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张亚丹

作品数：1 被引量：14H指数：1
供职机构：北京交通大学计算机与信息技术学院更多>>
发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇迭代法
  • 1篇样本数据
  • 1篇入侵
  • 1篇入侵检测
  • 1篇数据优化
  • 1篇牛顿迭代
  • 1篇牛顿迭代法
  • 1篇FASTIC...

机构

  • 1篇北京交通大学

作者

  • 1篇黎妹红
  • 1篇张大伟
  • 1篇杜晔
  • 1篇张亚丹

传媒

  • 1篇通信学报

年份

  • 1篇2016
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于改进FastICA算法的入侵检测样本数据优化方法被引量：14
2016年
为更好实现对入侵检测样本数据的优化处理,提出了一种改进的快速独立成分分析(Fast ICA)算法,采用基于加权相关系数进行白化处理以减少信息损失,并优化牛顿迭代法使其满足三阶收敛。对算法进行了细致描述,分析了算法的时间复杂度。实验结果表明,该方法可有效减少数据信息损失,具有迭代次数少、收敛速度快等优点,可有效提高入侵检测样本数据的优化效率。
杜晔张亚丹黎妹红张大伟
关键词：入侵检测数据优化牛顿迭代法
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