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针对神经网络在入侵检测的应用中存在入侵数据冗余信息多,数据量大,训练时间长,易陷入局部最优等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的入侵检测方法。首先使用PCA对数据进行特征降维,解决了入侵数据冗余信息多的问题;然后使用PNN建立入侵检测模型;其次,使用粒子群算法(PSO)解决概率神经网络参数的优化问题;最后使用KDD99数据集对该模型进行测试。实验结果表明:该方法能够有效提高检测的效果,而且检测速度明显提高。 相似文献
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在决策树理论的指导下,通过信息增益的应用和公式的构造获取属性重要程度评价值,结合决策树的C5．0算法得到建筑企业的信用评价模型。经过对该模型进行测试和评价,取得了较好的预测效果。 相似文献
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虚拟专用网是一项新的网络技术，它可以利用公共网络建立企业内部网，不仅能减少企业投入费用，还保证了数据的安全性。讨论了虚拟专用网的定义、协议及安全问题，并详细说明了虚拟专用网技术在建设工程信息网中的应用。 相似文献
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当前基于QoS的Web服务选择方法，缺乏同时考虑QoS语义和数值处理及用户的个性化需求。基于多属性理论，提出一种QoS综合匹配方法用于筛选功能相同但QoS属性不同的候选Web服务。本方法包含QoS语义和数值综合匹配、构建多属性决策矩阵、个性化服务选择这几个阶段。实验验证本方法推荐结果符合用户需求。 相似文献
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