word2vec中的Skip-gram模型,构建Huffman树... 输入表示为固定长度的特征向量是机器学习算法要求之一。针对编程中的编译错误信息特征,论文提出了基于word2vec模型对编译错误信息进行特征提取。利用滑动窗口取词的方式,建立one-hot字典,结合word2vec中的Skip-gram模型,构建Huffman树,从可变长度的文本中学习固定长度的特征表示。最后使用SVM分类算法进行实验结果的验证。结果表明,该特征提取方法在编译错误信息中有显著的效果。 展开更多
关键词 word2vec 编译错误信息 Skip-gram模型 huffman树 svm
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