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入侵检测系统报警信息聚合与关联技术研究综述 被引量：70
1
作者 穆成坡 黄厚宽 田盛丰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期1-8,共8页
报警的聚合与关联是入侵检测领域一个很重要的发展方向·阐述了研发报警聚合与关联系统的必要性通过对报警的聚合与关联可以实现的各项目标;重点讨论了现有的各种报警聚合与关联算法,并分析了各算法的特点;介绍了在开发入侵报警管... 报警的聚合与关联是入侵检测领域一个很重要的发展方向·阐述了研发报警聚合与关联系统的必要性通过对报警的聚合与关联可以实现的各项目标;重点讨论了现有的各种报警聚合与关联算法,并分析了各算法的特点;介绍了在开发入侵报警管理系统(IDAMS)中如何根据算法特点选择算法的原则;总结了现有聚合与关联系统的体系结构;简要介绍了IDMEF标准数据格式以及它在报警关联中的作用;最后,介绍了现有聚合与关联系统的发展现状,并提出了研发入侵报警聚合与关联系统所面临的重要技术问题和发展方向· 展开更多
关键词 入侵检测 报警聚合 报警关联 网络安全
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基于支持向量机的数据库学习算法 被引量：53
2
作者 田盛丰 黄厚宽 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期17-22,共6页
文中介绍一个利用数据库中的大量数据进行决策的方法．对于仅涉及数据库中部分数据的问题，对数据库中与当前问题相关的数据采用具有强泛化能力的支持向量机方法学习分类规则和回归函数，完成对当前问题的分类和估值．支持向量机算法用... 文中介绍一个利用数据库中的大量数据进行决策的方法．对于仅涉及数据库中部分数据的问题，对数据库中与当前问题相关的数据采用具有强泛化能力的支持向量机方法学习分类规则和回归函数，完成对当前问题的分类和估值．支持向量机算法用非线性映射把数据映射到一个高维特征空间，在高维特征空间进行线性分类和线性回归，将原问题转化为一个凸二次优化问题．上述算法实现了一个隧道工程支护设计系统，并取得了较好的效果． 展开更多
关键词 支持向量机 数据库 学习算法 人工智能 隧道工程
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基于模糊综合评判的入侵检测报警信息处理 被引量：50
3
作者 穆成坡 黄厚宽 +2 位作者 田盛丰 林友芳 秦远辉 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期1679-1685,共7页
提出一种基于模糊综合评判的方法来处理入侵检测系统的报警信息、关联报警事件,并引入有监督的确信度学习方法,通过确信度来对报警信息进行进一步的过滤·通过对这些技术手段的综合使用,力求降低误报率和重复报警,逐步减轻网络管理... 提出一种基于模糊综合评判的方法来处理入侵检测系统的报警信息、关联报警事件,并引入有监督的确信度学习方法,通过确信度来对报警信息进行进一步的过滤·通过对这些技术手段的综合使用,力求降低误报率和重复报警,逐步减轻网络管理员的工作强度·这种模糊评判所实现的事件关联有助于发现入侵者的行为序列,为事件威胁分析和入侵响应决策打下了基础,并有利于将不同安全产品集成在一起,实现网络系统的立体防御· 展开更多
关键词 入侵检测 报警关联 报警处理 模糊综合评判
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模糊多类支持向量机及其在入侵检测中的应用 被引量：49
4
作者 李昆仑 黄厚宽 +2 位作者 田盛丰 刘振鹏 刘志强 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期274-280,共7页
针对支持向量机理论中现存的问题:多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法.该算法是在Weston等人提出的多类SVM分类器的直接构造方法中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成... 针对支持向量机理论中现存的问题:多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法.该算法是在Weston等人提出的多类SVM分类器的直接构造方法中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此可以得到不同的惩罚值,并且在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.在充分的数值实验基础上,将文中提出的方法应用于当前一个重要的应用领域———计算机网络入侵检测问题,并得到了较好的实验结果.理论分析与数值实验都表明,该算法是切实可行的,并具有良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 多类分类问题 支持向量机(SVM) 模糊成员函数 入侵检测
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一种限定性的双层贝叶斯分类模型 被引量：44
5
作者 石洪波 王志海 +1 位作者 黄厚宽 励晓健 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期193-199,共7页
朴素贝叶斯分类模型是一种简单而有效的分类方法,但它的属性独立性假设使其无法表达属性变量间存在的依赖关系,影响了它的分类性能.通过分析贝叶斯分类模型的分类原则以及贝叶斯定理的变异形式,提出了一种基于贝叶斯定理的新的分类模型D... 朴素贝叶斯分类模型是一种简单而有效的分类方法,但它的属性独立性假设使其无法表达属性变量间存在的依赖关系,影响了它的分类性能.通过分析贝叶斯分类模型的分类原则以及贝叶斯定理的变异形式,提出了一种基于贝叶斯定理的新的分类模型DLBAN(double-level Bayesian network augmented naive Bayes).该模型通过选择关键属性建立属性之间的依赖关系.将该分类方法与朴素贝叶斯分类器和TAN(tree augmented naive Bayes)分类器进行实验比较.实验结果表明,在大多数数据集上,DLBAN分类方法具有较高的分类正确率. 展开更多
关键词 朴素贝叶斯 TAN(tree AUGMENTED NAIVE Bayes) 叶斯定理 依赖关系
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免疫机制在计算机网络入侵检测中的应用研究 被引量：31
6
作者 赵俊忠 黄厚宽 田盛丰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期1293-1299,共7页
首先对当前入侵检测中所应用的免疫机制进行了简要的介绍 ;接着 ,对迄今所提出的 3个基于免疫机制的入侵检测模型做了较为详细的描述和分析 ;最后 ,根据在免疫机制研究中的一些体验 ,提出了一些值得研究的机制和方向 。
关键词 计算机网络 网络安全 入侵检测 人工免疫系统
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特征加权支持向量机 被引量：56
7
作者 汪廷华 田盛丰 黄厚宽 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期514-518,共5页
该文针对现有的加权支持向量机(WSVM)和模糊支持向量机(FSVM)只考虑样本重要性而没有考虑特征重要性对分类结果的影响的缺陷,提出了基于特征加权的支持向量机方法,即特征加权支持向量机(FWSVM)。该方法首先利用信息增益计算各个特征对... 该文针对现有的加权支持向量机(WSVM)和模糊支持向量机(FSVM)只考虑样本重要性而没有考虑特征重要性对分类结果的影响的缺陷,提出了基于特征加权的支持向量机方法,即特征加权支持向量机(FWSVM)。该方法首先利用信息增益计算各个特征对分类任务的重要度,然后用获得的特征重要度对核函数中的内积和欧氏距离进行加权计算,从而避免了核函数的计算被一些弱相关或不相关的特征所支配。理论分析和数值实验的结果都表明,该方法比传统的SVM具有更好的鲁棒性和分类能力。 展开更多
关键词 支持向量机 特征加权 信息增益 机器学习
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基于支持向量机的手写体相似字识别 被引量：28
8
作者 田盛丰 黄厚宽 李洪波 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2000年第3期37-41,共5页
本文提出对手写相似汉字进行识别的支持向量机方法。该方法与人工神经网络一样适用于小规模分类 ,但由于支持向量机依据结构风险最小化原则 ,因此泛化能力更强。并且 ,由于支持向量机算法是一个凸二次优化问题 ,能够保证找到的极值解就... 本文提出对手写相似汉字进行识别的支持向量机方法。该方法与人工神经网络一样适用于小规模分类 ,但由于支持向量机依据结构风险最小化原则 ,因此泛化能力更强。并且 ,由于支持向量机算法是一个凸二次优化问题 ,能够保证找到的极值解就是全局最优解。本文用支持向量机算法对三组手写相似汉字进行了识别 ,取得了较好的结果。 展开更多
关键词 汉字识别 支持微量机 手写体相似字识别
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秸秆还田下氮肥运筹对白土田水稻产量和氮吸收利用的影响 被引量：54
9
作者 李录久 王家嘉 +2 位作者 吴萍萍 黄厚宽 蒋荫锡 《植物营养与肥料学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期254-262,共9页
【目的】研究小麦秸秆直接还田条件下不同氮肥基追比例运筹方式对白土稻田水稻产量和氮素吸收利用的影响,为华中低产白土稻田水稻合理施肥提供科学依据。【方法】设置2种小麦秸秆还田量(0和3000 kg/hm2)及3种氮肥基肥-分蘖肥-穗肥施用比... 【目的】研究小麦秸秆直接还田条件下不同氮肥基追比例运筹方式对白土稻田水稻产量和氮素吸收利用的影响,为华中低产白土稻田水稻合理施肥提供科学依据。【方法】设置2种小麦秸秆还田量(0和3000 kg/hm2)及3种氮肥基肥-分蘖肥-穗肥施用比例(80-0-20、60-20-20和40-30-30)和不施氮的对照,共7个处理,分别为N80-0-20、N60-20-20、N40-30-30、N80-0-20+S、N60-20-20+S、N40-30-30+S和CK。水稻收获期采集代表性样品考察水稻产量结构性状,同时测定水稻籽粒和秸秆产量,分析籽粒和秸秆氮素含量,计算水稻氮素吸收量和氮肥利用效率。【结果】基肥-分蘖肥-穗肥施用比例60-20-20的处理水稻籽粒产量最高,两年试验较不施分蘖肥的对照分别增产9.4%12.9%和7.4%8.9%。实施小麦秸秆直接还田后,水稻籽粒产量较不施秸秆的对照分别提高10.2%23.4%和0.8%5.5%。不施秸秆条件下,基-蘖-穗肥施用比例60-20-20的处理水稻籽粒含氮量最高,较不施氮的对照提高11.3%,而秸秆含N量随中后期追肥比例的加大而提高。秸秆还田条件下,氮肥后移能明显提高水稻籽粒和秸秆含氮量。水稻籽粒氮素吸收量,基-蘖-穗肥比例60-20-20处理最多,2011年较对照N80-0-20分别增加13.7%和24.8%,2012年提高14.5%和9.2%;秸秆氮素积累量则随中后期追肥用量的增加而增多,基-蘖-穗肥比例40-30-30处理最多。不施秸秆条件下,基-蘖-穗肥比例60-20-20的处理氮素干物质生产效率、氮素稻谷生产效率、氮收获指数均最高,百公斤籽粒吸氮量最低。秸秆还田条件下,氮素干物质生产效率和氮素稻谷生产效率均随中后期追肥量的增加而下降,而百公斤籽粒吸氮量则最高。氮素农学效率、氮肥回收利用率和偏生产力也是60-20-20比例的处理最高,较对照N80-0-20农学效率分别提高4.90和2.44 kg籽粒/kg N,氮肥利用率提高7.82和21.29个百分点,偏生产力提高4.90和2.44个百分点� 展开更多
关键词 氮肥运筹 水稻产量 氮素吸收利用效率 秸秆还田 白土
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回归型支持向量机的简化算法 被引量：27
10
作者 田盛丰 黄厚宽 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期1169-1172,共4页
针对支持向量机应用于函数估计时支持向量过多所引起的计算复杂性,提出一种简化算法,可以大幅度地减少支持向量的数量,从而简化其应用.采用简化算法还可以将最小平方支持向量机算法和串行最小化算法结合起来,达到学习效率高且生成的支... 针对支持向量机应用于函数估计时支持向量过多所引起的计算复杂性,提出一种简化算法,可以大幅度地减少支持向量的数量,从而简化其应用.采用简化算法还可以将最小平方支持向量机算法和串行最小化算法结合起来,达到学习效率高且生成的支持向量少的效果. 展开更多
关键词 回归型支持向量机 简化算法 机器学习 计算复杂性 人工神经网络
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一种有效的社会网络社区发现模型和算法 被引量：51
11
作者 林友芳 王天宇 +2 位作者 唐锐 周元炜 黄厚宽 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期337-345,共9页
社会网络的社区发现存在划分效果较好的算法时间复杂度过高、现有快速划分算法划分质量不佳、缺乏表达和充分利用个体和链接属性信息的模型和机制等问题.针对这些问题,提出了一种边稳定系数模型和一种能表达个体间关系紧密度的完全信息... 社会网络的社区发现存在划分效果较好的算法时间复杂度过高、现有快速划分算法划分质量不佳、缺乏表达和充分利用个体和链接属性信息的模型和机制等问题.针对这些问题,提出了一种边稳定系数模型和一种能表达个体间关系紧密度的完全信息图模型,在此基础上设计和实现了一种有效的社区发现算法.提出的完全信息图模型具有较高通用性,适用于需要融合个体和链接属性的社区发现算法.通过系列实验表明,所提出的以边稳定系数模型和完全信息图为基础的算法,对社会网络中的社区发现问题是有效的.算法不仅具有较快的速度,也能适用于带权与不带权的网络,得到的社区划分结果也具有较高的划分质量. 展开更多
关键词 社会网络 边稳定系数 社区发现 信息融合 链接挖掘
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Ajax技术的原理与应用 被引量：38
12
作者 柯昌正 黄厚宽 《铁路计算机应用》 2007年第1期27-29,共3页
Ajax(AsynchronousJavaScriptandXML)技术是一种新型的Web应用开发技术,通过适当的应用Ajax技术,可以为用户提供更好的Web体验。介绍Ajax技术的基本原理和工作流程,列举Ajax技术的一些典型应用,分析Ajax技术的优劣,并指出Ajax技术的适... Ajax(AsynchronousJavaScriptandXML)技术是一种新型的Web应用开发技术,通过适当的应用Ajax技术,可以为用户提供更好的Web体验。介绍Ajax技术的基本原理和工作流程,列举Ajax技术的一些典型应用,分析Ajax技术的优劣,并指出Ajax技术的适用范围与其发展趋势。 展开更多
关键词 AJAX XMLHTTPREQUEST XML DOM 异步交互
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文本分类中基于基尼指数的特征选择算法研究 被引量：38
13
作者 尚文倩 黄厚宽 +3 位作者 刘玉玲 林永民 瞿有利 董红斌 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2006年第10期1688-1694,共7页
随着网络的发展,大量的文档数据涌现在网上,用于处理海量数据的自动文本分类技术变得越来越重要,自动文本分类已成为处理和组织大量文档数据的关键技术.对于采用矢量空间模型(VSM)的大多数分类器来说,文本预处理成为分类的瓶颈,高维的... 随着网络的发展,大量的文档数据涌现在网上,用于处理海量数据的自动文本分类技术变得越来越重要,自动文本分类已成为处理和组织大量文档数据的关键技术.对于采用矢量空间模型(VSM)的大多数分类器来说,文本预处理成为分类的瓶颈,高维的特征空间对于大多数分类器来说是难以忍受的,因此采用适当的文本特征选择算法降低原始文本特征空间的维数成为文本分类的首要任务.目前也有很多的文本特征选择算法,介绍了另一种新的基于基尼指数的文本特征选择算法,使用基尼指数原理进行了文本特征选择的研究,构造了基于基尼指数的适合于文本特征选择的特征选择评估函数.实验表明,基于基尼指数的文本特征选择能进一步提高分类性能,而且计算复杂度小. 展开更多
关键词 文本分类 文本特征选择 基尼指数 文本预处理
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模糊多类SVM模型 被引量：21
14
作者 李昆仑 黄厚宽 田盛丰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期830-832,共3页
利用SVM处理多类分类问题 ,是当前的研究热点之一 .本文提出了一种模糊多类支持向量机模型 ,即FMSVM .该方法是在Weston等人提出的多类SVM模型中引入模糊成员函数 ,针对每个输入数据对分类结果的不同影响 ,该模糊成员函数得到相应的值 ... 利用SVM处理多类分类问题 ,是当前的研究热点之一 .本文提出了一种模糊多类支持向量机模型 ,即FMSVM .该方法是在Weston等人提出的多类SVM模型中引入模糊成员函数 ,针对每个输入数据对分类结果的不同影响 ,该模糊成员函数得到相应的值 ,由此得到不同的惩罚值 .从而在构造分类超平面时 ,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据 .理论分析与数值实验都表明 ,该算法具有良好的鲁棒性 . 展开更多
关键词 多类分类 支持向量机(SVM) 模糊成员函数
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一种改进的LDA主题模型 被引量：47
15
作者 张小平 周雪忠 +3 位作者 黄厚宽 冯奇 陈世波 焦宏官 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期111-114,共4页
由于文档中的词符合幂律分布,使得LDA模型的主题分布向高频词倾斜,导致能够代表主题的多数词被少量的高频词淹没使得主题表达能力降低.通过一种高斯函数对特征词加权,改进LDA主题模型的主题分布.实验显示加权LDA模型获得的主题间的相关... 由于文档中的词符合幂律分布,使得LDA模型的主题分布向高频词倾斜,导致能够代表主题的多数词被少量的高频词淹没使得主题表达能力降低.通过一种高斯函数对特征词加权,改进LDA主题模型的主题分布.实验显示加权LDA模型获得的主题间的相关性以及复杂度(Perplexity)值都降低,说明改进模型在主题表达和预测性能方面都有所提高. 展开更多
关键词 LDA Dirichlet分布 加权主题模型
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入侵检测系统 被引量：22
16
作者 张慧敏 何军 黄厚宽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2001年第9期38-41,共4页
入侵检测系统 (IDS)是一种基于主动策略的网络安全系统 ,是对常用的被动策略的逻辑补偿 ,是网络安全系统中的重要组成部分。首先对IDS技术进行了分析 ,说明了入侵检测的技术原理 ,并从两个角度对IDS进行分类 ;接着讨论了系统的实现方法... 入侵检测系统 (IDS)是一种基于主动策略的网络安全系统 ,是对常用的被动策略的逻辑补偿 ,是网络安全系统中的重要组成部分。首先对IDS技术进行了分析 ,说明了入侵检测的技术原理 ,并从两个角度对IDS进行分类 ;接着讨论了系统的实现方法和现有的IDS系统 ;最后总结了这项技术 。 展开更多
关键词 入侵检测系统 网络安全 神经网络 防火墙 计算机网络
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一种基于聚类技术的选择性神经网络集成方法 被引量：24
17
作者 李凯 黄厚宽 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期594-598,共5页
神经网络集成是一种很流行的学习方法,通过组合每个神经网络的输出生成最后的预测.为了提高集成方法的有效性,不仅要求集成中的个体神经网络具有很高的正确率,而且要求这些网络在输入空间产生不相关的错误.然而,在现有的众多集成方法中... 神经网络集成是一种很流行的学习方法,通过组合每个神经网络的输出生成最后的预测.为了提高集成方法的有效性,不仅要求集成中的个体神经网络具有很高的正确率,而且要求这些网络在输入空间产生不相关的错误.然而,在现有的众多集成方法中,大都采用将训练的所有神经网络直接进行组合以形成集成,实际上生成的这些神经网络可能具有一定的相关性.为了进一步提高神经网络间的差异性,一种基于聚类技术的选择性神经网络集成方法CLUENN被提出.在获得个体神经网络后,并不直接对这些神经网络集成,而是先应用聚类算法对这些神经网络模型聚类以获得差异较大的部分神经网络;然后由部分神经网络构成集成;最后,通过实验研究了CLUENN集成方法,与传统的集成方法Bagging相比,该方法取得了更好的效果. 展开更多
关键词 神经网络 集成 聚类
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用于文本挖掘的特征选择方法TFIDF及其改进 被引量：23
18
作者 景丽萍 黄厚宽 石洪波 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2003年第A01期142-145,共4页
文章使用TFIDF特征选择方法对数据源进行预处理,建立了空间矢量模型,为文本分类提供了便利的数据结构.通过分类结果测试该特征选择方法的精确度.根据实验结果分析TFIDF的优缺点,并提出改进的方法.
关键词 文本挖掘 TFIDF 评估函数 空间矢量模型 特征选择
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不一致决策系统中约简之间的比较 被引量：28
19
作者 邓大勇 黄厚宽 李向军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期252-255,共4页
本文在相关文献的基础上研究了不一致决策系统中绝对约简、各种相对约简之间的关系,包括相对于个体的约简和相对于整个决策系统的约简.证明了μ-决策约简等价于信息论意义下的相对约简.
关键词 粗糙集 决策系统 绝对约简 相对约简 信息熵
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基于Boosting的TAN组合分类器 被引量：14
20
作者 石洪波 黄厚宽 王志海 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期340-345,共6页
Boosting是一种有效的分类器组合方法 ,它能够提高不稳定学习算法的分类性能 ,但对稳定的学习算法效果不明显 TAN(tree augmentedna veBayes)是一种树状结构的贝叶斯网络 ,标准的TAN学习算法生成的TAN分类器是稳定的 ,用Boosting难以提... Boosting是一种有效的分类器组合方法 ,它能够提高不稳定学习算法的分类性能 ,但对稳定的学习算法效果不明显 TAN(tree augmentedna veBayes)是一种树状结构的贝叶斯网络 ,标准的TAN学习算法生成的TAN分类器是稳定的 ,用Boosting难以提高其分类性能 提出一种构造TAN的新算法GTAN ,并将由GTAN生成的多个TAN分类器用组合方法BoostingMultiTAN组合 ,最后实验比较了TAN组合分类器与标准的TAN分类器 实验结果表明 ,在大多数实验数据上 ,Boosting 展开更多
关键词 BOOSTING 组合方法 TAN 依赖关系
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