基于关联规则挖掘的SNMP数据异常发现研究，张羽，王慧强，由于网络攻击手段的日趋隐秘化和多元化，简单的数据包观察已无法检测出它们，面对这种困境，本文提出了一种基于关联规则挖掘的SNM
仅用正常模式下的Vim命令的图灵机的实现
0 引 言 从Apriori算法执行过程可以了解到Apriori算法的缺点:一方面,在每一次产生候选项集时循环产生的组合过多,没有具体考虑不符合阈值的组合;另一方面,对每个项集计算支持度时要对整个
针对社会安全事件中异常行为信息识别挖掘难等问题,提出一种基于改进密度聚类与模式信息挖掘的异常轨迹识别方法。首先,针对采样问题,结合Hausdorff距离思想重新定义一种改进型DTW距离,用于描述轨迹具
Precious data mining and mining data
RFID技术在物流、供应链管理等需要跟踪物品流动的领域的广泛使用产生了大量路径数据。路径数据描述了物品在RFID系统中的移动轨迹,路径数据中每个节点同时包含地点和时间信息,使路径数据比一般的序列数据更
2016搜狗CCF异常用电检测的数据集
在JavaScript中，数据流的异常值检测是通过实现多元正态分布模型来预测数据集中的异常值。这些数据可以分为两类：异常值和正常数据。假设这些数据遵循高斯分布，我们可以通过选择一个阈值来截断分布的尾部
神经网络是一种模拟生物学神经的机器学习模型,数据来源于输入层并流经具有各种激活阈值的节点。 递归神经网络是一种在输入被理解之前保持其内部记忆的神经网络,所以它们可以进行数据流中时间依赖的结构的学习。
数据挖掘课件 数据挖掘基础 数据挖掘基础 数据挖掘基础 数据挖掘基础 数据挖掘基础
用户评论