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根据Kolmogorov连续性定理,本文建立了混沌—神经网络(C-ANN)预测模型;提出了基于遗传算法和神经网络的混沌预测模型与方法(C-ANN-GA混合预测方法);解决了混沌时间序列的非解析式预测问题;使混沌时间序列预测方法得到了新的改进和发展。 相似文献
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针对当前预测模型只能对过去和现在网络安全态势进行分析,不能对将来网络安全态势进行预测的缺陷,提出了预见式关联规则的网络安全态势预测方法。该方法能够利用当前和过去的数据对事物进行一定程度地预测,通过将其应用到网络财务系统中,并且采用小区域聚类的方法对关联规则进行一定程度地约束。通过仿真对预测方法性能进行检验。结果表明,预测方法能够准确反映网络财务系统安全形势的变化趋势,提高了系统的预测精度,相对于传统预测方法,更适用于现实的网络财务系统环境。 相似文献
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运用混沌理论对高校图书馆图书借阅流量数据时间序列进行相空间重构,分析得出高校图书馆图书借阅行为的演化具有明显的混沌特征。针对图书借阅流量在不同时间粒度各时期中的波动特点,构建了基于最大Lyapunov指数的高校图书馆图书借阅流量混沌预测模型。通过对中国矿业大学图书馆图书借阅流量的验证表明,混沌预测模型的预测结果较为合理。 相似文献
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根据基因表达式编程方法,利用其强大的数据挖掘和函数发现能力建立矿山地表变形预测模型,将模型预测结果与传统的GM(1,1)预测模型预测结果对比分析,实验表明,基于GEP算法矿山地表变形预测模型的预测精度也优于传统的GM(1,1)预测模型。 相似文献
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在计算机技术的快速发展下,计算机网络也变得愈加庞大,各种应用系统也愈加复杂化。与此同时,各种网络安全事件也频频发生,也让计算机网络的信息安全形势日益严峻。为满足当前网络信息安全的要求,网络安全态势评估技术应运而生,该技术能对影响网络信息安全的各方面因素进行综合分析,对网络安全状况进行动态的反映,预测其发展趋势。本文重点分析了建立在性能修正、日志审计算法基础上的一种网络安全态势评估模型,以及该网络安全态势评估模型对网络安全态势趋势的预测。 相似文献
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为了预防和降低房屋沉降不均等因素造成房屋坍塌事件,需要对房屋建筑健康态势进行预测。采用传统预测方法对房屋建筑健康态势进行预测时,忽略了房屋建筑沉降值的修正,导致预测结果准确率低、预测效率低的问题。针对以上问题,提出一种基于数据挖掘的房屋建筑健康态势预测方法。采用预测模型对房屋建筑各个部分的沉降进行组合预测,通过BP神经网络对组合模型预测得到的沉降值进行修正,根据修正后的房屋建筑沉降值完成对房屋建筑健康态势预测。实验结果表明,所提方法预测结果准确率高、预测效率高。 相似文献
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基于混沌搜索的LS-SVM预测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
为利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)来进行预测,首先要确定影响LS-SVM模型的两个主要参数γ和σ,针对该问题提出了采用混沌搜索算法来搜索该模型的最优参数组合。混沌搜索的运动轨迹具有遍历性,随机性,可以进行全局和局部寻优,利用该算法搜索最优参数来确定预测模型,然后将该预测模型用于预测实践。实验结果表明,该模型具有较精确的预测精度和适用性。 相似文献
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网络信息安全问题,已经成为制约网络经济进一步发展的重要瓶颈.Web数据挖掘技术是提升网络信息安全防范绩效的关键技术.本文在构建基于Web数据挖掘的网络信息安全防范模型后,还对建立在Web数据挖掘基础上的网络信息安全防范模型运行的基本原理、Web挖掘的数据资源、Web挖掘的技术方法、防范模型的主要应用、模型运行的注意事项等进行了深入分析. 相似文献
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将Web数据挖掘技术应用于急性高原病易感人群的预测中,通过Web技术与数据挖掘技术相结合,将分散于Web中的数据经过检索、清洗、处理后存储在专门的数据仓库中。在现有研究成果的基础上,提出一个简便、高效的急性高原病易感人群预测模型。 相似文献
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随着信息技术的不断发展,应用商业智能技术进行数据挖掘与分析对商家来说也越来越重要,分类回归树和神经网络算法是数据挖掘的经典算法,其广泛运用在数据分析、预测和评估等方面。文章分别运用分类回归树和神经网络算法对零售商品采取促销方案后收入变化的数据进行分析,并建立相应的模型对促销方案效果进行预测。 相似文献
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【目的/意义】随着网络规模的持续扩张,加强公共卫生安全网络舆情的特征挖掘及走向预测,探索舆情预
警机制,已成为当前公共卫生安全治理领域亟待解决的关键问题。【方法/过程】本文基于对公共卫生安全网络舆情
预警特征的理解,采用弱关联挖掘方法构建了包括舆情黏合性、热力性、趋势性三个维度的公共卫生安全网络舆情
预警模型。基于此,以“长春长生问题疫苗事件”的舆情数据为例,对公共卫生安全网络舆情的影响要素进行了详
细分析;同时,综合运用K-Means聚类算法与灰色关联分析方法,对该事件的舆情发展时间进行预警分级,为后续
对策建议提供支撑。【结果/结论】结果表明基于 K-Means聚类算法的弱关联挖掘方法在公共卫生安全网络舆情中
具有较强的适用性。【创新/局限】本文基于公共卫生安全网络舆情特点,采用K-Means聚类算法与灰色关联分析方
法划分预警等级,实现了研究方法上的创新。但仍存在一些不足之处,如预警分级自动化触点的研究等,需要后续
更加深入的探究。 相似文献
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以Scopus数据库中"大数据"相关研究作为分析对象,采用关键词共现网络聚类的方法,确定相关的10个研究方向,分别是Hadoop研究、MapReduce优化、大数据下的数据挖掘研究、大数据下的网络安全与隐私、分布式计算机系统、数据密集型计算、可视化技术、物联网、移动云计算和云制造等研究方向。结合论文数、H指数等指标,识别不同研究方向下的代表性专家,并对其主要研究成果进行分析。结果发现网络安全与隐私中顶尖专家较多,同时在云制造方向下,我国大陆地区的研究人员较多。 相似文献
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[目的/意义]网络安全事关国家安全,是亟待破解的现实问题。情报视域下的网络非技术安全治理聚焦网络信息内容生产者的治理效能发挥,可实现对网络安全风险的前置规避。因此,面向网络安全治理的网络信息内容生产者情报赋能模型构建意义重大。[方法/过程]运用模型建构法,论证基于情报视域的网络信息内容生产者情报赋能的必要性和重要性,构建面向网络安全治理的网络信息内容生产者情报赋能模型,并提出网络信息内容生产者的情报赋能对策。[结果/结论]通过对网络信息内容生产者进行情报赋能,可提高网络信息内容生产者对网络安全风险的预警和预判能力,激发其参与网络安全治理的自主性,从而实现全周期网络安全治理(包括前置规避、事中防范与事后处理),有利于构建共治共享的网络空间命运共同体。 相似文献