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研究了基于模型共享的集成学习分布式异常检测模型，采用多数投票、边界扩展、平均叠加和距离加权4种不同的集成学习方法得到全部的局部模型;采用交换本地数据挖掘模型的方式来实现数据共享，从而构造出一个总体的集
在各种基于机器学习的垃圾邮件过滤系统中，特征选择是基础且非常关键的一个环节，它对整个系统的性能和效率都有直接的影响。通过对垃圾邮件特点的分析，提出了一种基于贝叶斯推理的特征选择评估函数方法。新方法运算
稳定性是网络传输协议的一个关键性问题，在传统的协议设计方法中，首先实现协议的算法，然后再来分析协议的稳定性，调节相应参数。对Internet网络拥塞控制算法的动力学特性进行研究，在考虑网络时延的基础上
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