一种新型的自适应入侵检测系统的研制

针对当前入侵监测系统存在的自适应能力较差、扩展性差的问题，基于面向混合类型数据的快速启发式聚类算法FHCAM和属性约束的模糊规则挖掘算法ACFMAR，提出了一种采用数据挖掘技术的自适应入侵检测系统DMAIDS．该系统通过划分聚类的方法划分出异常入侵记录；模糊关联规则的方法提取入侵模式．通过对1999年举行的数据挖掘大赛所使用的10%子集进行实验，结果表明该系统平均检测率和平均误检率比大赛获得冠军检测方法准确率提高了近2倍，检测率从数据子集1的65．25％自适应提高到数据子集9的85．7％能自适应的检测各种攻击，表明该系统具有很好的应用前景。     

基于分布式数据挖掘技术的网络入侵检测系统的研究

简要分析了现有的网络入侵检测技术存在的一些问题．在此基础上，提出了一种基于分布式数据挖掘技术的网络入侵检测系统模型，讨论了模型中各个功能部件的结构和关键技术．采用多Agent技术设计了一个基于该模型的网络入侵检测原型系统．对实现不同功能的多类Agent进行了设计．论文还介绍了原型系统的实现技术．通过一个模拟分布式攻击仿真实验，检验了该模型的合理性和原型系统的性能．实验结果表明，该模型可在一定程度上提高入侵检测系统对分布式攻击的检测能力．     

基于概念的教育资源元素材聚类方法研究

针对教育资源元素材种类多、独立性强等特点，研究了概念聚类方法解决领域知识的分类和归并问题，并实现了概念的动态聚类算法和归并算法，分析了该算法的效率和聚类准确性．     

基于混合遗传聚类的Web日志挖掘

通过对Web日志文件进行分析，提出了一种用混合遗传聚类对Web用户的行为进行分析的方法,混合遗传聚类是标准遗传算法和K-中心点算法的有机结合．实验证明，该方法是一个具有全局最优解的聚类方法，其结果明显优于标准遗传聚类方法．该算法能够有效地剔除噪音，得到很好的用户聚类和页面聚类的结果，为网站的管理者设计个性化的商务网站提供了有效的决策依据．     

基于虚拟机回放的恶意行为检测技术

云计算环境下高灵活性、高扩展性、边界泛化等特性,使得已有的恶意行为检测技术误检率高,未知恶意行为检测能力低下.本文提出了基于虚拟机回放的恶意行为检测模型,该模型包括了基于行为关联图的警报关联算法和基于虚拟机回放的预警确认机制.首先在VMM层部署网络入侵检测和基于VMI的主机检测系统实现网络层和虚拟机内部的双层检测,然后警报关联结合双层检测结果进行综合评判发出预警,最后预警确认机制通过回放技术过滤虚假警报,并识别未知攻击.实验结果显示,回放开销相比ReVirt降低了21.8%,该方法相对于单一检测方法检测率有明显提升.     

双因素不完全配对模型和分离聚类法

双因素分离聚类法是一种有广泛应用背景的处理双因素不完全配对模型的数理统计方法．在大样本下,该方法能有效地把影响试验结果的两个因素分离开来,并按事先确定的准则对每个因素的各水平聚类．     

基于Rete模式匹配算法的入侵检测系统

设计并实现了一个基于专家系统的网络入侵特征检测系统．针对当前入侵检测推理机制中存在的时间冗余性问题，在入侵检测推理过程中采用了Rete模式匹配算法，对推理机制进行了优化．实验结果表明，该系统在检出率和检测效率上要明显高于未采用Rete模式匹配算法的系统，采用Rete模式匹配算法能有效地克服时间冗余性问题，并改善了系统的性能．     

一种基于动态模糊Kohonen网络的聚类模型及应用

提出一种基于动态模糊Kohonen神经网络聚类模型,针对传统的Kohonen神经网络(KNN)聚类需要预先确定聚类数的问题,提出采用树形动态自组织映射网络算法(TGSOM)来确定聚类数,并且利用模糊Kohonen神经网络(FKNN)聚类结果与输入顺序无关的优势进行网络优化,得到更优的聚类结果。该模     

一种基于模型检查的入侵检测方法

在分析系统行为以及其动作序列的语义的基础上，利用时序逻辑公式描述攻击特征，提出了一种基于模型检查的入侵检测方法，该方法解决了检测中的重复验证等问题，通过增加推理链的长度约束，引入时序算子处理统计攻击，从而优化了入侵检测过程。     

基于自组织特征映射聚类算法的研究与应用

讨论了基于自组织特征映射网络聚类算法的基本原理，并给出了基于关系数据库的具体实现方法，通过对实例的具体测试，证明算法是有效的，并对算法的参数进行了讨论．     

一种基于非参数贝叶斯模型的聚类算法

鉴于聚类分析是机器学习和数据挖掘领域的一项重要技术, 并且与监督学习不同的是聚类分析中没有类别或标签的指导信息, 所以如何选择合适的聚类个数(即模型选择)一直是聚类分析中的难点. 由此提出了一种基于Dirichlet过程混合模型的聚类算法, 并用collapsed Gibbs采样算法对混合模型的参数进行估计. 新算法基于非参数贝叶斯模型的框架, 能够在不断的采样过程中优化模型参数并形成合适的聚类个数. 在人工合成数据集和真实数据集上的聚类实验结果表明: 基于Dirichlet过程混合模型的聚类算法不但能够自动确定聚类个数, 而且具有较强灵活性和鲁棒性.     

基于人工神经网络的多媒体语音特征挖掘

提出了一种基于人工神经网络的聋儿语音训练识别的多媒体特征挖掘技术 .构造了邻域三层神经元合作竞争的动态行为神经元模型 ;实验选取了动态递减函数、动态最小覆盖矩阵和动态确定阈值形成的 SOL A挖掘算法 ;以及聚类分布的网络图技术 .解决了聋儿语音训练系统中基本语音识别的难题 .     

R-型聚类中基于Gamma-test的一种新度量

对R-型聚类分析的度量进行了研究,提出了一种基于Gamma-test理论的新度量.给出了新度量的5种不同定义方式,对各定义的性质进行了讨论.并将其应用于经典的系统聚类法,对所得的聚类结果与用相关系数作为度量所得的结果进行比较,分析了各定义的优劣,得出了最有效的新度量定义.     

基于支持向量机理论的滑坡灾害预测——以浙江庆元地区为例

滑坡发生受很多因素影响，揭示因素与发生滑坡事件的关系是当前滑坡研究中的一个重要内容．运用支持向量机理论，利用数字高程和遥感数据，构建了滑坡预测的支持向量机模型，并以浙江庆元县境内滑坡发生集中区为试验区，开展滑坡灾害的预测与评价，取得了与实际滑坡较为一致的结果．认为基于支持向量机理论建立的滑坡预测与评价模型可以快速准确地实现滑坡灾害区域评价与预测．     

基于遗传算法的试题库智能组卷系统研究

智能计算机辅助教学（ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍ ｐｕｔｅｒ－Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ,ＩＣＡＩ）中一个关键的问题是试题库的智能组卷．针对该问题的特点,建立了该问题的数学模型,给出了用遗传算法解决此问题的新方法,实验结果表明该方法能有效地解决试题库研究中的智能组卷问题,具有较好的性能和实用性．     

统计方法在SD动态仿真中的应用

本文讨论并分析了系统动力学仿真模拟时，运用统计中的时间序列动态模型，经济计量模型，主成份，聚类等方法建立系统局部子模型的可能性．比较充分地考虑了系统动力学模型的动态反馈结构，使得系统动态仿真更符合实际。     

汽车特许经销商的客户终生价值评估模型

为解决案例公司开拓周遍地区市场的需要,提出汽车特许经销商的客户终生价值评估模型,并将该模型用于公司客户价值的统计.结合各个周边地区的分类,得出按各个地区分类的客户价值和各项服务的数据统计表.最后根据该统计表,公司找到需要开拓的市场的目标地区和目标客户.     

基于数据挖掘的复合聚类法

基于数据挖掘的方法,设计和实现了两种复合聚类的算法,并对图像特征库按此算法建立了索引结构,形成了图像的索引库,通过实验,结果显示聚类方法具有很大的应用潜力.     

基于遗传算法的图论聚类方法

针对传统图论聚类算法对初始聚类中心的敏感性以及聚类结果与样本输入次序等问题,提出了基于遗传算法进行图论聚类分析的基本原理和实现方法.实验结果表明,遗传算法应用于图论聚类分析能够搜索到更为精确的聚类中心值,其结果明显好于传统图论聚类算法.