本文選題：網(wǎng)絡(luò)入侵 + 檢測　； 參考：《科技通報》2014年04期

【摘要】：基于特征分解原理,提出一種多維空間協(xié)方差矩陣數(shù)據(jù)挖掘算法,進(jìn)行了最優(yōu)化特征檢測性能迭代和子空間文本數(shù)據(jù)特征檢測算法的設(shè)計研究。提出采用K-L變換的特征壓縮器設(shè)計進(jìn)行高維特征向量的特征壓縮,提高算法精度和減少計算量。在子空間中將文本數(shù)據(jù)空間分解為兩個空間向量,采用兩個空間向量的正交特性進(jìn)行降噪去偽處理和特征量的檢測和提取。仿真實驗對高度偽裝隱形文本入侵特征檢測,采用了DARPA數(shù)據(jù)庫作為實驗數(shù)據(jù)為研究對象,實驗表明新算法能有效檢測出信號出現(xiàn)的兩個峰值,檢測效果明顯,檢測性能較高,具有良好的入侵文本特征數(shù)據(jù)挖掘性能。
[Abstract]:Based on the principle of feature decomposition, a multi-dimensional spatial covariance matrix data mining algorithm is proposed. The optimal feature detection performance iteration and subspace text data feature detection algorithm are designed and studied. A K-L transform based feature compressor is proposed for feature compression of high dimensional feature vectors, which can improve the accuracy of the algorithm and reduce the computational complexity. The text data space is decomposed into two space vectors in the subspace, and the orthogonal characteristic of the two space vectors is used to reduce the noise and deartifacts, and to detect and extract the feature quantity. In the simulation experiment, DARPA database is used as the experimental data to detect the intrusion feature of high camouflage invisible text. The experiment shows that the new algorithm can effectively detect the two peaks of the signal, the detection effect is obvious, and the detection performance is high. It has good performance of intrusion text feature data mining.
【作者單位】： 成都航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院工程實訓(xùn)中心;
【分類號】：TP391.1;TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2068096