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基于聚类合并的局部离群点挖掘算法在入侵检测中的应用被引量：2: 2015年; 针对网络安全数据的高维度特征问题,传统的基于聚类的检测算法不能有效发现网络数据中入侵行为细节。本文提出一种改进的DBSCAN离群点挖掘算法LDBSCAN-CM,首先在传统DBSCAN算法中引入局部离群点挖掘概念,计算候选对象的局部离群因子,生成若干个聚类;其次,为了提高挖掘效率,在聚类结果的基础上,进行聚类合并;最后,采用KDD Cup99数据集对改进算法在入侵检测中的应用进行仿真实验。实验结果表明,改进算法LDBSCAN-CM能保证较高的检测率和较低的误检率。; 梅孝辉龙渊张健博; 关键词：入侵检测数据挖掘

一种基于累积适应度遗传算法的SVM多分类决策树被引量：12: 2016年; 针对基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的支持向量机(support vector machine,SVM)多分类决策树算法(GA-SVM)中全局优化缺陷的问题,通过重新定义遗传适应度函数(fitness),提出一种累积适应度(cumulative fitness),进而衍生出新算法CFGA-SVM。该算法从根节点开始逐层构造二叉树,对根节点基因实值编码,通过基因分裂操作产生子代种群,然后利用累积适应度筛选出新的种群,筛选出的种群并不一定是当代局部最优,但一定是所得二叉树中全局最优,从而提高分类精度,最后以此循环直至算法结束。通过在UCI的artificial characters数据集上的实验结果表明,CFGA-SVM较之DT-SVM与GA-SVM算法在全局优化能力、分类精度上有明显提高,进而验证了该算法的可行性与有效性,可在大规模样本的分类应用中推广。; 朱庆生程柯; 关键词：支持向量机遗传算法全局优化

结合面向方面的MDA建模工具的研究与实现: 2017年; 针对MDA在建模、模型间转换以及最终代码的生成的过程中,系统的功能需求与非功能需求混合在一起,同一类型的功能分散,系统不具备模块化、高内聚、低耦合的特性的问题,提出将面向方面与MDA结合的思想,使用MDA的相关技术实现一个同时支持面向方面与面向对象建模,满足MDA模型转换要求的模型建立工具。采用用该工具对实验案例建模,分析结果表明,该方法确实可行,具有实用价值。; 卢佳伟曾一杨燕宁刘慧君; 关键词：模型驱动架构元模型元对象设施

遗传算法优化BP神经网络的泊车位数量预测被引量：16: 2018年; 为了提高停车场空余泊车位短时预测的精度,利用遗传算法优化BP(back propagation)神经网络的权值和阈值,建立了基于GABP(genetic algorithm back propagation)神经网络的有效泊车位数量的预测模型,并对该预测模型进行训练,最终得到最优解。实验结果表明,该方法对泊车位数量预测具有更高的预测精度,且非线性拟合能力显著。; 张金梦刘慧君; 关键词：遗传算法 BP神经网络

基于自然邻居流形排序图像检索技术研究被引量：3: 2016年; 流形排序算法被广泛地应用到半监督学习领域中,然而其性能紧紧依赖于底层图结构。针对现有的流形排序算法效果欠佳的现状,提出了一种全新的图结构——自然邻居图,这种图能自适应流形结构,并且构造这种图不需要提前指定参数k。将这种图结构应用到基于流形排序的图像检索框架下,并证明了基于提出的自然邻居图的流形排序算法的效果优于基于KNN的流形排序算法。; 朱庆生陈治张程; 关键词：流形排序图像检索 KNN

基于自然最近邻居的社团检测算法被引量：3: 2014年; 针对传统社团检测算法无法判断网络中特殊节点和SCAN算法对于参数依赖性太大的缺点,提出了一种基于自然最近邻居概念的社团检测算法CD3N。算法利用自然最近邻居无参的特性,首先以结构相似度为基准,计算出网络节点的自然最近邻居,并依此构造小值最近邻域图;然后取邻域图中邻居数最多的节点为核心节点,根据可达关系,构造关于核心节点的社团;重复选取核心节点并构造社团的过程,直到没有可归入社团的节点。将算法应用到空手道俱乐部网络和海豚网络中,并与SCAN算法进行对比。实验结果表明,CD3N算法有效解决了参数敏感性问题,能够很好地进行社团检测。; 朱庆生蒋天弘周明强; 关键词：复杂网络结构相似度

基于MDA的需求捕获工具的设计与实现: 2014年; 目前MDA开发过程中仍采用人工捕获、文字描述的传统需求获取形式,这影响了需求模型与PIM模型的精度和一致性,降低了MDA开发的自动化程度。重点研究开发了一个可视化需求捕获工具。该工具采用MDA框架以及GEF等技术进行开发,基于目标-情景的捕获方式进行需求获取,同时支持以需求文档与XML的形式将需求模型导出,为需求模型到PIM模型的转换提供了足够信息。最后通过实例验证了该捕获工具的有效性。该工具弥补了MDA中没有独立需求捕获阶段的不足,在一定程度上完善了MDA的开发流程,提高了MDA软件开发的自动化程度。; 曾一黄兴砚李函逾王翠钦; 关键词：模型驱动架构需求捕获 EMF GEF

基于自然邻居和最小生成树的原型选择算法被引量：3: 2017年; K最近邻居是最流行的有监督分类算法之一。然而,传统的K最近邻居有两个主要的问题:参数K的选择以及在大规模数据集下过高的时间和空间复杂度需求。为了解决这些问题,提出了一种新的原型选择算法,它保留了一些对分类贡献很大的关键原型点,同时移除噪声点和大多数对分类贡献较小的点。不同于其他原型选择算法,该算法使用了自然邻居这个新的邻居概念来做数据预处理,然后基于设定的终止条件构建若干个最小生成树。基于最小生成树,保留边界原型,同时生成一些具有代表性的内部原型。基于UCI基准数据集进行实验,结果表明提出的算法有效地约简了原型的数量,同时保持了与传统KNN相同水平的分类准确率;而且,该算法在分类准确率和原型保留率上优于其他原型选择算法。; 朱庆生段浪军杨力军; 关键词：最小生成树

一种启发式确定聚类数方法被引量：7: 2018年; 聚类分析是数据挖掘领域中最重要的任务之一,目前许多聚类算法已经被成功应用到图像聚类、文本聚类、信息检索、社交网络等领域.但面对结构复杂,分布不均衡的数据集时,确定数据集的最佳聚类数目显得尤为困难.因此,本文针对结构复杂、分布不均衡的数据集提出了一种启发式最佳聚类数确定的方法.首先,构建随机游走模型对数据集中的点进行重要性排序,通过k-最近邻距离图谱确定重要数据点的个数,由此排除噪声点和不重要的点对类之间以及类内密度变化的影响.其次,通过设计的启发式规则(k-最近邻链间距和k-最近邻链最近邻间距)构建决策图确定最佳聚类数目并识别出聚类代表点.最后,通过最近距离传播算法进行聚类.实验表明该方法可以快速准确地找到最佳聚类个数,同时,本文提出的聚类算法与流行的聚类算法相比取得了比较好的聚类结果.; 卢建云卢建云朱庆生; 关键词：聚类分析启发式规则随机游走模型

UML模型和Java代码之间的一致性检测方法被引量：5: 2015年; 针对代码与模型之间的不一致性问题,提出了一种基于UML模型和Java代码之间的一致性检测方法。首先,对UML类图和时序图进行形式化描述,并提出时序调用图(SD-CG)这一概念,在此基础上完成类的关联关系到关联属性的转换以及UML时序图到时序调用图SD-CG的转换;其次,通过方法调用图CG来表达类方法之间的调用关系,从而反映代码动态行为,由此通过对Java源代码的词法分析与语法分析,可获得类的信息及方法调用图CG;然后设计了UML模型与Java源代码间一致性检测算法,包括对类间静态信息以及时序调用图SD-CG与方法调用图CG间的一致性检测;最后,通过开发UML模型与Java源代码一致性检测工具,验证了所提出的方法是可行有效的。; 曾一李函逾刘慧君余双双周波; 关键词：UML模型 JAVA代码

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国家自然科学基金(61272194)

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