采用数据挖掘的入侵检测技术研究

基于数据挖掘的入侵检测系统由于其采用数据挖掘技术,成为下一代网络安全防护研究的热点.在数据挖掘技术中,聚类分析是一种重要技术,作者将信息熵理论应用到入侵检测聚类问题中,并通过以部分精度换取聚类高效实现的方式,结合统计的手段实现网络数据包信息的高效聚类.     

基于事故机理的城市公路隧道运营风险因素探究

为减少隧道运营期事故的发生,基于国内外190个公路隧道典型事故案例,识别并提取56项风险因素.针对风险因素,邀请专家评估其可能诱发的事故类型、事故发生概率、事故危险程度,并使用K-Means聚类分析方法实现风险因素分级.主要结果为:1)针对不同事故类型,实现风险因素的"概率-危险程度"分级;2)针对不同事故层次,实现风...     

基于OD 聚类分析的区域运输通道特征线确定方法

为更准确、有效地配置通道交通资源,针对运输通道定位问题,提出运输通道 特征线的概念,以运输需求为主导,以OD 时空分布为数据基础,构建OD 投影模型以模 拟交通线吸引原理对需求OD 进行聚类分析的运输通道特征线确定方法,以广湛运输通 道为实例,运用MATLAB 编程进行方法验证.研究表明,运输通道特征线可同时表征运输 通道的空间走向及运输流量,涵盖信息更为全面,对运输通道规划布局、交通资源配置更 具参考价值;运输通道特征线确定方法以需求OD 为依据,体现了市场经济以需求为导 向的基本特征,更能体现交通运输网满足运输需求的本质功能;实例分析最终确定的特 征线为“广州-湛江”,与实际相符.     

基于聚类分析的铁路出行旅客类别划分

对铁路出行旅客进行类别划分,是简化旅客乘车选择问题研究的重要策略.根 据成都-武汉段既有线与新线的旅客调查数据,以旅客的各类主体、出行特性作为属性 变量,运用分层聚类法中的凝聚法进行变量聚类,将具有较大相关性的变量--时间价 值与月收入、出行目的与费用来源合并.然后根据简化的旅客属性变量指标集,运用近邻 传播算法对旅客进行样本聚类,并引用CH、Hart 及IGP 等聚类有效性指标确定最佳聚类 数.指标值表明,将铁路出行旅客划分为6 个类别时,具有最好的聚类效果.调查数据中旅 客乘车选择结果亦显示,不同类别的旅客对客运产品的选择有着明显的偏好.     

基于单亲遗传算法和模糊C—均值算法的混合聚类算法

介绍了基于单亲遗传算法和模糊Ｃ－均值算法的混合聚类算法,克服了模糊Ｃ－均值算法的局部最优问题以及采用普通遗传算法聚类时搜索速度和聚类精度的矛盾。实际运算表明,算法是有效的。     

基于模式识别的自适应区域控制系统研究

介绍交通模式的定义及识别，结合实际项目构建了一种基于模式识别的自适应区域信号协调控制系统，给出了系统的结构及工作原理，讨论了交通模式识别过程中的若干关键问题。     

模糊聚类分析方法及其在交通规划中的应用

模糊聚类分析方法是一种多元统计分析方法，它通过多个指标将样本划分为若干类，这种分类方法能很好地应用于交通规划的各个阶段。章以交通调查的选择为例说明了模糊聚类分析在规划过程中的具体应用，并分析了模糊聚类分析在交通规划其他方面的应用。在交通调查中，可利用模糊聚类分析将交通分区按工业、居住、公建、道路绿化广场等各项用途来进行分类。可相应减少同类交通分区的相似调查工作量。     

基于模糊聚类方法的ITS需求分析

ITS需求分析是ITS规划的基本步骤之一．文中将模糊聚类方法应用于ITS需求分析，并且利用VBA语言编制了相应的计算程序．根据北京奥运交通规划课题组的专家调查数据，对奥运ITS的部分需求进行了分析，采用三种方式得到的初步分析结果具有较高一致性，最终分析结果有效地反映了研究对象的特征及其相互关系，验证了模糊聚类方法在ITS需求分析方面的实用价值．     

基于聚类分析的交通小区划分方法的改进

不同交通小区之间的土地利用、功能与性质存在着很多相似之处，引进“物以类聚”的思想，利用聚类分析方法对相似交通小区进行重新划分，大大减少工作量，而且精确度又相差不大。