基于贝叶斯逐步判别法的入侵检测模型研究

基于贝叶斯逐步判别法构建入侵检测模型,将入侵检测转化为一个分类判别问题,基于步进式引入的方法淘汰冗余的特征变量,能够在保障判别效果的前提下有效降低原分类判别函数的计算复杂度.使用KDD CUP99数据中10%数据集作为实验数据,以常见的拒绝服务攻击(DoS攻击)为例创建具体的模型实例,实验结果表明,模型对于样本内连接记录的回代判对率和样本外连接记录的检测正确率均较高.     

逐步判别有关结论及其证明

本文给出了在建立逐步判别函数估计式时检验附加信息统计量的计算公式 ,并证明了在检验所引入或剔除变量的判别能力和显著性的有关结论 .     

筛选因子的多级逐步判别方法

本文是对预报因子进行初选的基础上,应用逐步判别分析,作台风路径三级判别预报的一个尝试,计算结果表明:逐步判别是一种有效的新算法。     

双重筛选逐步判别分类方法及其应用

本文提出一个新的多元统计方法:双重筛选逐步判别分类,其目的是解决已知模型样本较少时,如何进行两类样本判别分类的问题,将此方法用于地质学中对于有矿和无矿的判别,取得较好的应用效果。     

用多因变量逐步回归作多类逐步判别

本文给出一种新的逐步判别算法,其主要思想是把多因变量逐步回归方法用于判别——回归模型,实现多类逐步判别计算.作者还证明,这种算法与近十年出现的基于 Wilks-A 统计量的逐步判别算法在舍选变量方面是完全等价的,但计算时间与存贮量都大有节省.     

应用逐步统计判别模型预报麦蚜复合种群动态

本文应用逐步统计判别原理 ,对山东省曲阜地区 1982～ 1994年共 13年麦蚜复合种群动态的系统调查资料进行了统计分析 ,建立了 4个统计判别数学模型 :dy1=0 .1 343x1- 0 .1 472x2 ;　　y2 =0 .740 9x1- 0 .1 1 85x2 ;y3=- 8.391 5x1- 1 .785 6x2 ;　y4=2 .32 40x1- 0 .30 82x2运用所建模型 ,对历史资料进行回代验证 ,其平均历史拟合率在 93%以上 ,并以 1 995年作为独立样本进行试报 ,结果与实际一致。     

部分分式的逐步法

本文给出了既约有理真分式分为部分分式之和的分解定理的证明,由此提出了把有理真分式分解成部分分式的和的一种方法——逐步法,它是一种切实可行的分解方法,特别是对于较复杂的有理真分式的分解较其它方法更为奏效。     

广义拉贝判别法

利用P-级数作为比较级数给出了一个判定级数收敛的广义拉贝判别法.对于给定的例子,说明该判别方法非常方便有效.另外,也从其它方面讨论了拉贝判别法的改进方法.     

广义拉贝判别法

利用P-级数作为比较级数给出了一个判定级数收敛的广义拉贝判别法．对于给定的例子，说明该判别方法非常方便有效．另外，也从其它方面讨论了拉贝判别法的改进方法．     

拟Raabe判别法与拟对数判别法的强弱关系

拟Raabe判别法是新近提出的关于正项级数收敛性的一种比较细致的判别法.对通项递减的正项级数来说,此判别法强于传统的Raabe判别法与Gauss判别法.通过对拟Raabe判别法与另一个细致的判别法——拟对数判别法强弱关系的探讨,得出了后一判别法强于前者的结论.     

用莱布尼茨判别法判别一般级数的收敛性

在高等数学和数学分析的教科书中 ,莱布尼茨判别法是用来判别交错级数的收敛性的。若用以下定理 ,我们还可以用它来判别一般级数的收敛性。定理 A　常数项级数 ∞n=1un加括号得到的新级数 ∞k=1( unk+1+unk+2 +… +unk+ 1)。若对每个 k,unk+1,unk+2 ,… ,unk+ 1同号 ,则 ∞n=1un 收敛的充要条件是 ∞k=1( unk+1+unk+2 +… +unk+ 1)收敛。证明　只需证明充分性。设 Sn= nk=1uk,则 limk→∞ Snk=S收敛。因此 ,对每个ε>0 ,存在 k0 ,使 k>k0 ,就有 S -ε相似文献   

Dirichlet判别法的必要条件

引言 Dirichlet判别法,在无穷级数、广义积分和含参变量的积分中,有着广泛的应用。 本文,用构造性的方法指出,Dirichlet判别法的条件不仅是充分的,而且也是必要的。 为了方便,以下把Dirichlet判别法简称为“判别法”。 关于无穷级数“判别法”的必要条件     

曲线拐点的判别法

本文给出了利用高阶导数的符号判别曲线拐点的判别法     

二次曲线相切的判别法

二次曲线相切的判别法简超（武汉铁路成人中专４３００１２）文［１］—［３］研究了二次曲线相切于顶点的情形，本文讨论二次曲线相切的一般判别法．引理设非退化二次曲线Γ１，Γ２的方程为Γｉ：Ｆｉ（ｘ，ｙ）＝０（ｉ＝１，２），其中Ｆｉ（ｘ，ｙ）≡ａｉｘ２＋２ｂ...     

拉贝判别法的推广

建立了判别正项级数敛散性的几个方法,并运用其中一个方法证明了拉贝判别法及其极限形式的等价形式,改进了最近一篇文献中的结果,同时给出了应用的例子.     

交错级数收敛性判别法

研究交错级数收敛性判别法.通过计算级数通项的极限和单调性得到三个判据,并对其中两个结论给出形式简化的推论,最后举例说明所提判别法的应用.     

素因子的判别法

怎样寻求任一自然数的素因子是一个很重要的问题,同时无论过去还是现在都是一件不容易的事。本文介绍一种初等方法,虽不能竭尽一切情况,但对于较小素因子的判别已是够用的了。为了缩小判别素因子的范围,我们首先给出     

Eisenstein判别法的应用

文[1]曾提出f(x)=x~2+2x+5无论用何种代换x=y+6,g(y)=f(y+b)都不能用Eisenstein判别法来判定。从而由此例提出“存在一种多项式,它确实是不可约的,但是无论使用何种代换都不能用Eisenstein判别法来断定它为不可约的。”     

正项级数敛散性的对数判别法与拉贝判别法

研究正项级数的敛散性判定的对数判别法与拉贝判别法.首先给出了定理与推论,然后给出了证明,最后举例说明它们的应用.