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综合馆
关于网络异常信息数据快速提取仿真
  • 摘要

    对网络异常信息数据进行提取,在提高网络运行稳定性及有效性方面具有重要意义.由于网络异常信息数据的易变性及易干扰性,使得异常信息数据特征不稳定;传统方法在对异常信息数据进行提取时,针对特征不稳定性,引入异常信息数据判断规则,确定网络不同异常信息数据特征之间的关联规则,完成异常信息数据的提取,但忽略了异常信息数据判断规则的生成过程,对异常数据特征带来的干扰,导致提取精度偏低.提出基于KNN思想重新定义的网络异常信息数据快速提取方法.在分析网络异常信息数据系统原理特征基础上,获取异常信息数据特征响应函数,以平方差函数值最小为机制更新簇的中心点,求得异常信息数据的功率谱密度函数作为数据特征,结合遗传算法进行异常信息数据特征优选.采用KNN思想重新定义异常信息数据局部密度和距离,考虑异常信息数据的优选特征,给出异常信息数据判断规则,实现异常信息数据快速提取.实验结果表明,该方法异常信息数据提取覆盖率较高,且有效降低了内存开销和时间开销.

  • 作者

    宋韧  岳进  徐志超  刘洋  SONG Ren  YUE Jin  XU Zhi-chao  LIU Yang 

  • 作者单位

    吉林财经大学信息管理中心,吉林长春,130119/空军航空大学外语教研室,吉林长春,130000/吉林财经大学财务处,吉林长春,130119/吉林财经大学管理科学与信息工程学院,吉林长春,130119

  • 刊期

    2018年12期 ISTIC PKU

  • 关键词

    网络  异常  信息数据  快速提取  密度函数 

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18.208.159.25