检索结果-内蒙古大学图书馆

否定选择算法(Negative Selection Algorithm, NSA)作为人工免疫系统的典型算法被广泛应用于入侵检测中。针对传统否定选择算法在处理入侵检测问题时出现的准确率低、误报率高以及检测器集合冗余度高等问题,提出了一种改进的否定选择算法并将其应用到入侵检测中。其主要思想是:首先通过密度峰值聚类算法对非自体抗原进行聚类,生成一类已知检测器,该检测器可检测已知入侵行为;然后定义异常点并将其优先作为候选检测器中心,计算和生成未知检测器,该检测器可检测未知入侵行为,以此降低检测器生成的随机性。在实验阶段,选择准确率(Accuracy, AC)和误报率(False Alarm, FA)作为评价指标。分别在KDDCUP99和CSE-CIC-IDS2018数据集上进行了仿真实验,实验结果表明,所提算法在这两种数据集上均有较低的误报率和较高的准确率,这验证了其具有较好的检测效果。

关键词：人工免疫入侵检测否定选择密度聚类检测器

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改进的XGBoost在不平衡数据处理中的应用研究

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计算机科学 2020年第6期47卷 98-103页

作者：宋玲玲王时绘杨超盛潇湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 湖北省教育信息化工程技术研究中心武汉430062 湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室武汉430062

传统分类器在处理不平衡数据时,往往会倾向于保证多数类的准确率而牺牲少数类的准确率,导致少数类的误分率较高。针对这一问题,提出一种面向二分类不平衡数据的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)改进方法。其主要思想是分别从数据、... 详细信息

传统分类器在处理不平衡数据时,往往会倾向于保证多数类的准确率而牺牲少数类的准确率,导致少数类的误分率较高。针对这一问题,提出一种面向二分类不平衡数据的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)改进方法。其主要思想是分别从数据、特征以及算法3个层面针对不平衡数据的特点进行改进。首先在数据层面,通过条件生成式对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets,CGAN)学习少数类样本的分布信息,训练生成器生成少数类补充样本,调节数据的不平衡性;其次在特征层面,先利用XGBoost进行特征组合生成新的特征,再通过最大相关最小冗余(minimal Redundancy-Maximal Relevance,mRMR)算法筛选出更适合不平衡数据分类的特征子集;最后在算法层面,引入针对不平衡数据分类问题的焦点损失函数(Focal Loss)来改进XGBoost,改进后的XGBoost通过新的数据集训练得到最终模型。在实验阶段,选择G-mean和AUC作为评价指标,6组KEEL数据集上的实验结果验证了所提改进方法的可行性;同时将该方法与现有的4种不平衡分类模型进行比较,实验结果表明所提改进方法具有较好的分类效果。

关键词：不平衡数据 XGBoost Focal Loss 特征组合 mRMR CGAN

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几类特殊形式的置换多项式

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系统科学与数学 2016年第8期36卷 1349-1357页

作者：朱喜顺陈媛曾祥勇南昌大学共青学院共青城332300 湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室武汉430062 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093

有限域上的置换多项式在密码学,编码理论和序列设计等领域有着广泛应用,但目前已知的置换多项式的构造还很有限.文章分别给出有限域F_(2~n)上两类形如(x^(2^i)+ηx+δ)~s+x和两类形x^r+δx^s+δ~tx的置换多项式.

关键词：有限域置换多项式三项式迹函数

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浅析概率统计中的数字特征

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科教导刊-电子版（上旬） 2021年第6期 214-215页

作者：王卫华湖北大学数学与统计学院应用数学湖北省重点实验室湖北·武汉 430062

概率统计是大学教育的公共基础课,同时也是理工类,财经类研究生考试的基础科目,是学生今后专业课学习的基础.概率统计在社会生活中应用非常广泛,通过概率统计的学习,可以培养学生的不确定性思维,培养学生的数据收集,分析,处理能力,建模... 详细信息

概率统计是大学教育的公共基础课,同时也是理工类,财经类研究生考试的基础科目,是学生今后专业课学习的基础.概率统计在社会生活中应用非常广泛,通过概率统计的学习,可以培养学生的不确定性思维,培养学生的数据收集,分析,处理能力,建模能力,解决实际问题的能力.数字特征是概率统计中的重要内容,本文介绍了几种常用数字特征的定义,性质,作用,优缺点,以及它们之间的关系.

关键词：概率统计数字特征期望

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一类平面数字限制集的维数

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湖北大学学报（自然科学版） 2022年第3期44卷 320-324页

作者：董家梅席玉佩湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室湖北武汉430062

给定一族生成方式{F_(j)}^(m)_(j=1)及自然数集N的一个划分{E_(j)}^(m)_(j=1),从[0,1]^(2)出发,本研究定义一类平面数字限制集,并结合几种分形维数的定义及相关引理,得出这类平面数字限制集的几种分形维数,如Hausdorff维数、上盒维数、... 详细信息

给定一族生成方式{F_(j)}^(m)_(j=1)及自然数集N的一个划分{E_(j)}^(m)_(j=1),从[0,1]^(2)出发,本研究定义一类平面数字限制集,并结合几种分形维数的定义及相关引理,得出这类平面数字限制集的几种分形维数,如Hausdorff维数、上盒维数、填充维数以及Assouad维数.

关键词：平面数字限制集 Hausdorf维数上盒维数 Assouad维数

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