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吴昊
作品数:
2
被引量:9
H指数:2
供职机构:
广东工业大学计算机学院
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发文基金:
国家自然科学基金
教育部重点实验室基金
广东省科技计划工业攻关项目
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
滕少华
广东工业大学计算机学院
刘冬宁
广东工业大学计算机学院
李日贵
广东工业大学计算机学院
梁路
广东工业大学计算机学院
张巍
广东工业大学计算机学院
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刘冬宁
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传媒
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广东工业大学...
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1篇
2016
1篇
2014
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基于FCM-C4.5的双过滤入侵检测机制
被引量:4
2016年
针对现有入侵检测技术误报率高、未知攻击检测难,而单一检测技术难以检测复杂的网络攻击等问题,提出一种基于FCM-C4.5的双过滤入侵检测机制。检测机制分两层对数据进行过滤,第一层采用模糊C均值聚类算法FCM(fuzzy C-means algorithm)初步过滤掉明显的正常数据,从而减少了第二层过滤的数据量;第二层运用决策树C4.5算法进行细过滤,从而获得效率与精度的提高。通过KDD CUP 99数据集的实验表明,该检测机制既能检测到已知攻击又能检测到未知攻击,且具有较高检测率和较低误报率。
滕少华
严远驰
刘冬宁
吴昊
关键词:
FCM
C4.5
入侵检测
可调多趟聚类挖掘在电信数据分析中的应用
被引量:5
2014年
电信业务每天都产生大量数据,如何从这些数据中提取有用的信息是当今数据挖掘的难题之一.针对实际应用中存在聚类簇数难以确定、单趟聚类算法有时不能收敛到用户指定的簇数等问题,提出了可调多趟聚类挖掘方法.第1趟通过引入一个较大的K值,采用K-means聚类算法,获得K个簇,为第2趟聚类的簇数及簇中心初始值选择提供参考.经电信现网业务数据实验,本文的方法既改善了原聚类方法的局部收敛性,又能较好地适应用户的不同数据分析需求,该方法可用于不确定簇数的大数据分析中.
滕少华
吴昊
李日贵
张巍
刘冬宁
梁路
关键词:
电信数据
K-MEANS聚类
客户细分
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