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针对目前CAN总线异常检测方法无法检测出异常情况等缺点,设计研究了基于决策树的车载CAN总线异常检测技术。构建了决策树CAN总线异常检测模型,详细阐述了决策树模型生成流程以及车载CAN总线报文异常检测流程。另外对CAN总线数据决策树生成算法进行设计说明。最后针对该设计方法进行了实验仿真分析,结果表明其能够相对非常准确的检测定位出异常报文,这为后续的研究奠定了基础。 相似文献
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为有效定位识别和提取网络流量序列的暂态性异常特征,针对网络异常流量特征扰动性和暂态性特点,提出一种基于小波分解的二叉分类回归决策树主分量特征优化跟踪特征提取算法。利用训练集建立决策树模型,采用二叉分类回归决策树模型进行主分量特征优化跟踪建模,利用双正交提升小波分解得到的各层细节信号对暂态性扰动特征的敏感性,实现网络流量异常特征的定位提取和识别。仿真实验表明,改进算法的抗干扰能力和分辨率提高显著,暂态性异常特征谱图分辨能力提高,异常特征分布谱清晰可见,展示了较好的特征提取和状态识别性能。 相似文献
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探讨C4. 5决策树、支持向量机分类器在新疆地方性肝包虫CT图像分类中的应用。使用sym4小波变换方法对预处理的图像进行特征提取,运用统计学方法筛选出最优的特征子集,并构建C4. 5决策树分类模型和支持向量机分类模型,进一步对模型的准确性、召回率等进行评估。结果显示,3种CT图像两两分类和综合分类时,C4. 5决策树分类模型的分类精度都明显高于支持向量机分类模型,C4. 5决策树分类模型的分类精度均达到87%以上,分类效果较好。实验结果表明,将C4. 5决策树分类器应用于肝包虫CT图像的分型中,为肝包虫病影像学诊断提供了一定的依据,也为后续新疆地方性肝包虫病计算机辅助诊断系统的研发奠定了基础。 相似文献
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《科技通报》2016,(2)
研究针对海量数据流的分类方法,构建分类结果评判数学模型,保证分类系统的稳定性。与静态数据相比,数据流具有动态变化性、传输高速性、高维有序性以及规模宏大性,且存在概念漂移的现象,采用传统的分类方法进行数据流分类,很难处理其中大量的不确定性信息,分类的准确率较低、耗费时间长,无法达到理想的分类效果。为此,提出基于改进决策树算法的海量数据流分类方法。针对原始数据中的冗余进行预处理,去除冗余,提高分类效率,采用改进决策树算法,建立海量数据流决策树分类模型,并依据模糊粗糙集理论构建评判数学模型,对分类结果进行评价。实验结果表明,采用改进的分类方法进行海量数据流分类,能够有效的提高分类系统的稳定性与运行效率,保证分类结果的准确性,能够满足实际的应用需求。 相似文献
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目前入侵检测系统大多采用误用检测为主的机制,该机制需要已知的特征来进行比较,然而误用检测本身存在着以下的问题:针对警报方面缺乏真实性;对于局域网络内部防护能力较弱.因此为了改善上述的问题,采用异常检测的模型,利用SNMP与TCPdump等网络管理工具取得相关信息为基础,来收集当攻击事件发生时系统本身与网络环境之间的相互关系,并利用数据挖掘中决策树分类法,建立预测规则,用以判断在监控环境中是否有拒绝服务攻击出现,以进一步增强误用检测的不足. 相似文献
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旅游景点信用评估是一种典型的分类问题,本文概述了粗糙集和决策树的理论,基于这两种理论,提出了一个基于数据挖掘粗糙集理论与决策树分类技术相结合的信用评估方法来建立旅行景点的信用评估模型,利用粗糙集的知识约简的概念,对样本数据进行预处理,去除冗余属性对分类模型的影响,然后用决策树方法建立分类模型。最后通过Pawlak重要度的属性约简算法和ID3决策树算法实现了该模型。 相似文献
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运用集成分类算法bagging的改进模型——subagging试图建立一个专门针对个人信用评估的方法,以期取得更好的预测分类效果.针对个人信用评估中单一分类器的不足,提出了利用分类器的集成进行个人信用评估的方法.利用UCI上的信用数据对单个分类器、bagging集成分类器以及subagging集成分类器进行实验比较,结果表明,subagging -决策树和subagging -K近邻在样本不独立和不平衡的情况下有效地提高了模型的精准性.结果显示,它们对商业银行控制消费信贷风险具有更好的适用性. 相似文献
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【目的/意义】利用数据挖掘技术分析涉恐人员的物流、资金流、信息流等数据进行反恐预警可以有效提高
反恐工作效率和优化资源配置。【方法/过程】本文将研究如何利用信息增益决策树对涉恐情报信息进行快速分
类。分类过程为从根节点的涉恐人员属性开始不断产生新的分支。产生每个分支都需要计算不同属性的信息增
益并选择分裂属性。【结果/结论】文中的方法可以对大量涉恐情报基础数据进行快速分类,在实际工作中可以与关
联分析、聚类分析、异常检测等其他数据挖掘方法组合使用。该方法既可以应用于公安情报学专业本科生的课堂
教学,也可以应用于情报分析人员的培训。 相似文献
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运用分类数据挖掘技术中决策树算法和神经网络算法,建立适合地面战场复杂背景下的情报数据分类算法模型,并将该算法模型运用于情报分析系统,对实现目标情报分析处理的自动化进行了有益的探讨. 相似文献
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网路通信中漂移数据抗干扰镇定模型分析 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于随机决策树以及自适应门限变换的漂移数据抗干扰镇定模型,把随机决策树融入Hoeffding Bounds不等式检测概念漂移数据并过滤其中的干扰因素,通过自适应门限的抗干扰阀值算法,实时跟踪并抑制相关的干扰因素处理,确保网络通信的顺利运行。实验结果说明,该模型的检测准确率、抗噪性、分类精度都优于传统模型,取得了令人满意的效果。 相似文献
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提出采用残差数据合并技术的冗余数据优化挖掘算法,利用训练集建立决策树模型,引入C4.5决策树模型进行冗余数据主特征建模,在主分量特征决策树下,引入残差数据合并技术,设定数据残差特征伴随追踪模式,把传统方法中用于滤除的数据信息进行拼接伴随追踪定位,实现了冗余数据特征的优化挖掘。把方法应用到网络流量时间序列数据处理中实现网络异常监测,仿真实验表明,新的数据挖掘算法能有效提取到冗余数据特征作为有用检测特征,数据挖掘效率大幅提高,有效促进了海量数据隐藏特征的挖掘和应用,设计的网络流量监测软件能提高网络管理和监测实效性。 相似文献
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在医疗系统中,人们通常使用决策树对患者的发病类型以及概率进行有效地分类预测.随着信息技术的普及,医疗系统中产生了大量的历史医疗记录,处理和分析这些海量的医疗数据给医疗系统带来了极大地挑战.本文针对海量医疗数据问题,提出了分布式构建决策树算法.该算法分布式逐层构建决策树,可以高效地构建决策树,快速有效地完成医疗系统中的预测工作.该算法是基于现有流行的云计算平台,使用MapReduce分布式框架设计的分布式算法.实验结果表明,该算法具有很好的扩展性和高效性. 相似文献
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一种改进的SVM决策树文本分类算法 总被引：1，自引：0，他引：1
将SVM和二叉决策树结合起来构成SVM决策树的方法能够较好地解决多类文本分类问题,在此基础上引入了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的类间可分性度量方法,对SVM决策树分类器进行改进,实验表明,该方法有效地提高了SVM决策树多类分类器的分类精度和速度. 相似文献
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针对银行CRM中的海量客户历史数据问题,本文采用决策树算法和BP神经网络算法,选取部分客户业务数据分别进行分类预测实验,实验结果表明利用上述算法可以较好地解决银行中对客户分类预测的需求。 相似文献
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本文首先提出一种改进的X^2统计量,以此衡量词条对文本分类的贡献。然后根据模式聚合理论,将对各文本类分类贡献比例相近似的词条聚合为一个特征,建立出文本集的特征向量空间模型。此方法有效地降低了文本特征向量空间的维数。最后使用决策树进行分类,从而既保证了分类精度又获得了决策树易于抽取可理解的分类规则的优势。 相似文献
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本文以辽宁省凌源市为研究对象,采用RS技术,以ETM＋数据为信息源,使用ENVI遥感影像处理软件进行数据处理,对凌源市土地利用类型进行分类,并对分类结果进行精度比较分析。分类的方法包括非监督分类,监督分类的最大似然法分类以及决策树分类。采用混淆矩阵法对三种分类结果进行精度分析。结果表明,非监督分类与最大似然法分类的总体精度分别为84.34%、85.82%,精度不高。在决策树分类中,对数据进行地物光谱特征分析、NDVI特征分析、主成分分析并结合DEM数据,建立一棵比较合理的决策树,总体分类精度达到90.65%。 相似文献
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针对在极度拥挤场景下,由于场景中包含了过多的人和物,同时由于人力的限制,无法快速找出异常行为的问题,提出了一种基于梯度的拥挤场景异常检测算法,该方法通过将视频进行分割,然后提取梯度信息,计算高斯模型参数,再应用SOM(自组织映射)进行分类从而找出异常行为。 相似文献