| 基于粗糙集的聚類算法在入侵檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aet | |
| 文檔大小：349 K | |
| 標(biāo)簽： 入侵檢測(cè) 特征提取 | |
| 所需積分：0分積分不夠怎么辦？ | |
| 文檔介紹：摘要: 基于粗糙集理論和迭代自組織聚類算法,提出一種實(shí)現(xiàn)入侵檢測(cè)規(guī)則和特征自動(dòng)化提取的方法,并對(duì)該方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。 關(guān)鍵詞: 入侵檢測(cè); 聚類算法; 粗糙集; 迭代自組織算法 | |
| 現(xiàn)在下載 | |
| VIP會(huì)員，AET專家下載不扣分；重復(fù)下載不扣分，本人上傳資源不扣分。 | |
入侵檢測(cè) 相關(guān)資源
- 基于GAN和集成學(xué)習(xí)的電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法
- 基于深度學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)綜述
- 基于可解釋LightGBM的電動(dòng)汽車充電站入侵檢測(cè)方法
- 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)綜述
- 基于自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)
- 基于GRU-FedAdam的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測(cè)方法
- 基于元學(xué)習(xí)的多頭注意力時(shí)序卷積的入侵檢測(cè)
- 基于殘差網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)方法研究
aet 的最新分享
- GBT15834-2011 標(biāo)點(diǎn)符號(hào)用法
- GB 15835—2011 出版物上數(shù)字用法
- 學(xué)術(shù)出版規(guī)范 表格（CYT170—2019）
- 學(xué)術(shù)出版規(guī)范插圖（CYT171—2019）
- 學(xué)術(shù)出版規(guī)范 期刊學(xué)術(shù)不端行為界定（CYT174-2019）
- GB7714-2015 信息與文獻(xiàn) 參考文獻(xiàn)著錄規(guī)則
- 破解數(shù)據(jù)要素流動(dòng)與隱私保護(hù)相沖突的局-方濱興
- 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)驗(yàn)室建設(shè)思路與實(shí)踐
Copyright ? 2005-2024 華北計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工程研究所版權(quán)所有 京ICP備10017138號(hào)-2