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PCKCI:一种基于特征提取的入侵检测聚类算法的研究
  • ISSN号:0253-2743
  • 期刊名称:激光杂志
  • 时间:2015.12.25
  • 页码:26-30
  • 分类:TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:新疆大学信息科学与工程学院, 吉林大学计算机科学与技术学院
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61163052,61303231);国家自然科学基金重点项目(61433012);国家自然科学基金联合基金项目(U1435215);新疆大学博士启动基金(BS110126);自治区青年科技创新人才培养工程项目(2014731002)
  • 相关项目:多种语言文字环境下结合内容审计的网络舆情监测技术研究
中文摘要:

针对目前网络安全的重要性,提出一种基于高斯核改进的密度聚类算法,聚类分析的目标是将相似的一类划分到一起,但是由于信息化时代的飞速发展,会有大量的高维数据产生,因此,聚类分析在空间和时间上受到了很大的影响,故应用特征提取pca对聚类进一步的改进。主要针对于KDD99数据集进行分析,实验结果表明,时间效率提高了一倍。通过聚类实验的比较和分析,降维提高时间和空间上的效率,优化特征空间,从理论和实践中都具有很大意义。

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期刊信息
  • 《激光杂志》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:重庆市科学技术委员会
  • 主办单位:重庆市光学机械研究所
  • 主编:程正学
  • 地址:重庆市渝北区黄山大道杨柳路2号A座9楼
  • 邮编:401123
  • 邮箱:1493505056@qq.com
  • 电话:023-63051328
  • 国际标准刊号:ISSN:0253-2743
  • 国内统一刊号:ISSN:50-1085/TN
  • 邮发代号:78-9
  • 获奖情况:
  • 物理类核心期刊,无线电子学、电信技术类核心期刊,《EI》收录,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11130