张小琴
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 供职机构：山西师范大学数学与计算机科学学院更多>>
- 发文基金：山西省软科学研究计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术自然科学总论更多>>
- 一种采用粗糙集-遗传算法改进SVM的网络入侵检测研究
- 科学技术的不断进步，为网络的迅猛发展提供良好的环境，同时网络安全运行成为发展的瓶颈。入侵检测作为保障网络安全的一种有效手段，其性能的完善对网络安全有重要意义。入侵检测实质是分类，在统计学、机器学习、神经网络以及专家系统中...
- 张小琴
- 关键词：粗糙集遗传算法支持向量机网络入侵检测
- 一种采用粗糙集和遗传算法的支持向量机被引量：3
- 2013年
- 传统的支持向量机(SVM)已被广泛应用.但在实际应用中,高维的特征向量影响了分类的速度,同时特征的选择影响了的分类的精度.为了提高SVM的分类速度和精度,提出使用粗糙集进行降维,使用遗传算法进行特征选择.将应用了此方法的SVM用于网络入侵检测中,实验表明该方法有效地改善了支持向量机的分类性能.
- 张小琴贾郭军
- 关键词：粗糙集遗传算法入侵检测
- 基于距离度量学习的集成谱聚类被引量：3
- 2015年
- 无监督学习聚类算法的性能依赖于用户在输入数据集上指定的距离度量,该距离度量直接影响数据样本之间的相似性计算,因此,不同的距离度量往往对数据集的聚类结果具有重要的影响。针对谱聚类算法中距离度量的选取问题,提出一种基于边信息距离度量学习的谱聚类算法。该算法利用数据集本身蕴涵的边信息,即在数据集中抽样产生的若干数据样本之间是否具有相似性的信息,进行距离度量学习,将学习所得的距离度量准则应用于谱聚类算法的相似度计算函数,并据此构造相似度矩阵。通过在UCI标准数据集上的实验进行分析,结果表明,与标准谱聚类算法相比,该算法的预测精度得到明显提高。
- 牛科张小琴贾郭军
- 关键词：数据挖掘边信息相似度矩阵谱聚类
